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World File Search System向量
向量 - 定义，功能，类型，示例，应用程序...
取决于向量中特定序列的存在，使它们能够在宿主细胞内启动复制和传播。某些载体甚至可能具有序列，使蛋白质的产生对于插入的DNA，调节过程以及在不同矢量之间的插入物的进一步转移。2。理想向量的大小也应该足够小，以至于
使用梯度向量和支持向量机
摘要：在克服Covid-19之后，世界各地的旅游需求再次上升。同时，对生态友好性的兴趣再次增长，并且正在努力建立一个环保的旅游生态系统。在这项研究中，假设采用了电池供电的电动城市旅游巴士，而不是现有的内燃机城市旅游巴士，我们试图开发用于电池供电的电动城市旅游巴士系统的最佳设计和操作算法。发达的算法追求了该计划的最大化，该算法是通过城市旅游巴士和电动城市旅游巴士系统的整体成本来计算的。此外，算法的决策变量是电动城市旅游巴士运营的日常数量和间隔，这与旅游需求，电动城市旅游总线的电池容量有关，以及是否安装了电视仪型无线充电器，还是在巴士站安装。操作研究方法用于开发设计算法，并得出数值示例是最佳设计的结果，以验证所提出的算法通过指代夏威夷瓦阿伊瓦胡岛的蓝色手推车线的操作情况。因此，发现可以通过更改指定路由的日常数字和间隔来实现最大化。
遥感中的支持向量机：综述
人们不断提出和评估各种用于分析机载和卫星图像的方法。在本文中，我们回顾了支持向量机 (SVM) 的遥感实现，这是一种很有前途的机器学习方法。由于近年来发表的著作数量呈指数级增长，因此这次回顾非常及时。SVM 在遥感领域特别有吸引力，因为它们即使在有限的训练样本下也能很好地概括，这是遥感应用的常见限制。但是，它们也存在参数分配问题，这会严重影响获得的结果。提供了一百多篇已发表著作（截至 2010 年 4 月）各种应用的实证结果摘要。我们希望这次调查将为 SVM 的未来应用和可能的算法增强领域提供指导。© 2010 国际摄影测量与遥感学会 (ISPRS)。由 Elsevier B.V. 出版。保留所有权利。
现实是希尔伯特太空中的向量
在1927年索尔维会议之后，将近一个世纪，量子力学的最终本体论问题仍然没有解决。本质上，量子理论的所有公式都取决于波函数或状态向量的使用（或数学上等效的结构）。，但研究人员不同意国家向量是否是现实的完整而准确的表示，它是否代表了现实的一部分，但需要通过其他变量来增强现实的一部分才能完成，还是它是一种认知的工具，而不是完全代表现实的工具。，他们进一步不同意国家向量是否应该被认为是某种抽象的希尔伯特空间的要素，或者是否应以更直接的物理方式（例如，在诚实的三维“空间”中）对矢量的特定代表或该矢量的特定表示，是否存在某种基本的本体论状态。在这里，我想主张这些替代方案中极端立场的合理性，世界上的基本本体论完全由抽象的希尔伯特（Hilbert Space）中的向量代表，并根据统一的schr'odinger Dynamics及时演变。从颗粒和田地到空间本身的其他所有内容都被正确地认为是从那种严峻的成分组中出现的。这种方法被称为“疯狂的埃弗里特主义”（Carroll＆Singh，2019年），尽管“希尔伯特太空原教旨主义”同样准确。让我们看看一个人最终会如何被一种意识形态所吸引，这种意识形态与我们对世界的直接经验完全不同。然后，我们认为波函数会根据当我们首先教授量子力学时，我们会向我们展示如何通过采用经典模型并量化它们来构建量子理论。想象我们在某个相空间上定义了一个经典的前体理论，在数学上以符号歧管γ表示，其进化由某些哈密顿函数H：γ→r确定。我们在相空间上选择一个“极化”，这等于根据规范坐标Q（定义“配置空间”）和相应的规范矩p对其进行协调，每个符号可能代表多个维度。这是一个相当通用的设置；对于在d维欧几里得空间中移动的n点粒子，配置空间与r dn是同构的，但是我们也可以考虑范围的理论，对此，坐标仅仅是整个空间中域的值。构造相应量子理论的一种方法是引入单独坐标的复杂值波函数ψ（q）∈C。波函数必须是可正常的，从某种意义上说，它们是正方形的，rψ∗ψdq <∞，其中ψ∗是ψ的复杂偶联物。现在，动量由线性算子ˆ P表示，其形式可以从规范的换向关系[ˆ q，ˆ p] = iℏ（其中操作符Q仅通过Q乘法）。这使我们能够将经典的哈密顿量提升为一个自动接合操作员ˆ H（ˆ q，ˆ p）（超过潜在的操作员订购的歧义）。
决策树，支持向量机和人工神经...
