1)  Deutsch-Jozsa algorithm
D-J算法
1.
Ascheme for implementing the Deutsch-Jozsa algorithm is proposed by using two superconducting quantum interference devices interact with a cavity resonantly.
提出了一个利用两个超导量子干涉仪与腔的共振相互作用来实现D-J算法的简单的方案。
2)  A/D
A/D
1.
New Virtual Instrument Measuring Torsional Vibration with A/D Technique;
基于A/D采样技术的新型扭转振动测量虚拟仪器
2.
Design of A/D and D/A Converters Using Neuron MOS Transistor;
神经MOS晶体管在A/D和D/A转换器中的应用
3.
A/D Device Driver of Based on μClinux and S3C44B0X;
基于μClinux和S3C44B0X的A/D设备驱动程序的设计
3)  D/A
D/A
1.
Infrared Signal Simulator Based on High Speed and High Accuracy D/A;
基于高速高精度D/A的红外信号模拟器实现
2.
Realization of D/A using on-chip PWM channel in the TMS320LF2407A-based system;
基于TMS320LF2407A片内PWM通道的D/A功能实现
3.
Design of a Kind of 16～24 Resolution D/A Converters;
一种16～24位分辨率D/A转换器的设计
4)  IID
ⅡD
1.
Performance analysis of ARMA control chart for IID variables;
首先从历史数据加权角度对应用于ⅡD(independent identical distribution)变量的ARMA控制图统计量进行了分析,结果表明,ARMA统计量对历史数据处理的灵活性优于文中提到的一元控制图,尤其是对当前数据的处理更能适应不同情况的需要,可以选择不同的控制图参数来提高控制图检测异常原因的能力。
5)  d)
d）
6)  A/D/A
A/D/A
参考词条
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：

性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。

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