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Messungen 0 100 200 300 0 5 10 15 0.5 1.0 1.5 i x i ● ● ●xi x~i yj 0.00 0.05 0.10 0.15 0 10 20 xi D ic ht e 0.0 0.5 1.0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 x~i D ic ht e 0 2 4 6 1.1 1.2 1.3 1.4 yj D ic ht e Abbildung 2: Das [...] |x(j−1)s+2 − x(j−1)s+1|d )k d 6= 0( 1 w (j−1)s+w∑ i=(j−1)s+1 xi+1 )k = ( x(j−1)s+1 )k d = 0 Damit ergeben sich die gleichen Werte für verschiedene Kombinationen von d und k. Für k = 2 wird 0 < d ≤ 1 hier herausgenommen [...] P(5) – Binomialverteilung: B(1,0.5), B(10,0.2) • w: 1, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 36, 48, 72 und 108 • srel: 1/w, 1/4, 2/4, 3/4, 1 • m: 102 und 103 • d: 0, 1/4, 1/2, 1, 2 • k: 1, 2, 3 Das Gitter umfasst demnach …

Figure 3.1). 30 (u1u2u3u4,v1) δ ∗(q0, \u1u2u3u4) ∈ S (u1,av1) p = δ ∗(q0, \u1) (u1u2u3,v2v1) δ ∗(q0, \u1u2u3) ∈ S (u1u2,av2v1) p = δ ∗(q0, \u1u2) (a) A possible play of σ (u1u3,v1) δ ∗(q0, \u1u3) ∈ S (u1,av1) [...] Π(σAq ,τ1,w1) contains the configuration (u1,a1v1) with Aq-state q1 = δ ∗(q,u1) and, by maximality of u1, the play Π(σAq1 ,τ1[u1],a1) is infinite. Thus, δ (q1,a1) = ⊥ and, letting τ2 = τ1[u1â1] and w2 [...] plays Π1 = (K1 0 ,K 1 1 ,K 1 2 , . . .) and Π2 = (K2 0 ,K 2 1 ,K 2 2 , . . .) of σk such that K1 n1 = (u1,av1), K2 n2 = (u2,av2), q = δ ∗(q0, \u1) = δ ∗(q0, \u2) and 36 σk(u1,a) 6= σk(u2,a) for some n1,n2 …

Microsoft Word - ArtLab2024

numbers, and low (1–18) or high (19–36) numbers) is given by:  ( ) 1 1 1 1 2 0.027027E g p p p         . The variance is calculated as:        2 22 2( ) 1 1 1 1 2 4 4 4 1 0.99927Var g p [...] -0.027 -0.027 -0.027 max.loss/round 31 136 171 191 196.1 185.4 coups per round min(m) 1 1 1 2 2 3 Q1(m) 1 1 4 4 4 Median(m) 1 3 5 5 7 Em (mean) 1.982 3.082 4.486 8.979 8.984 11.33 Q3(m) 4 6 11 11 15 max(m) [...] Sequence: 1-1 Bet Size: 1 + 1 = 2 units Round 1: Bet 2 units, and let's say you win. Sequence becomes empty. Outcome: You've reached your profit goal. If you had lost: Updated Sequence: 1-1-2 Bet Size: 1 + 2 …

DeepLearning on FPGAs - Introduction to FPGAs

153 11 ∗ −0.5 1 1 −0.5 = 180 · 1− 80 · 0.5− 20 · 0.5 + 120 · 1 = 25010 · 1− 120 · 0.5− 45 · 0.5 + 140 · 1 = 67170 · 1− 20 · 0.5− 122 · 0.5 + 39 · 1 = 138153 · 1− 11 · 0.5− 70 · 0.5 + 200 · 1 = 255 250 67 [...] unit Control- logic − − × + sum read / write pX1[i] pX2[i] (pX1[i-1] - pX2[i-1]) (pX1[i-1] - pX2[i-1]) (pX1[i-2] - pX2[i-2])2 t∆ ∆ ∆ Analysis: Signal delay ∆ = 1, dim+4 clocks needed Pragma: #pragma HLS PIPELINE [...] Only 1 functional unit active at a time. Pipeline execution to utilize every functional unit Control- logic − − × + sum read / write pX1[i] pX2[i] (pX1[i-1] - pX2[i-1]) (pX1[i-1] - pX2[i-1]) (pX1[i-2] …

