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UV。可见的光谱估计纯度... 社交媒体营销活动在影响客户意图中的作用：的观点 研究的定性，定量和分类法
基于方法基于方法的滴定重量法，信号的分离测量 - 酸性-GAS -GAS Chromato--紫外线/Visble Spectroscopicy
强化学习方法将压缩环境集成到知识图中
摘要 - 在各个领域中广泛使用知识图在其中有效整合和更新信息带来了挑战。在合并上下文时，常规方法通常依赖于规则或基本的机器学习模型，这可能无法完全掌握上下文信息的复杂性和流动性。这项研究提出了一种基于强化学习（RL）的方法，特别是利用深Q网络（DQN）来增强将上下文集成到知识图中的过程。通过将知识图的状态考虑为环境将动作定义为集成上下文的操作并使用奖励功能来评估知识图质量后整合后的改进，该方法旨在自动开发最佳上下文集成的策略。我们的DQN模型将网络用作函数近似器，不断更新Q值以估计动作值函数，从而有效地集成了复杂和动态上下文信息。最初的实验发现表明，我们的RL方法在实现各种标准知识图数据集的精确上下文集成方面优于技术，突出了增强学习在增强和管理知识图方面的潜在和有效性。索引术语 - 知识图推理，强化学习，奖励成型，转移学习
使用合成数据改善稀有摄像机视图中的2D人姿势估计
大规模，手动注释的数据集的可用性在人类姿势估计中具有极大的先进研究，从2D单眼图像估计，这与诸如手势识别和动作识别之类的相关性密切相关。当前数据集（例如[1，16，20]）主要包含来自我们所谓的轨道视图的图像，即侧面，前后视图，其中最重要的是，诸如对象或分裂的挑战，例如对象或分裂的挑战。他们专注于日常活动，例如站立，坐着和步行。因此，大部分研究都致力于解决遮挡和专业数据集（[19，41]），以评估姿势估计模型在涉及封闭个体的情况下的有效性。不寻常的观点的问题受到了较少的关注。在我们所说的极端观点中（顶部和bot-
b'let g =（v，e）是一个简单，无方向性和连接的图。一个连接的主导集S \ Xe2 \ X8A \ x86 V是一个安全连接的G的g，如果对于每个U \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 V \\ s，则存在V \ Xe2 \ X88 \ X88 \ x88 s，使得（u，V） \ xe2 \ x88 \ xaa {u}是G的连接统治集。 \ xce \ xb3 sc（g）表示的安全连接的g的最小尺寸称为g的安全连接支配数。给定图G和一个正整数k，安全连接的支配（SCDM）问题是检查G是否具有最多k的安全连接主导组。在本文中，我们证明SCDM问题是双弦图（弦弦图的子类）的NP完整图。我们研究了两分图的某些子类的复杂性，即恒星凸两分部分，梳子凸双方，弦弦两分和链图。最小安全连接的主导集（MSCD）问题是\ xef \ xac \ x81nd在输入图中的最小尺寸的安全连接的主导集。 We propose a (\xe2\x88\x86( G )+1)- approximation algorithm for MSCDS, where \xe2\x88\x86( G ) is the maximum degree of the input graph G and prove that MSCDS cannot be approximated within (1 \xe2\x88\x92 \xc7\xab ) ln( | V | ) for any \ xc7 \ xab> 0，除非np \ xe2 \ x8a \ x86 dtime | V | o（log log | v |）即使对于两分图。最后，我们证明了MSCD为\ xe2 \ x88 \ x86
b'let g =（v，e）是一个简单，无方向性和连接的图。A con- nected dominating set S \xe2\x8a\x86 V is a secure connected dominating set of G , if for each u \xe2\x88\x88 V \\ S , there exists v \xe2\x88\x88 S such that ( u, v ) \xe2\x88\x88 E and the set ( S \\ { v }）\ xe2 \ x88 \ xaa {u}是G的主导集。由\ xce \ xb3 sc（g）表示的安全连接的g的最小尺寸称为g的安全连接支配数。给出了图G和一个正整数K，安全连接的支配（SCDM）问题是检查G是否具有最多k的安全连接的统治组。在本文中，我们证明SCDM问题是双弦图（弦弦图的子类）的NP完整图。我们研究了该问题的复杂性，即两分图的某些亚类，即恒星凸两分部分，梳子凸两分部分，弦弦两分和链图。