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If you conduct a scientific experiment or undertake a piece of research, you’ll usually need to write up a corresponding project or lab report, to summarize the objective of your task, the methods you followed, the results you obtained, and the conclusions you drew from your work. Here we provide a sample of great templates for producing such reports, which include layout guidelines to help guide you through the process.

Purest Atom Exam: OGAML - Rapport final
Purest Atom Exam: OGAML - Rapport final
Rapport final du projet Purest Atom Exam, par OGAML - 2019
OGAML
CNAQANet
CNAQANet
The Contextual and Numerically Augmented QANet (CNAQANet) is a QA model that builds on NAQANet in order to improve performance on arithmetic reasoning in question and answering tasks. CNAQANet is specifically trained and tested on the DROP dataset.
Ravi Patel, Tyler Ohlsen, Blarry Wang
Trabajo Practico AlgoCraft
Trabajo Practico AlgoCraft
Entrega numero 1
Grupo 5
PROYECTO ADMINISTRACION DE SISTEMAS OPERATIVOS 1TV2
PROYECTO ADMINISTRACION DE SISTEMAS OPERATIVOS 1TV2
TRABAJO HECHO PARA LA MATERIA DE ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS OPERATIVOS
Álvarez Santiago Daniela, Gonzalez Hernandez Diego, Martinez Vivaldo Uriel Giovanni, Rojas Solís Juan Carlos, Sanchez Lemus Ulises Mariano, Servin Zamora Alejandro
Trabalho de Modelos Lineares
Trabalho de Modelos Lineares
Trabalho semestral de modelos linares
Rafael Cabral Fernandez
Sistema de gestión de inventario y personal para maquiladora 1TV2
Sistema de gestión de inventario y personal para maquiladora 1TV2
TRABAJO REALIZADO PARA LA MATERIA DE ANÁLISIS Y DISEÑO DE SISTEMAS
Álvarez Santiago Daniela, Rojas Solís Juan Carlos, Salgado Casiano Milton Aldair, Servin Zamora Alejandro
Design and Implementation of distributed and fault-tolerant cellular core network
Design and Implementation of distributed and fault-tolerant cellular core network
Design and Implementation of distributed and fault-tolerant cellular core network
Vaishali
Adaptive Learning Rate Clipping Stabilizes Learning
Adaptive Learning Rate Clipping Stabilizes Learning
Adaptive learning rate clipping (ALRC) stabilizes learning by limiting backpropagated losses.
Jeffrey M. Ede, Richard Beanland
MINERA DE DATOS APLICADA A LA INGENIERA
MINERA DE DATOS APLICADA A LA INGENIERA
En este ensayo se expondr aspectos de la minera de datos orientada a la ingeniera, y como durante el tiempo su uso nos ha beneficiado de manera conveniente, volviendo tareas tediosas y complejas, algo fcil y casi automatizada, un proceso que se fue adaptando conforme se iban requiriendo nuevas tecnologas ya que cada vez van surgiendo datos ms complejos y una forma que pudiera interpretar este tipo de datos, algo que le exigi evolucionar junto con este tipo de datos y adaptarse al da a da, volvindose algo casi fundamental para todo tipo de empresas que interactan con grandes cantidades de datos requieren emplear de la minera de datos, ya que de la manera antigua quizs no logren objetivos tan eficaces y de manera rpida, pasando de un proceso desconocido a algo que la mayora de empresas emplean actualmente, actualmente es un proceso que va de la mano con prcticas como la analtica, un proceso que las empresas que requieren saber de qu es eficaz y que no, tienen que hacer uso de estos si o si.
nicolas

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