英语缩略词“KDD”经常作为“Knowledge Discovery in Databases”的缩写来使用,中文表示:“数据库中的知识发现”。本文将详细介绍英语缩写词KDD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KDD的分类、应用领域及相关应用示例等。
以上为Knowledge Discovery in Databases的英文缩略词KDD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。
Data mining, also known as knowledge discovery in databases.
数据采掘,也称数据库中的知识发现(KDD)。
Knowledge discovery in databases is a very active research area.
在数据库中发现知识是一个非常活跃的研究领域。
Attribute-oriented induction is a method for knowledge discovery in databases that has recently been described and widely appped.
面向属性的归纳是新近提出的一种广泛用于数据库中知识发现的方法。
We have analyzed and explored some problems about the agriculture expert system ( ES ), agriculture database / data warehouse, GIS-based soil information system, distributed computer control technology in the greenhouse, the knowledge discovery in databases ( KDD ) and so on.
对农业专家系统、农业数据库/数据仓库、基于GIS的土壤信息系统、农业知识发现KDD以及温室分布式计算机控制技术等问题进行了分析和探索。
In response to this growing need, the closely related fields of Knowledge Discovery in Databases(KDD) ( KDD ) and Data-mining have developed processes and algorithms to intelpgently extract interesting and useful information ( i.e. knowledge ) from huge amount of raw data.
于是相应地,数据库中知识发现(KDD)和数据挖掘两个密切相关的领域中,企图从大量原始数据中智能地提取感兴趣及有用信息的过程和方法得到了很大发展。
上述内容是“Knowledge Discovery in Databases”作为“KDD”的缩写,解释为“数据库中的知识发现”时的信息,以及英语缩略词KDD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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