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eappendix 1。与先前发表的文章相关的本研究与先前发表的五篇论文有关：Støen等。1：这项研究（Støen等人1）未评估基于机器学习的CP预测，而是对GMA的研究及其对CP的预测准确性。本研究利用了来自挪威和美国的婴儿样本的视频记录，GMA分类和CP结果，由Støen等人收集。1 Adde等。2：这项研究（Adde等人2）评估了一种基于常规机器学习的CP预测的简单统计方法，而无需评估外部有效性。所使用的机器学习方法与本研究中介绍的方法完全不同。本研究利用了Adde等人收集的挪威样本的视频录制，GMA分类和CP结果。2 Pascal等。 3：这项研究（Pascal等人 3）未评估基于机器学习的CP预测，而是使用GMA评估了CP的预测。 本研究利用了帕斯卡（Pascal）等人收集的比利时婴儿样本的视频录制，GMA分类和CP结果。 3 Aker等。 4：这项研究（Aker等人 4）未评估基于机器学习的CP预测，而是使用GMA评估了CP预测。 本研究利用了Aker等人收集的印度婴儿样本的视频录制，GMA分类和CP结果。 4 Ihlen等。 5：Ihlen等人的本研究和研究。 1，但先前对Ihlen等人的研究。2 Pascal等。3：这项研究（Pascal等人3）未评估基于机器学习的CP预测，而是使用GMA评估了CP的预测。本研究利用了帕斯卡（Pascal）等人收集的比利时婴儿样本的视频录制，GMA分类和CP结果。3 Aker等。4：这项研究（Aker等人4）未评估基于机器学习的CP预测，而是使用GMA评估了CP预测。本研究利用了Aker等人收集的印度婴儿样本的视频录制，GMA分类和CP结果。4 Ihlen等。 5：Ihlen等人的本研究和研究。 1，但先前对Ihlen等人的研究。4 Ihlen等。5：Ihlen等人的本研究和研究。 1，但先前对Ihlen等人的研究。5：Ihlen等人的本研究和研究。1，但先前对Ihlen等人的研究。5两者都利用了来自挪威和美国的婴儿样本的视频录制，GMA分类和CP结果，由Støen等人收集。5与本研究的完全自动化的深度学习方法相比，评估了一种半小节的常规机器学习方法，用于CP预测。Ihlen等人的研究。5均未评估常规机器学习方法的外部有效性。
纳米腔介导的purcell在通过原子层沉积生长的TiO2薄膜中ER增强
主要关键词
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