1) non-Gaussian bivariate model
非高斯双变量模型
1.
Image denoising using non-Gaussian bivariate model based on non-aliasing Curvelet transform
抗混叠Curvelet变换非高斯双变量模型图像降噪
2) double gaussian model
双高斯模型
3) Bivariate Hierarchical Bayesian
双变量多层贝叶斯模型
4) Gaussian process latent variable model
高斯过程隐变量模型
1.
Gaussian process latent variable model (GPLVM) is a popular manifold method recently proposed for dimensional reduction.
高斯过程隐变量模型是最近提出的比较流行的无监督降维方法。
5) bivariate model
双变量模型
1.
Under the framework of Bayesian MAP estimation theory,the bivariate model presented by Sendur is investigated,and the corresponding shrinkage function is derived by MAP estimator.
在贝叶斯最大后验估计理论框架下,讨论了Sendur提出的双变量模型,用MAP估计方法推导了对应的萎缩函数,分析了基于双变量模型去噪算法的不足,在此基础上进行了改进,利用MAP软阈值对第L级三个高频子带进行局部自适应处理。
2.
This paper starts from Markus conceptualization of self-schema, criticizes two important assumptions in her conceptualization: the bipolar model and cross-situational consistency,and points out that it will be helpful to study further by adopting the bivariate model and separate-situational consistency.
本文从Markus对自我图式的构念出发,批评了其构念过程所借助的两个重要假设:两极模型与跨情境稳定性,指出采用双变量模型与分情境稳定性假设可能有助于对中国人“既此又彼”的思维进行更深入的研究。
6) non-Gaussian AR model
非高斯AR模型
补充资料：AutoCad 教你绘制三爪卡盘模型,借用四视图来建模型
小弟写教程纯粹表达的是建模思路,供初学者参考.任何物体的建摸都需要思路,只有思路多,模型也就水到渠成.ok废话就不说了.建议使用1024X768分辨率
开始
先看下最终效果
第一步,如图所示将窗口分为四个视图
第二步,依次选择每个窗口,在分别输入各自己的视图
第三步,建立ucs重新建立世界坐标体系,捕捉三点来确定各自的ucs如图
第四步,初步大致建立基本模型.可以在主视图建立两个不同的圆,在用ext拉升,在用差集运算.如图:
第五步:关键一步,在此的我思路是.先画出卡爪的基本投影,在把他进行面域,在进行拉升高度分别是10,20,30曾t形状.如图:
第六步:画出螺栓的初步形状.如图
第七步:利用ext拉升圆,在拉升内六边形.注意拉升六边行时方向与拉升圆的方向是相反的.
之后在利用差集运算
第八步:将所得内螺栓模型分别复制到卡爪上,在利用三个视图调到与卡爪的中心对称.效果如图红色的是螺栓,最后是差集
第九步:阵列
第10步.模型就完成了
来一张利用矢量处理的图片
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条