中国学科分类国家标准/510

Multi tool use
510 电子、通信与自动控制技术
- 510.10 电子技术
- 510.1010 电子电路
- 510.1015 天线电波传播
- 510.1020 无线电技术
- 510.1025 微波技术
- 510.1030 敏感电子学
- 510.1035 微电子学
- 510.1040 仿真技术
- 510.1045 超导电子技术
- 510.1050 电子元件与器件技术
- 510.1055 电子束、离子束技术
- 510.1060 红外与夜视技术
- 510.1099 电子技术其他学科
- 510.20 光电子学与激光技术
- 510.30 半导体技术
- 510.3010 半导体测试技术
- 510.3020 半导体材料
- 510.3030 半导体器件与技术
- 510.3040 集成电路技术
- 510.3050 半导体加工技术
- 510.3099 半导体技术其他学科
- 510.40 信息处理技术
- 510.4010 信号检测
- 510.4020 参数估计
- 510.4030 数据处理
- 510.4040 语音处理
- 510.4050 图象处理
- 510.4099 信息处理技术其他学科
- 510.50 通信技术
- 510.5010 有线通信技术
- 510.5015 无线通信技术(包括微波通信、卫星通信等)
- 510.5020 光纤通信技术
- 510.5025 通信传输技术
- 510.5030 通信网络技术
- 510.5035 通信终端技术
- 510.5040 电信
- 510.5045 邮政
- 510.5050 邮电通信管理工程
- 510.5099 通信技术其他学科
- 510.60 广播与电视工程技术
- 510.70 雷达工程
- 510.80 自动控制技术
- 510.8010 自动控制理论(包括线性、非线性、随机控制,最优控制、自适应控制系统、分布式控制系统、柔性控制系统等)
- 510.8020 控制系统仿真技术
- 510.8030 机电一体化技术
- 510.8040 自动化仪器仪表与装置
- 510.8050 机器人控制
- 510.8060 自动化技术应用(具体应用入有关学科)
- 510.8099 自动控制技术其他学科
- 510.99 电子、通信与自动控制技术其他学科
中华人民共和国学科分类与代码国家标准(GB/T 13745-92)
|
---|
| 自然科学 | 农业科学 | 医药科学 | 工程与技术科学 | 人文与社会科学 | | 110 数学 120 信息科学与系统科学 130 力学 140 物理学 150 化学 160 天文学 170 地球科学 180 生物学
| 210 农学 220 林学 230 畜牧、兽医科学 240 水产学
| 310 基础医学 320 临床医学 330 预防医学与卫生学 340 军事医学与特种医学 350 药学 360 中医学与中药学
| 410 工程与技术科学基础学科 420 测绘科学技术 430 材料科学 440 矿山工程技术 450 冶金工程技术 460 机械工程 470 动力与电气工程 480 能源科学技术 490 核科学技术 510 电子、通信与自动控制技术 520 计算机科学技术 530 化学工程 540 纺织科学技术 550 食品科学技术 560 土木建筑工程 570 水利工程 580 交通运输工程 590 航空、航天科学技术 610 环境科学技术 620 安全科学技术 630 管理学
| 710 马克思主义 720 哲学 730 宗教学 740 语言学 750 文学 760 艺术学 770 历史学 780 考古学 790 经济学 810 政治学 820 法学 830 军事学 840 社会学 850 民族学 860 新闻学与传播学 870 图书馆、情报与文献学 880 教育学 890 体育科学 910 统计学
|
|
|
a0h02bIJQV8TvjLplDsF,VM5dVH2dmoEWr
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...