最小安全连接的主导集（MSCD）问题是\ xef \ xac \ x81nd在输入图中的最小尺寸的安全连接的主导集。我们提出a（\ xe2 \ x88 \ x86（g）+1） - MSCD的近似算法，其中\ xe2 \ x88 \ x86（g）是输入图G的最大程度）对于任何\ xc7 \ xab> 0，除非np \ xe2 \ x8a \ x86 dtime | V | o（log log | v |）即使对于两分图。最后，我们证明了MSCDS对于\ Xe2 \ x88 \ x86（g）= 4的图形是APX-Complete。关键字：安全的统治，复杂性类，树宽，和弦图。2010数学主题classi \ xef \ xac \ x81cation：05c69，68q25。
Li8HN Eleptrides中的超导性 su（3）扭曲的梯度流强耦合无... 涉及甲基汞脱甲基化和汞减少的微生物在浴样中广泛分布和活性 第4章文化保存和存储方法 涉及两场竞争的网络图案的主要手稿... 从免疫视图中重新访问代谢综合征的免疫代谢基础 宏基因组探测全球海洋基因组的分类和代谢基础的地图集 Affiliations: Corresponding Author picln调节植物中的替代剪接和光/温度响应 支持信息 - 数字CSIC fenton样降解增强亚甲基蓝色染料，磁性加热
在电气方面发现了超导性，其中部分电子位于晶格间隙中，标记为间质阴离子电子（IAES），引入了一个不同类别，称为电气超级电源。了解IAE在电子音波耦合（EPC）中的作用对于电气超导体的发展至关重要。在这项研究中，我们证明了IAES的净电荷增加可增强12 li 8 H N（n = 4-7）电气的EPC，表现出立方/四方对称性和不同的IAES拓扑。第一原理计算显示EPC常数与IAE的净电荷几乎线性上升。这种增加源于IAES对LI 2 P电子的激发效应及其在库珀对形成中的协作参与，这是由Li衍生的低/中频声子促进的。在PM -3 m Li 8 H 4中明显说明了这种机制，其T C为40.3 K，其中Li原子表现出压缩和拉伸振动，诱导IAES二聚化和最强的局部EPC相互作用。相反，Li 8 H N电气中的氢原子主要调节IAE的净电荷和拓扑。我们的发现对电气超导体的发展具有显着意义。
宫颈淋巴结肿大（CLA）在成人途径图中确认以下个人因参与发展而被承认
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在图中学习的概括范围
机器学习中的中心假设是观察结果是独立的，并且是分布的（i.i.d.）关于固定但未知的概率分布。在此假设下，已经提出了对高级算法设计中模型的可学习性或导致的阐述（Boser等，1992）。但是，在许多实际应用中，收集的数据可以取决于I.I.D。假设不存在。社区中有关数据的依赖性以及如何依赖的方式进行了广泛的讨论（Dehling和Philipp，2002； Amini and Usunier，2015年）。使用相互依存的数据学习。近年来建立依赖设定的概括理论已引起人们的兴趣（Mohri和Rostamizadeh，2008，2009; Ralaivola et al，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）。在这个方向上的一项主要研究线模拟了各种类型的混合模型的数据依赖性，例如α-混合（Rosen- Blatt，1956年），β-混合（Volkonskii和Rozanov，1959年），φ -Mixing（ibragimov，1962）和η-混合（Kontorovich（Kontorovich），以及2007年，以及2007年，以及2007年，以及2007年）。混合模型已在统计学习理论中使用，以建立基于Rademacher复杂性（Mohri和Rostamizadeh，2009，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）或算法稳定性（Mohri和Ros-Tamizadeh和Ros-Tamizadeh，2008，2008，2008; He Hean，2008; He Hean Indepental commution and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont，技术（Yu，1994）。在这些模型中，混合系数在数据之间测量了数据之间的依赖性。另一项工作线（称为脱钩），通过分解一组依赖性随机变量来研究复杂系统的行为
从场景图中基于变压器的图像生成
