-1 1 -1 0 0 0 0 2 1 -1 1 0 -1 0 0 0 3 1 -1 0 1 -1 0 0 0 4 1 -1 -1 1 0 0 0 0 5 1 -1 -1 0 1 0 0 0 6 1 -1 0 -1 1 0 0 0 7 1 -1 0 0 0 1 -1 0 8 1 -1 0 0 0 1 0 -1 9 1 -1 0 0 0 0 1 -1 10 1 -1 0 0 0 -1 1 0 11 1 -1 [...] -1 1 0 -1 0 0 0 2 1 -1 0 1 0 -1 0 0 3 1 -1 1 0 0 0 -1 0 4 1 -1 0 1 0 0 0 -1 5 1 -1 0 0 1 0 -1 0 6 1 -1 0 0 0 1 0 -1 7 1 -1 -1 0 1 0 0 0 8 1 -1 0 -1 0 1 0 0 9 1 -1 -1 0 0 0 1 0 10 1 -1 0 -1 0 0 0 1 11 1 [...] . Trägerpunkt g r a1 a2 b1 b2 c1 c2 1 1 -1 1 -1 0 0 0 0 2 1 -1 -1 1 0 0 0 0 3 1 -1 0 0 1 -1 0 0 4 1 -1 0 0 -1 1 0 0 5 1 -1 0 0 0 0 1 -1 6 1 -1 0 0 0 0 -1 1 Tabelle 3.1: Trägerpunkte des AS Designs für …

θ)ζx = θ1,0 ⊙ (θ0,1)# ⌟ ζx − (θ0,1)# ⌟ θ1,0 ⊙ ζx = −g(θ1,0, θ0,1) ζx = −1 2 g(θ, θ)ζx ps([δ0,1, δ0,1∗])(x, θ)ζx = θ0,1 ⊙ (θ1,0)# ⌟ ζx − (θ1,0)# ⌟ θ0,1 ⊙ ζx = −g(θ0,1, θ̄1,0) ζx = −1 2 g(θ, θ)ζx. Lemma 2 [...] J(J∗(dω)3,0)(X,Y,Z) = J∗(dω)3,0(JX,Y,Z) + J∗(dω)3,0(X,JY,Z) + J∗(dω)3,0(X,Y, JZ) = −(dω)3,0(X,JY, JZ) − (dω)3,0(JX,Y, JZ) − (dω)3,0(JX,JY,Z) = 3(dω)3,0(X,Y,Z) and alt(N ) ∈ λ3,0, it follows 4J∗(dω)3,0 = 3alt(N [...] The operators ∆1,0 ∶= 2[δ1,0, δ1,0∗] and ∆0,1 ∶= 2[δ0,1, δ0,1∗] define Laplacians on each Sp,q(M). Corollary 2.2.15. The Lichnerowicz Laplacians ∆1,0 and ∆0,1 can be locally written as ∆1,0 = 4 n ∑ j=1 ∇̂Z̄j …

Wissensentdeckung in Datenbanken - LBP, Strukturlernen

Belief Propagation: Visualisierung (1. Iteration) mneu 2→1(0) = ∑ y∈{0,1} exp(⟨β12, φ12(0, y)⟩) ∏ w∈N (v)∖{1} malt w→2(y) 9 von 31 1 2 3 5 4 Xv = {0,1}, v ∈ {1,2, . . . ,5} Informatik—Künstliche Intelligenz [...] Belief Propagation: Visualisierung (1. Iteration) mneu 2→3(0) = ∑ y∈{0,1} exp(⟨β23, φ23(y,0)⟩) ∏ w∈N (v)∖{3} malt w→2(y) 11 von 31 1 2 3 5 4 Xv = {0,1}, v ∈ {1,2, . . . ,5} Informatik—Künstliche Intelligenz [...] Dortmund Loopy Belief Propagation: Visualisierung (1. Iteration) mneu 3→2(0) = ∑ y∈{0,1} exp(⟨β23, φ23(0, y)⟩) 13 von 31 1 2 3 5 4 Xv = {0,1}, v ∈ {1,2, . . . ,5} Informatik—Künstliche Intelligenz Computergestützte …

unfolding of α-lactalbumin by GdnHCl. -0.34 -0.32 -0.30 -0.28 -0.26 -0.24 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 [GdnHCl], M ΔA 26 7 -0.34 -0.32 -0.30 -0.28 -0.26 -0.24 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 [GdnHCl], M ΔA 26 7 A B Figure 3: (A) [...] line R2 A Cluster I y = 0.983x 0.9163 Cluster II y = 1.005x 0.9615 B Cluster I y = 0.998x 0.9410 Cluster II y = 1.011x 0.8203 C Cluster I y = 1.004x 0.9347 Cluster II y = 1.006x 0.2719 Table 1. Information [...] relation between 270AΔ and 250AΔ : 250270 1.0805 AA Δ=Δ ; (18) 9951.02 =R 120 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 2 2.5 3 3.5 4 4.5 [urea], M ΔA 27 0 Figure 1: Absorbance change at 270 nm during ribonuclease A unfolding …

f" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items/0d1abb91-c999-4e8d-9a9c-d6c5b9c9113c" , <https://eldorado.tu-dortmund.de/signposting/describedby/0d1abb91-c999-4e8d-9a9c-d6c5b9c9113c> ; rel="describedby" [...] eldorado.tu-dortmund.de/items/0d1abb91-c999-4e8d-9a9c-d6c5b9c9113c" , <http://hdl.handle.net/2003/25738> ; rel="cite-as" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items/0d1abb91-c999-4e8d-9a9c-d6c5b9c9113c" [...] tu-dortmund.de/signposting/linksets/0d1abb91-c999-4e8d-9a9c-d6c5b9c9113c> ; rel="linkset" ; type="application/linkset" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items/0d1abb91-c999-4e8d-9a9c-d6c5b9c9113c" …