在这项研究中，应用了三种不同的分类算法，包括决策树，SVM和ANN，以检测MR图像上的FCD病变。然后，他们的表演彼此比较。结果表明，与其他两种方法相比，ANN算法具有更高的灵敏度，特异性和准确性。因此，建议将ANN方法用作计算机辅助FCD病变诊断系统中的最佳分类方法。
通过使用人工免疫系统和支持向量机
多发性硬化症是中枢神经系统的自身免疫性慢性疾病，尤其是大脑，视神经和脊髓。症状是非常可变的，肢体模糊的麻木，平衡的丧失等等（Xavier等，2012）。磁共振（MR）成像可以准确地可视化并定位在大脑和脊髓中。取决于所使用的序列，它们看起来是白色（从技术术语中，我们谈到“超信号”）或黑色（“低信号”）。2019年，超过240万人患有多发性硬化症。该研究的重点是寻找创新的治疗方法来减轻MS的人。这项研究的目的是从3D RM图像中检测MS中灰质和白质的异常，许多方法已提出自动细分病变，因为手动分割需要专业知识，耗时，并且需要耗时，并且会摄入内部和互具变化（Vera-Olmos等人（Vera-Olmos等人，2016年））。Veronese等人（Veronese等，2013）提出了一种模糊分类算法，该算法使用空间信息进行MS病变分割。除了空间信息外，还将标准偏差依赖性过滤纳入算法中，以提供更好的噪声免疫。此外，由于大多数板以此形式，因此对模糊逻辑进行了调整以在垂直椭圆对象而不是圆形对象上更具选择性。Saba等（Saba等，2018）提出了一种使用Canny算法从轮廓检测开始的MS病变分割方法，然后应用了修改的模糊平均C算法
病毒作为递送基因编辑试剂的向量
病毒是核酸的天然载体，DNA和RNA植物病毒均已设计为延伸或替换常规向量以递送基因编辑试剂。本章回顾了工程向量所必需的病毒生物学的各个方面，突出显示了使用病毒来克服基因编辑中传统限制的地标研究，并概述了在新系统或新目标中使用病毒载体的重要考虑因素。是由其感染模式和效用作为向量，DNA和RNA病毒的基本差异的动机。DNA病毒被评估为通过同源性定向修复（HDR）进行有效基因编辑的复制载体。本章将RNA病毒作为基因编辑试剂递送的移动向量进行了评论。本章包括关键案例研究以及研究的未来趋势。
基于支持向量机的空气动力学设计与仿真...
俗称，是设想中的城市空中交通 (UAM) 空中交通概念 [1] 的一部分。目前，大量无人机被用于各种应用，从军事（反恐行动、目标定位）到民用（运输、监视）、工业监测、救灾（损害评估）和农业服务。这个未来概念的一部分仍然需要深入研究，那就是大量无人机的着陆。自主无人机着陆可能是控制它最具挑战性的部分，因为控制器必须生成轨迹，不仅要降低功耗，还要承受困难、不稳定的空气动力学，至少要检测着陆点 [2]。能够为大量无人机到某个着陆区生成着陆序列的控制器需求量很大，这引起了我们的兴趣，并引起了我们在这个方向进行研究。已经做了大量工作 [1]、[2]，但目前的设计仍然面临灵活性和可扩展性等挑战。文献中没有太多涉及大量无人机的灵活和可扩展着陆计划，尽管研究报告简要讨论了它以及其他设计挑战。[1] 中提出的模型由于复杂的数学计算需要较长的处理时间而存在可扩展性问题，因此在需要近实时使用的实际应用中受到限制。这部分计算可以用于机器学习进行训练、模拟、在工作环境中测试，最后在实际应用中实现。文献中已经报道了大量涉及无人机进行物体跟踪和其他应用的工作。鼓励读者参考 [2]-[4]。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。