|
knapsack(0, 0, 0);
// 시간측정 종료
endTick = times(&end);
diff = (double)(endTick - startTick) / ticksPerSec;
printf("%f\n", diff);
// 최대값 출력
//printf("최대값 : %d\n", maxprofit);
} 서론
관련연구
알고리즘 분석
실험 및 분석
결론 및 고찰
<부록>
소스코
|
|
|
knapsack 알고리즘 실행
knapsack(0, 0, 0);
// 시간측정 종료
endTick = times(&end);
diff = (double)(endTick - startTick) / ticksPerSec;
printf("%f\n", diff);
printf("complex : %d\n", complex);
// 최대값 출력
//printf("최대값 : %d\n", maxprofit);
} 서론
관련연구
알고리즘 분석
|
|
|
분석 기술 중 대량의 데이터를 분석하여 데이터 속에 내재되어 있는 변수 사이의 상
호관례를 규명하여 일정한 패턴을 찾아내는 기법
30. 합성 중심 : 전자칩과 같은 소프트웨어 부품, 즉 블록(모듈)을 만들어서 끼워 맞추는 방법으로, 소프트
|
|
|
분석 Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 본 론
1. 인공지능과 기계학습의 의미와 활용범위
1) 인공지능(artificial intelligence)의 의미
2) 기계학습
3) 인공지능과 기계학습의 활용법위
4) 딥런닝과 기계 학습의 차이
2. 인공지능과 기계학습에 활용되는 정보통
|
|
|
기반으로 한 기업문화는 사람과 사물, 공간을 초연결하는 사이버물리시스템과 사물인터넷을 근간으로 산업구조와 사회시스템의 혁신을 일으키는 4차 산업혁명의 핵심이 될 것이다. 1. AI의 정의와 종류
2. AI개발의 역사와 관련기업 현황
|
|
 |
및 구현
4.2.1 시스템 구현 환경
4.2.2 시스템 구성 및 설계
4.2.3 YT-스쿨 자료실 구현
5. 성능평가
5.1 실험환경
5.2 실험결과
5.2.1 평균 응답시간 실험결과
5.2.2 평균 대역폭 실험결과
6. 결론 및 향후 발전 방향
Ⅴ. 참고 문헌
|
|
|
기반의 보안 모듈 설계 I. 서론 1
II. 유비쿼터스 시대 네트워크 보안의 필요성 2
1. 공격기법의 변화 2
2. 새로운 공격기법 3
(1) 백오러피스 4
(2) 네트워크 스캐닝 4
(3) 인터넷 웜(Internet Worm) 5
(4) 백도어 5
(5) 악성 에이전트 5
3. 새로운
|
|
|
분석 3
2.1.1 적용 기술 및 방법 3
2.1.2 모듈 별 기술적용 3
2.1.3 로봇시스템 개략도 4
2.1.4 Flow Chart 5
2.2 활용 기자재 및 부품 소요 6
제 3 장 부품 및 설명 7
3.1 주요부품 목록 7
3.1.1 소형집게 7
3.1.2 Geard
|
|
 |
성능과 사용자 경험을 향상시키는 데 기여했습니다.
4. 강점 및 약점
저의 가장 큰 강점은 창의적인 문제 해결 능력과 기술적 지식의 깊이입니다. 전자공학을 전공하며 얻은 지식을 바탕으로, 저는 복잡한 문제들을 분석하고 효율적인 솔루션
|
|
 |
분석 및 미래 수요 예측 모델링
③ 영업에 영향을 줄 수 있는 다양한 변수를 분석하여 구체적인 영업 지침 산출
④ 현장 영업팀 지원 전용 유통 알고리즘 개발 * 지원하신 분야에서 가장 중요하다고 생각하는 역량이란 무엇인지 정의하고
|
|
메뉴펼치기