: Class Documentvector

euklidsche Cosinusmass. Ist der uebergebene Documentvector null , oder mindestens eine Laenge 0.0, so wird 0.0 zurueckgegeben. Berechnungsformel: c v = (this.dotProduct(v))/(this.euklidLength() * v.eukl [...] absolute Cosinusmass. Ist der uebergebene Documentvector null , oder mindestens eine Laenge 0.0, so wird 0.0 zurueckgegeben. Berechnungsformel: c v = (this.dotProduct(v))/(this.absoluteLength() * v.ab [...] sind. Since: 1.0 theDimension private int theDimension speichert die Dimension des Vektors f?r interne Zwecke. Die Dimension kann nur durch den Konstruktor gesetzt werden. Since: 1.0 cacheEuklidLength …

Recurrent Neural Networks – Lecture Notes

\[\begin{align*} \textcolor[RGB]{0,155,170}{o_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= \sigma (W_o \cdot [y_{t-1} \circ x_t] + b_o)}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{i_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= \sigma (W_i \cdot [...] x_t] + b_i)}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{g_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= \tanh (W_g \cdot [y_{t-1} \circ x_t] + b_g)}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{f_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= \sigma (W_f \cdot [...] \circ x_t] + b_f)}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{c_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= f_t \odot c_{t-1} + i_t \odot g_t}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{y_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= o_t \odot \tanh (c_t)} …

Recurrent Neural Networks – Lecture Notes

\[\begin{align*} \textcolor[RGB]{0,155,170}{o_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= \sigma (W_o \cdot [y_{t-1} \circ x_t] + b_o)}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{i_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= \sigma (W_i \cdot [...] x_t] + b_i)}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{g_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= \tanh (W_g \cdot [y_{t-1} \circ x_t] + b_g)}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{f_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= \sigma (W_f \cdot [...] \circ x_t] + b_f)}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{c_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= f_t \odot c_{t-1} + i_t \odot g_t}\\ \textcolor[RGB]{0,155,170}{y_t} & \textcolor[RGB]{0,155,170}{= o_t \odot \tanh (c_t)} …

.tu-dortmund.de/items/8420d4a1-2cb2-4d09-8d3b-1f6ca0be02f4" , <https://eldorado.tu-dortmund.de/signposting/describedby/8420d4a1-2cb2-4d09-8d3b-1f6ca0be02f4> ; rel="describedby" ; type="application/vnd [...] de/items/8420d4a1-2cb2-4d09-8d3b-1f6ca0be02f4" , <http://hdl.handle.net/2003/29549> ; rel="cite-as" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items/8420d4a1-2cb2-4d09-8d3b-1f6ca0be02f4" , <https://eldorado.tu-dortmund [...] sets/8420d4a1-2cb2-4d09-8d3b-1f6ca0be02f4> ; rel="linkset" ; type="application/linkset" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items/8420d4a1-2cb2-4d09-8d3b-1f6ca0be02f4" , <https://eldorado.tu-dortmund …

Jeder nach seinen Möglichkeiten

vorliegen. 0,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 bi s 8 8, 1 - 9 ,0 9, 1 - 1 0, 0 10 ,1 - 11 ,0 11 ,1 - 12 ,0 12 ,1 - 13 ,0 13 ,1 - 14 ,0 14 ,1 - 15 ,0 15 ,1 - 16 ,0 16 ,1 - 17 ,0 17 ,1 - 18 ,0 18 ,1 - 19 ,0 19 ,1 [...] - 11,2 0,5 0,5 >0,0 - 1,0% - - - - - - >1,0 - 2,0% 0,8 - 0,8 5,9 1,6 - >2,0 - 3,0% 6,9 0,8 - 75,4 12,3 0,5 >3,0 - 4,0% 7,7 2,3 1,5 4,8 29,4 1,6 >4,0 - 5,0% 16,2 16,2 1,5 2,7 44,4 8,0 >5,0 - 6,0% 53,8 27 [...] - 11,2 0,5 0,5 >0,0 - 1,0% - - - - - - >1,0 - 2,0% 0,5 0,5 - 5,9 1,6 - >2,0 - 3,0% 16,6 1,6 - 75,4 12,3 0,5 >3,0 - 4,0% 21,4 5,3 - 4,8 29,4 1,6 >4,0 - 5,0% 32,1 11,8 1,6 2,7 44,4 8,0 >5,0 - 6,0% 9,6 17 …