SLAM: सांख्यिकीय Linearization Adjoint विधि
SLAM का क्या मतलब है? सांख्यिकीय Linearization Adjoint विधि इसका एक मतलब है। आप नीचे दी गई छवि को डाउनलोड करके प्रिंट कर सकते हैं या इसे Twitter, Facebook, Google या Pinterest के ज़रिए अपने दोस्तों के साथ शेयर कर सकते हैं। अगर आप वेबमास्टर या ब्लॉगर हैं, तो बेझिझक अपनी वेबसाइट पर छवि पोस्ट करें। SLAM की अन्य परिभाषाएं हो सकती हैं। कृपया अंग्रेजी में, और अपनी भाषा में अन्य पाँच अर्थ देखने के लिए नीचे स्क्रॉल करें
SLAM का मतलब है सांख्यिकीय Linearization Adjoint विधि
निम्नलिखित छवि अंग्रेजी भाषा में SLAM की एक परिभाषा प्रस्तुत करती है।आप ऑफ़लाइन उपयोग के लिए PNG प्रारूप में छवि फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं या अपने दोस्तों को ईमेल द्वारा SLAM परिभाषा की छवि भेज सकते हैं।
संक्षिप्त नाम SLAM के लिए छवि के संबंध में, 669 पिक्सेल (लंबाई) x 350 पिक्सेल (चौड़ाई) के आयाम एक स्पष्ट और पर्याप्त रूप से विस्तृत दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं, जबकि 60 किलोबाइट आकार यह सुनिश्चित करता है कि छवि विभिन्न डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म पर त्वरित लोडिंग और आसान हैंडलिंग के लिए पर्याप्त हल्की है।
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SLAM के अन्य अर्थ
जैसा कि ऊपर बताया गया है, SLAM के अन्य अर्थ हैं। कृपया जान लें कि अन्य पाँच अर्थ नीचे सूचीबद्ध हैं।आप अंग्रेजी और आपकी स्थानीय भाषा में परिभाषा सहित प्रत्येक परिभाषा की विस्तृत जानकारी देखने के लिए बाईं ओर लिंक पर क्लिक कर सकते हैं।
अंग्रेजी में परिभाषा: Statistical Linearization Adjoint Method
कृपया सूचित किया है कि हमारे संक्षिप्त और उनकी परिभाषा के कुछ हमारे आगंतुकों द्वारा बनाई गई हैं. इसलिए, नए परिवर्णी शब्द के अपने सुझाव अत्यधिक स्वागत है! वापसी के रूप में, हमने SLAM के परिवर्णी शब्द का स्पेनिश, फ्रेंच, चीनी, पुर्तगाली, रूसी आदि में अनुवाद किया है। आप आगे नीचे स्क्रॉल कर सकते हैं और अन्य 42 भाषाओं में SLAM के अर्थ ढूँढने के लिए भाषा मेनू पर क्लिक कर सकते हैं.
आपकी स्थानीय भाषा में SLAM का मतलब है Statistical Linearization Adjoint Method। नीचे इस संक्षिप्त नाम का उपयोग करने के फायदे और नुकसान बताए गए हैं।
संक्षिप्त नाम के रूप में SLAM का उपयोग करने से संक्षिप्त और कुशल विधि प्रदान करके संचार में सुधार होता है, अंततः समय और स्थान की बचत होती है। यह अभ्यास विशेष क्षेत्रों में व्यावसायिकता और विशेषज्ञता की भावना भी व्यक्त करता है। सांख्यिकीय Linearization Adjoint विधि संक्षिप्त नाम का उपयोग एक स्मृति सहायक के रूप में कार्य करता है और आधिकारिक दस्तावेजों में एकरूपता सुनिश्चित करता है।
SLAM की विभिन्न व्याख्याओं के कारण, यह संक्षिप्त नाम अस्पष्टता और भ्रम पैदा कर सकता है, खासकर उन दर्शकों के बीच जो इसके अर्थों से अपरिचित हैं। इसके अतिरिक्त, सांख्यिकीय Linearization Adjoint विधि का बार-बार उपयोग विशिष्टता की भावना को बढ़ावा दे सकता है, संभवतः उन व्यक्तियों को अलग-थलग कर सकता है जो शब्दावली से परिचित नहीं हैं। ऐसे संक्षिप्ताक्षरों का अत्यधिक उपयोग अंततः समग्र स्पष्टता को कम कर सकता है।
