electromobility and flexoelectric p

electromobility and flexoelectric properties, with the
control over cantilever dynamics governed by the boundary
conditions at the tip-surface junction. This complexity
precludes analytical modeling of the data but provides
enough statistical significance for the successful application
of a neural network.
The training of the neural network was performed on
a region of the sample outlined with a black box in
Figure 7c. The inputs to the network were the first six

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คุณสมบัติ electromobility และ flexoelectric มีการควบคุม dynamics cantilever ที่อยู่ภายใต้ขอบเขตเงื่อนไขที่แยกคำผิว ความซับซ้อนนี้ไม่สามารถสร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์ของข้อมูล แต่ให้นัยสำคัญทางสถิติเพียงพอสำหรับโปรแกรมประยุกต์ที่ประสบความสำเร็จของเครือข่ายประสาททำการฝึกอบรมของเครือข่ายประสาทในตัวอย่างที่ระบุไว้กับกล่องสีดำในบริเวณรูป 7c สัญญาณเข้ากับเครือข่ายได้หกครั้งแรก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Electromobility และคุณสมบัติ flexoelectric กับ
การควบคุมมากกว่าการเปลี่ยนแปลงเท้าแขนภายใต้ขอบเขต
เงื่อนไขที่แยกปลายพื้นผิว ความซับซ้อนนี้
ติ๊ดการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ให้
นัยสำคัญทางสถิติเพียงพอสำหรับการใช้งานที่ประสบความสำเร็จ
ของเครือข่ายประสาท.
การฝึกอบรมของเครือข่ายประสาทได้รับการดำเนินการใน
ภูมิภาคของตัวอย่างที่ระบุไว้กับกล่องดำใน
รูป 7C ปัจจัยการผลิตไปยังเครือข่ายเป็นคนแรกที่หก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

electromobility และคุณสมบัติ flexoelectric , กับควบคุมสะพานพลศาสตร์ภายใต้ขอบเขตเงื่อนไขที่ปลายผิว Junction ความซับซ้อนนี้ขจัดการวิเคราะห์ข้อมูลแต่ให้พอสถิติสำหรับโปรแกรมที่ประสบความสำเร็จของเครือข่ายประสาทการฝึกอบรมของโครงข่ายประสาทเทียมมีการภูมิภาคของตัวอย่างที่ระบุไว้กับกล่องสีดำในรูปที่ 5 . กระผมให้เครือข่ายเป็นหก