互信息熵,MutualInformation Score,在线英语词典,英文翻译,专业英语

1) MutualInformation Score

互信息熵

This paperaimsatintroducingthefreeonline CobuildDirectcorpussam plerand explaining the supplementary software facilities which identify frequent and typical English collocationson the basis ofthe quantitative MutualInformation Score Listand T score List.

本文介绍了英特网上可免费使用的科比德在线演示版及相关应用软件系统，特别是进行英语搭配定量分析的互信息熵表（ＭＩ值表）和Ｔ检验值表（Ｔ值表），并结合实例具体解释了如何应用ＭＩ值表和Ｔ值表识别中心词典型的常用搭配词。

2) normalized mutual information entropy

归一化互信息熵

3) mutual trust

互信

Behavior-based mutual trust decision model in grid;

网格环境中一种基于行为的互信决策模型

Research on Key Techniques for Mutual Trust Mechanism in Grid;

网格环境下互信机制关键技术研究

The question about how to enhance mutual trust and develop oil cooperation instead of a lose-lose competition,is worth pondering.

如何更好地增强互信、开展石油合作,是值得我们深刻思考的问题。

4) mutual information

互信息

Study on local extremum of object function in mutual information-based image registration;

基于互信息图像配准中的局部极值问题研究

A method based on mutual information and gradient information for medical image registration;

一种基于互信息和梯度信息的医学图像配准算法(英文)

Multimodality medical image registration based on mutual information and simulated annealing;

基于互信息和模拟退火算法的多模式医学图像配准

5) mutual information

互信息量

Overcome of local maximum in mutual information-based image registration;

基于互信息量图像配准中目标函数局部极值的克服

Realizing generalized registration of medical sequence image using mutual information criterion;

利用互信息量准则实现医学序列图像的广义配准

Image registration using high dimension mutual information;

基于高维互信息量的图像配准

6) mutual confidence between nurses and patients

护患互信

参考词条

相互信任互信息论 Shannon互信息互信息法战略互信相互信息互信建构互信互动互信息（MI）互信缺失中美互信互利互信分步傅立叶法错齿边金属开槽锯

补充资料：信息熵（informationentropy）

信息熵（informationentropy）

是信息论中信息量的统计表述。香农（Shannon）定义信息量为：`I=-Ksum_ip_ilnp_i`，表示信息所消除的不确定性（系统有序程度）的量度，K为待定常数，pi为事件出现的概率，$sump_i=1$。对于N个等概率事件，pi=1/N，系统的信息量为I=-Klnpi=KlnN。平衡态时系统热力学函数熵的最大值为$S=-ksum_iW_ilnW_i=kln\Omega$，k为玻尔兹曼常数，Wi=1/Ω为系统各状态的概率，$sum_iW_i=1$，Ω为系统状态数，熵是无序程度的量度。信息量I与熵S具有相同的统计意义。设K为玻尔兹曼常数k，则信息量I可称信息熵，为$H=-ksum_ip_ilnp_i$，信息给系统带来负熵。如取K=1，对数底取2，熵的单位为比特（bit）；取底为e，则称尼特。信息熵是生命系统（作为非平衡系统）在形成有序结构——耗散结构时，所接受的负熵的一部分。

说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。

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1) MutualInformation Score 互信息熵 1. This paperaimsatintroducingthefreeonline CobuildDirectcorpussam plerand explaining the supplementary software facilities which identify frequent and typical English collocationson the basis ofthe quantitative MutualInformation Score Listand T score List. 本文介绍了英特网上可免费使用的科比德在线演示版及相关应用软件系统，特别是进行英语搭配定量分析的互信息熵表（ＭＩ值表）和Ｔ检验值表（Ｔ值表），并结合实例具体解释了如何应用ＭＩ值表和Ｔ值表识别中心词典型的常用搭配词。 2) normalized mutual information entropy 归一化互信息熵 3) mutual trust 互信 1. Behavior-based mutual trust decision model in grid; 网格环境中一种基于行为的互信决策模型 2. Research on Key Techniques for Mutual Trust Mechanism in Grid; 网格环境下互信机制关键技术研究 3. The question about how to enhance mutual trust and develop oil cooperation instead of a lose-lose competition,is worth pondering. 如何更好地增强互信、开展石油合作,是值得我们深刻思考的问题。 4) mutual information 互信息 1. Study on local extremum of object function in mutual information-based image registration; 基于互信息图像配准中的局部极值问题研究 2. A method based on mutual information and gradient information for medical image registration; 一种基于互信息和梯度信息的医学图像配准算法(英文) 3. Multimodality medical image registration based on mutual information and simulated annealing; 基于互信息和模拟退火算法的多模式医学图像配准 5) mutual information 互信息量 1. Overcome of local maximum in mutual information-based image registration; 基于互信息量图像配准中目标函数局部极值的克服 2. Realizing generalized registration of medical sequence image using mutual information criterion; 利用互信息量准则实现医学序列图像的广义配准 3. Image registration using high dimension mutual information; 基于高维互信息量的图像配准 6) mutual confidence between nurses and patients 护患互信参考词条相互信任互信息论 Shannon互信息互信息法战略互信相互信息互信建构互信互动互信息（MI）互信缺失中美互信互利互信分步傅立叶法错齿边金属开槽锯补充资料：信息熵（informationentropy）信息熵（informationentropy）是信息论中信息量的统计表述。香农（Shannon）定义信息量为：`I=-Ksum_ip_ilnp_i`，表示信息所消除的不确定性（系统有序程度）的量度，K为待定常数，pi为事件出现的概率，$sump_i=1$。对于N个等概率事件，pi=1/N，系统的信息量为I=-Klnpi=KlnN。平衡态时系统热力学函数熵的最大值为$S=-ksum_iW_ilnW_i=kln\Omega$，k为玻尔兹曼常数，Wi=1/Ω为系统各状态的概率，$sum_iW_i=1$，Ω为系统状态数，熵是无序程度的量度。信息量I与熵S具有相同的统计意义。设K为玻尔兹曼常数k，则信息量I可称信息熵，为$H=-ksum_ip_ilnp_i$，信息给系统带来负熵。如取K=1，对数底取2，熵的单位为比特（bit）；取底为e，则称尼特。信息熵是生命系统（作为非平衡系统）在形成有序结构——耗散结构时，所接受的负熵的一部分。说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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