摘要3 1简介3 1.1 SWE的定义3 1.2 SWE估算的意义和动机4 1.3当前的操作SWE监视5 1.3.1地面测量6 1.3.2模型产品7 1.4 ML 9 1.5当前挑战9 2。SWE估计方法的历史发展10 2.1经验方法10 2.2基于物理的方法11 2.3数据驱动方法13 3.当前基于机器学习的SWE估计研究15 3.1早期努力(2000-2014)15 3.2最新技术(现状)(现状)(2014年至今)18 4。ml福利和瓶颈20 5。讨论和未来方向26 5.1 SWE的广义AI 26 5.2 SWE的自学习剂26 5.3将SWE AI纳入较大的地球AI模型27 6.结论28作者贡献28致谢28资金28参考28
1。儿科手术,曼彻斯特大学NHS基金会信托基金会,曼彻斯特,GBR 2。儿科手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,埃及3.大肠手术,Torbay和South Devon NHS基金会信托基金会,Torquay,GBR 4。一般手术,皇家德文大学医疗NHS基金会信托基金会,埃克塞特,GBR 5。泌尿科,皇家沃尔夫汉普顿NHS信托基金会,沃尔夫汉普顿,GBR 6。沃特福德综合医院一般手术,沃特福德,GBR 7。普通外科,布朗克利医院,阿伯里斯特威斯,GBR 8。普通外科,赫尔大学教学医院NHS Trust,Hull,GBR 9。普通外科,卡斯尔·阿莱尼医院,开罗,Egy 10。骨科,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy,11。 一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。 一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy骨科,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy,11。一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。 一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy
Orea-Giner,Alicia Abdc; Fuentes-Moraleda,Laura ACD; Villace-Molinero,Teresa ACD; Muñoz-Mazón,ANA ACD和Calero-Sanz,Jorge EF。 div> 西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学; alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest,巴黎大学1Panthéon-Sorbonne,法国巴黎,法国。 div> C高性能研究小组Openinnova,雷伊·胡安·卡洛斯大学(Rey Juan Carlos),西班牙马德里。 div> d大学旅游研究中心,西班牙马德里,雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div> e信号与通信理论,远程系统与计算,雷伊·胡安·卡洛斯大学,西班牙马德里; jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics,马德里理工大学,Cardenal Cisneros 3,E-28040,西班牙马德里E-28040。 div> 感兴趣的声明:无。 div> 资金:无。 div>Orea-Giner,Alicia Abdc; Fuentes-Moraleda,Laura ACD; Villace-Molinero,Teresa ACD; Muñoz-Mazón,ANA ACD和Calero-Sanz,Jorge EF。 div>西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学; alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest,巴黎大学1Panthéon-Sorbonne,法国巴黎,法国。 div>C高性能研究小组Openinnova,雷伊·胡安·卡洛斯大学(Rey Juan Carlos),西班牙马德里。 div>d大学旅游研究中心,西班牙马德里,雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div>e信号与通信理论,远程系统与计算,雷伊·胡安·卡洛斯大学,西班牙马德里; jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics,马德里理工大学,Cardenal Cisneros 3,E-28040,西班牙马德里E-28040。 div>感兴趣的声明:无。 div>资金:无。 div>
机械传导是所有生物体的一个关键特性,它可以调节细胞对外部机械刺激的反应行为。鉴于声带的高度活动性,有人假设机械传导对其组织稳态有显著贡献。最近的研究已经在声带上皮中发现了机械敏感蛋白,支持了这一假设。语音治疗涉及声带的调动,旨在恢复发声功能和恢复稳态。然而,由于语音治疗技术多种多样,建立特定机械刺激和治疗效益之间的直接因果关系具有挑战性。在研究人类的生物学效益时,这一挑战进一步加剧。如果不显著损害声带的振动特性,就无法对声带组织进行活检。相反,使用声带模拟生物反应器的研究表明,对声带成纤维细胞进行机械刺激可导致高度异质的反应,具体取决于诱发振动的性质和参数。这些反应可以在生理层面上帮助或阻碍声带振动。未来的研究需要确定对声带功能具有生物学益处的特定机械参数。
摘要。金融风险管理在日常财务决策中起着至关重要的作用,旨在减轻风险和最大化利润。鉴于其对数据的依赖,财务风险管理可以从应用机器学习工具的应用中受益匪浅。多年来,我们观察到这些应用程序演变的明确趋势,其标志着模型的复杂性增加和更广泛的可管理任务范围。本文在三个关键方面为该领域做出了贡献:首先,我们提供了风险的明确分类法和相关机器学习方法的介绍,以建立基础并确定目标问题。接下来,我们将探索实际数据应用程序,讨论从最早到最近的三种方法的利弊。最后,根据观察到的结果,我们强调了当前的挑战和局限性,并提出了潜在的改进方向。
## ## 10倍(嵌套)交叉验证的性能度量与使用所有数据无需交叉验证计算的幼稚摘要## ## ## ave devrat ave slope ave concordance ave ave非零零## lasso min 0.2452 1.0702 0.8702 0.8730 48.0 ## lasso min 0.244.084.084 0.244.084 0.2452 minR.G0 0.2435 0.9451 0.8733 16.8 ## Ridge 0.2256 1.2887 0.8660 99.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## LASSO min 0.1696 0.8794 42 ## LASSO minR 0.1710 0.8791 20 ## LASSO minR.G0 0.1663 0.8759 13 ## Ridge 0.1718 0.8822 99 ## ## Ave DevRat Ave Slope Ave Concordance Ave Non Zero ## Stepwise df tuned 0.2541 0.9741 0.8776 14.7 ## Stepwise p tuned 0.2549 0.9775 0.8786 15.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## Stepwise df tuned 0.1711 0.8785 15 ##逐步调谐0.1711 0.8785 15
• 乘坐美国空军飞机在美国军事基地之间进行战区内旅行的所有美国军事人员都必须穿着制服。• 往返于非美国军事基地的军事乘客无需穿着制服。• 所有其他乘客都应穿着不合适或不构成安全风险的平民服装。• 外国清关指南中的乘客旅行要求将优先考虑。
• 乘坐美国空军飞机在美国军事基地之间往返于战区内的所有美国军事人员都必须穿制服。 • 往返于非美国军事基地的军事乘客无需穿制服。 • 所有其他乘客都应穿着不合适或不构成安全风险的平民服装。 • 外国清关指南中的乘客旅行要求将优先考虑。
• 乘坐美国空军飞机在美国军事基地之间往返于战区内的所有美国军事人员都必须穿制服。 • 往返于非美国军事基地的军事乘客无需穿制服。 • 所有其他乘客都应穿着不合适或不构成安全风险的平民服装。 • 外国清关指南中的乘客旅行要求将优先考虑。
• 乘坐美国空军飞机在美国军事基地之间往返于战区内的所有美国军事人员都必须穿制服。 • 往返于非美国军事基地的军事乘客无需穿制服。 • 所有其他乘客都应穿着不合适或不构成安全风险的平民服装。 • 外国清关指南中的乘客旅行要求将优先考虑。