Electrical Runout; Measurement Track; Austenitic Steel;
机译:学院,代码和版权:数字网络和技术控制对高等教育中版权和信息传播的影响。芝加哥:ACRL(ACRL图书馆事务出版物,第57号),2005年。201p。 alk。纸,$ 28(ISBN 0
机译:大学,代码和版权:数字网络和技术控制对高等教育中版权和信息传播的影响。芝加哥:ACRL(ACRL图书馆事务出版物,第57号),2005年。201p。 alk。纸,$ 28(ISBN 0838983227)。 LC 2005-8033。
机译:评论“在材料交易JIM Vol。39,No. 8和No. 12(1998)和Vol.1中发表的有关Zr-Ti-Al-Ni-Cu非晶态合金薄板和Zr-Al-Ni-Cu非晶态合金丝的论文41. No. 11(2000)”,Tao Zhang和Akihisa Inoue,以及与《材料交易》卷中的勘误的相关性。 51,No.8(2010)
机译:避免电气跳动的方法:版权材料IEEE,论文编号PCIC-2018-17
机译:使用电气方法快速评估胶凝材料的传输性能。
机译:确定奉汉系统为韩国医学基础的基本实验方法:着重于原始论文和现代成果中的视觉材料
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:IEEE(电气和电子工程师协会)神经信息处理系统会议 - 自然和合成会议于1987年11月8日至12日在科罗拉多州丹佛举行。论文摘要。