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“HS”是“Hidden States”的缩写,意思是“隐藏状态”

学术与科学类作者 AOETC

英语缩略词“HS”经常作为“Hidden States”的缩写来使用,中文表示:“隐藏状态”。本文将详细介绍英语缩写词HS所代表英文单词,其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外,还有关于缩略词HS的分类、应用领域及相关应用示例等。

“HS”(“隐藏状态)释义

  • 英文缩写词:HS
  • 英文单词:Hidden States
  • 缩写词中文简要解释:隐藏状态
  • 中文拼音:yǐn cáng zhuàng tài
  • 缩写词流行度:213
  • 缩写词分类:Academic & Science
  • 缩写词领域:Chemistry

以上为Hidden States英文缩略词HS的中文解释,以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。

英文缩略词HS的扩展资料

  1. In this paper, the research and demonstration work on the issues is as follows : First section is about determining number of hidden states in system call sequence modeling process.
    本文就这些问题进行了以下一些研究和论证的工作:一是关于在系统调用序列建模过程中隐马尔科夫模型的隐含状态数的确定问题。
  2. The number of hidden states is a very important parameter in the training process of hidden Markov model, which directly affects the accuracy of the model.
    隐含状态数是隐马尔科夫模型训练过程中一个很重要的参数,直接影响到模型的精确性。
  3. Hidden Markov models have proven to be one of the most widely used tools for learning probabilistic models of dynamics time series. HMM can model dynamical behavior variation existing in the system through a latent variable ( hidden states ).
    隐Markov模型(HMM)已经证明是学习动态时间序列的概率模型的最广泛应用的工具之一,它可以使用一个隐变量来模拟系统的动态行为的变化。
  4. Then the online EM algorithm is also given when the assumption of hidden states changes into second-order homogeneous Markov chain.
    另外给出了当隐过程是二阶时间齐次马尔可夫链时的可更新的EM算法。
  5. Hidden Markov Model ( HMM ) is a statistical model which assumes the observa-tion sequence is generated by a Markov process with hidden states.
    隐马尔可夫模型(HiddenMarkovmodel,HMM)是一种概率模型,它假定观测序列是由包含若干隐状态的马尔可夫过程产生的。

上述内容是“Hidden States”作为“HS”的缩写,解释为“隐藏状态”时的信息,以及英语缩略词HS所代表的英文单词,其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。

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