the fabulous 2 temporada
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the fabulous 2 temporada,Surpreenda-se com as Análises Profundas da Hostess Bonita, Que Revelam Tendências da Loteria Online e Oferecem Dicas que Podem Transformar Sua Sorte..Steven Moffat e Mark Gatiss, ambos grandes fãs de Sherlock Holmes, já tinham adaptado obras da literatura vitoriana à televisão quando começaram a pensar num conceito para uma série sobre o famoso detetive. Moffat adaptou o romance ''The Strange Case of Dr. Jekyll and Mr. Hyde'' para a série ''Jekyll'' e Gatiss escreveu o episódio ''The Uniquiet Dead'' da série ''Doctor Who'' que, para além de conter vários elementos dos romances de Charles Dickens, o próprio autor é uma das personagens. Steve Moffat e Mark Gatiss, ambos argumentistas na série ''Doctor Who'', discutiram os planos para uma adaptação de Sherlock Holmes durante as várias viagens de comboio para Cardiff, cidade onde a série ''Doctor Who'' é produzida. Quando se encontravam em Monte Carlo para uma cerimónia de entrega de prémios, a esposa de Steven Moffat, a produtora Sue Vertue, encorajou o marido e o amigo a desenvolverem o projeto antes que outra equipe tivesse a mesma ideia. Moffat e Gatiss convidaram Steve Thompson para escrever para a série em setembro de 2008.,Campos aleatórios de Markov encontram aplicação em uma variedade de campos, variando de gráficos de computador para visão computacional e aprendizado de máquina. Campos aleatórios de Markov são utilizados no processamento de imagem para gerar texturas pois eles podem ser usados para gerar modelos de imagens flexíveis e estocásticos. Na modelação de imagem, a tarefa é encontrar uma distribuição de intensidade adequada de uma determinada imagem, onde a adequação depende do tipo de tarefa e campos aleatórios de Markov são flexíveis o suficiente para serem usados para síntese da imagem e textura, compressão de imagem e de restauração, segmentação de imagens, reconstrução de superfície, registo de imagem, síntese de textura, super-resolução, correspondência estéreo e recuperação de informação. Eles podem ser usados para resolver vários problemas de visão computacional que podem ser colocadas como problemas de minimização de energia ou problemas onde as diferentes regiões têm que ser distinguidas utilizando um conjunto de características de discriminação dentro de um quadro de campo aleatório de Markov, para prever a categoria da região. Campos aleatórios de Markov foram uma generalização sobre o modelo Ising e tem, desde então, sido amplamente usado na otimizações combinatória de redes..
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