1、大筆如椽指端攬，貝葉行間才數(shù)點。

2、對呀。我們今天就要去看看制作貝葉經(jīng)的全過程。

3、后來傣族人也常常在廣義上把刻在貝葉上的傣文文獻呢稱為貝葉經(jīng)。

4、用博弈論求解該模型，得到了完美貝葉斯均衡解，進而給出了產(chǎn)險公司在談判中能獲得的最大期望收益與投保大戶的最優(yōu)策略。

5、針對這一問題，根據(jù)貝葉斯方法，利用概率進行分析，并對其中的先驗概率改用極大似然佑計處理，對可能遭敵空襲的地面目標進行判估排序，并結(jié)合示例進行計算和驗證。

6、該方法根據(jù)貝葉斯原理，構(gòu)造多層感知器網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)過程數(shù)據(jù)，并以此建立過程的數(shù)學統(tǒng)計模型，對其進行實時監(jiān)控。

7、那些雕塑啊，都是根據(jù)貝葉經(jīng)所記載的傣族創(chuàng)世的傳說修建的。

8、韓佳，你剛才說的貝葉經(jīng)到底是什么呀？

9、應(yīng)該是菩提、糖棕、貝葉棕，還有鐵力木和高榕吧。

10、最后，我們使用了貝葉斯定理整合了活動的產(chǎn)生、目的地和交通工具的選擇以形成一個綜合的基于活動的交通需求模型體系。

11、討論了樣本空間有不同劃分時全概公式和貝葉斯公式的應(yīng)用方法，給出了樣本空間有兩種劃分時全概公式和貝葉斯公式的證明。

12、本文采用貝葉斯規(guī)則化的訓練方法，訓練好的bp網(wǎng)絡(luò)較常用的訓練方法具有更好的精度和泛化能力。

13、之后把此結(jié)果推向一般情況，進一步分析了不完全信息貝葉斯納什均衡向完全信息納什均衡轉(zhuǎn)化的條件以及其結(jié)論的意義。

14、最后把它裝訂成冊，就成了貝葉經(jīng)了。

15、在此基于小波域隱馬爾可夫樹模型，將貝葉斯估計和同態(tài)濾波思想有機結(jié)合，提出一種新的醫(yī)學超聲圖像去噪方法。

16、研究了壽命試驗數(shù)據(jù)的模糊統(tǒng)計假設(shè)的貝葉斯停止判決法則，其中損失函數(shù)為試驗費用和誤判損失之和。

17、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)采掘的一個非常有效的工具，它能夠定性和定量地分析屬性之間的依賴關(guān)系，進行概率推理。

18、首先根據(jù)貝葉斯定理得到arfima模型參數(shù)的后驗邊緣分布，并選擇后驗邊緣分布的眾數(shù)作為參數(shù)的估計值。

19、在數(shù)據(jù)缺失的情況下討論一種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學習算法。該算法結(jié)合了小生境遺傳算法和em算法，最后通過試驗說明了該算法的有效性。

20、利用以往記錄的該備件在設(shè)備中的損耗量數(shù)據(jù)，采用貝葉斯方法對備件在未來時間段里的需求量進行預(yù)測。

21、再為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)賦值，確定先驗概率和條件概率。

22、貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個權(quán)值和誤差被視為隨機變量，它們的先驗概率分布是遵從正態(tài)分布的。

23、通過分析貝葉斯定理的變形公式和屬性相關(guān)性度量，提出一種基于強屬性限定的貝葉斯分類模型sanbc。

24、本文通過分析超媒體系統(tǒng)中的不確定性因素，引入了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法。

25、本文探討了貝葉斯定理及其推廣在工程建設(shè)項目中的應(yīng)用。

26、我生活在佛陀的覺悟里，行走在自己的夢里，我想用這些貝葉經(jīng)書，做一只船，離開輪回苦海。

27、針對模式分類中高置信度的先驗概率分布難以設(shè)定的問題，提出了一種新的應(yīng)用貝葉斯分析進行模式分類的方法。

28、傳統(tǒng)方法的適用范圍計較狹窄，只能檢測一種假說，但是貝葉斯過濾法可以同時檢測一系列假說，并找出可能性最大的一個。

29、這聽上去或許有點過分自在，這種觀念是與一條法則一同發(fā)生的，依據(jù)新的察看更新概率，即本人我們所曉得的貝葉斯定理。

30、針對多態(tài)系統(tǒng)故障樹分析的難點，通過一個多態(tài)雷達系統(tǒng)的實例給出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多態(tài)故障樹分析方法。

31、在專家系統(tǒng)中，概率一般解釋為專家對證據(jù)和規(guī)則的主觀信任度，在概率推理中起著支撐作用的是貝葉斯定理。

32、本論文研究的重點是貝葉斯框架下的圖像恢復(fù)問題，包括了參數(shù)估計、圖像降噪和圖像去模糊等。

33、但是由于帕斯卡定理嚴格的哲學思想，貝葉斯定理中的緊密相關(guān)概念并不能輕易讓科學家們所接受。

34、較近期的工作，我們一直致力于對算法和技巧，構(gòu)建超大規(guī)模貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，以幫助了解關(guān)系詞。

35、依據(jù)人的可靠性和可能出現(xiàn)的失誤，運用馬爾可夫過程和貝葉斯法，導(dǎo)出人的可靠性的數(shù)學模型。

36、在分析多個理論模型的基礎(chǔ)上，采用貝葉斯定理證明了前提概率原則，并將此原則與人類心理過程相結(jié)合，將歸納推理分解為連續(xù)進行的三步過程。

37、以河道的觀測深度為硬數(shù)據(jù)，利用貝葉斯理論通過隨機建模的方法生成描述河道的方向線和河道幾何參數(shù)。

38、基于貝葉斯定理的海底參數(shù)統(tǒng)計反演是當前水聲學研究的熱點之一。

39、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是在不確定性環(huán)境下有效的知識表示方式和概率推理模型，是一種流行的圖形決策化分析工具。

40、用貝葉斯定理從可分辨共振參數(shù)估算平均能級間距。

41、本文簡述了貝葉斯定理與馬爾可夫過程決策的基本理論，對其數(shù)學模型作了簡要求證。

42、大牛，你看，又是這位師傅，他正在刻貝葉經(jīng)呢！

43、本文給出在量子貝葉斯最小代價準則下量子最優(yōu)解的實現(xiàn)過程，與經(jīng)典多用戶檢測最優(yōu)解相比，基于量子檢測的最佳多用戶檢測技術(shù)的性能得到了極大的提高。

44、貝葉斯方式是依據(jù)新的信息從先驗概率得到后驗概率的一種方式。

45、最后，通過列車自動門的故障診斷實例，證明了所構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有效性。

46、以特征信息結(jié)構(gòu)樹為基礎(chǔ)，對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進行推理，來獲得客戶需求的興趣集中點。

47、先對織物圖像的分類問題建立貝葉斯模型，再提取織物圖像的形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)作為特征向量，并計算出分類結(jié)果。

48、提出了一種貝葉斯估計和尺度空間濾波相結(jié)合的濾波方法。

49、哈雷彗星恐怕是世界上最著名的彗星了，它甚至在記述1066年赫斯廷斯戰(zhàn)役的貝葉掛毯中被描述過。

50、真詞錯誤檢查主要是利用貝葉斯定理，并通過建立一些特定的混淆集的方法來實現(xiàn)。