Serialized Form

Since: 1.1 countPOSd double countPOSd speichert die Anzahl der positiven Dokumente Since: 1.1 documentCounter int documentCounter speichert die Anzahl aller klassifizierten Dokumente Since: 1.1 idfMap [...] aehnlichen Dokumente abgelegt Since: 1.1 mVector Documentvector mVector hier werden die Elemente des M-Vektors fuer die Aehnlichkeitsberechnung abgelegt Since: 1.1 negDoc java.util.TreeMap negDoc speichert [...] speichert die negativen Dokumente in einer TreeMap Since: 1.1 posDoc java.util.TreeMap posDoc speichert die positiven Dokumente in einer TreeMap Since: 1.1 tfidfNEGDoc java.util.TreeMap tfidfNEGDoc speichert …

~β′ =  1 2 3  dann ist die Ebenengleichung nicht in Hesse Normalform, weil ‖~β′‖ = √ 14 6= 1. Wir normalisieren ~β = ~β′ ‖~β′‖ 1√ 14  1 2 3 〈 ~β , ~x 〉 − β0 = 0 1√ 14 x1 + 1√ 14 x2 + 1√ 14 x3 − [...] Eine Menge von N Beispielen X = { ~x1, . . . , ~xN } können wir dann als (N × p)-Matrix auffassen: X =  x1,1 x1,2 . . . x1,p x2,1 . . . ... ... . . . ... xN,1 xN,2 . . . xN,p  Dabei entspricht [...] β0 in den Vektor ~β codiert, indem jedes Beispiel x = (x1, . . . , xp) aufgefasst wird als (p + 1)-dimensionaler Vektor (x1, . . . , xp) 7→ (1, x1, . . . , xp) Dies ermöglicht die Darstellung von f als: …

sproblem zu lösen. Der Automat kennt die Wertigkeiten wk, . . . , w1 der k Typen von Münzen, wobei wk > wk−1 > . . . > w1 und w1 = 1 ist, und den Betrag B, der zurückgezahlt werden muss. Der Automat arbeitet [...] zu prüfen. 1: function Quicksort(A, l, r) 2: if l < r then 3: i← l 4: j ← r 5: pivot← A[(l + r)/2] 6: while i ≤ j do 7: while A[i] < pivot do 8: i← i + 1 9: while A[j] > pivot do 10: j ← j − 1 11: if i ≤ [...] ≤ j then 12: tmp← A[i] 13: A[i]← A[j] 14: A[j]← tmp 15: i← i + 1 16: j ← j − 1 17: Quicksort(A, l, j) 18: Quicksort(A, i, r) Kurzaufgabe 5.2: Münzwechselproblem (4 Punkte) Wir betrachten nun das Münzw …

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= 0, µ1 = 2 und σ0 = σ1 = 2 stammen. Die a priori Wahrscheinlichkeiten π0 und π1 der beiden Klassen seien zunächst gleich. a) Stellen Sie die beiden Dichtefunktionen f(x |µ0, σ0) und f(x |µ1, σ1) gemeinsam [...] Width. Berechnen Sie außerdem seine geschätzte Varianz. Diese ist gegeben durch v̂ar(X̄) = 1 N(N − 1) N∑ i=1 (Xi − X̄)2 • Ziehen Sie zum Vergleich eine optimal geschichtete Stichprobe der Größe N = 20 [...] ywahr(x) ) in Abhängigkeit von den Dichtefunktionen f(x |µ0, σ0) und f(x |µ1, σ1) und den a priori Wahrscheinlichkeiten π0 und π1 her. Berechnen Sie die Fehlklassifikationswahrscheinlichkeit für gleiche …