1恩纳·科尔大学（University of Enna Kore）医学与外科学院，意大利恩纳（Enna）94100； salvatore.lavalle@unikore.it（s.l.）; caterina_gagliano@hotmail.com（c.g.）2临床和实验放射学单元，实验成像中心，IRCCS San Raffaele科学研究所，通过Olgettina 60，20132年意大利米兰； edo.masiello@gmail.com 3，“有机体Di Senso”系“ Sapienza”，VialeDell'università，33，00185，意大利罗马； giannicola.iannella@uniroma1.it（G.I.）; giuseppe.magliulo@uniroma1.it（G.M.）; annalisa.pace@uniroma1.it（A.P。）4人类解剖学和实验肿瘤学，医学院，乌蒙斯健康科学研究所，蒙斯大学，比利时7022 MONS； jerome.lechien@unimons.ac.be Be 5耳鼻喉科服务，圣地亚哥De Costela医院综合大楼，15705 Santiago de Compostela，西班牙； Christian.calvo.henriquez@gmail.com 6医学和外科科学系和高级技术“ GF Ingrassia”，Ent科，卡塔尼亚大学，Via S. Sofia，S。Sofia，78，95125，意大利Catania，意大利； s.cocuzza@unict.it（s.c。）; federicamariaparisi@gmail.com（F.M.P。） ： +39-3204-1545-764人类解剖学和实验肿瘤学，医学院，乌蒙斯健康科学研究所，蒙斯大学，比利时7022 MONS； jerome.lechien@unimons.ac.be Be 5耳鼻喉科服务，圣地亚哥De Costela医院综合大楼，15705 Santiago de Compostela，西班牙； Christian.calvo.henriquez@gmail.com 6医学和外科科学系和高级技术“ GF Ingrassia”，Ent科，卡塔尼亚大学，Via S. Sofia，S。Sofia，78，95125，意大利Catania，意大利； s.cocuzza@unict.it（s.c。）; federicamariaparisi@gmail.com（F.M.P。）： +39-3204-1545-767服务D'Orl et de Chirurgie cervico-faciale，中心医院蒙特佩利尔，奥古斯丁·弗里奇（Augustin Fliche）80 Avenue Augustin Fliche，34000 Montpellier，法国8，奥托尔希尼尔纳律学系，亚历山大大学，亚历山大21577，奥托尔希元学系； ahmedyassinbahgat@gmail.com 9头颈外科，耳鼻喉科，头颈和口腔外科手术单元，Morgagni Pierantoni医院，经Carlo Forlanini，34，47121Forlí，意大利，意大利； giovanni.cammaroto@hotmail.com 10麻醉和重症监护系Policlinico-san Marco，意大利卡塔尼亚95125； luigilavia7@gmail.com 11 Ent and Audiology系，费拉拉大学，意大利44121 Ferrara； dott.albertocaranti@gmail.com（A.C。）; claudio@claudiovicini.com（c.v.） *通信：tnmaniaci209@gmail.com;电话。
因果图中前门调整的线性时间算法
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时，这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术，使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下，也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知，但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中，我们给出了第一个线性时间，即O（n + M），该任务的算法，因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O（n（n + M））延迟枚举算法，再次将先前的工作提高了n 3。此外，我们提供了第一个线性时算法，用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现，以促进实际用法并验证其可行性，即使对于大图。