從地球的線*時間來看，現在的階段正是獨處和自我審視的絕佳時機。
從資訊論角度出發，利用神經網絡非線*時間序列預測模型，構造了油田產油量、產水量的多維時間序列神經網絡預測器。
相關維數是定量描述非線*時間序列的一個重要參數，在電力系統諧波分析與生物醫學信號特徵描述等方面得到了廣泛地應用。
該異常檢測方法關於數據集大小和屬*個數具有近似線*時間複雜度，適合於大規模數據集。
我們提出了兩個個實際的線*時間的算法求解三角網格上一點開始沿給定切方向的最直測地線。
線*時間最大的魅力就在於，不可逆轉。
本文提出了一種改進的細分嵌入算法——端點外接圓法（ETCM），該算法具有線*時間複雜度。
該算法可在常數時間內完成單個結點的查詢，在線*時間內完成整個序列的遍歷或互轉。
實際上，你們就是他們的一部分，從未與他們分離，但此刻我們從不同的維度討論，比如，在意識層面上，它在你們的線*時間結構之外。
當我問他們關於這個詞語，他們說，這描述了一種方式，用以如何去看待某種類型的，超越了線*時間的銀河(星際)間的影響。
本文旨在透過合適的線*時間序列模型對企業年金指數收益率作出預測，來估計投資組合發生虧損的概率上界。
對綿延流逝的線*時間的恐懼是每一個有意識的個體都能體察到的。
方法利用動態學習比率BP算法以雙曲正切函數爲功能函數的非線*時間序列預測方法。
