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World File Search System对数变换
人工智能对生产力的宏观经济影响：一项调查的估计
9 受教育程度的类别中，“初中及小学毕业”与“高中毕业”合并，列为“高中毕业及以下”。硕士和博士学位单独调查，但合并为“研究生院”。10 调查中，工作年收入分为“50万日元以下”到“2000万日元以上”18个类别，但为了避免复杂化，年收入汇总为三类。11 通过对12个类别的中位数进行对数变换，将每周工作时间作为控制变量。12 Eloundou等人（2024）通过不同的方法表明，收入较高的人更多地接触大型语言模型。
三年级 B.Tech 计算机科学与工程（...
图像增强（点处理）：图像负片、阈值处理、有背景和无背景的灰度切片、幂律和对数变换、对比度拉伸、直方图均衡化和直方图规范空间域图像增强（邻域处理）：用于图像增强的低通和高通滤波、空间滤波基础、生成空间滤波器掩模 - 平滑和锐化空间滤波图像变换：一维 DFT、二维离散傅里叶变换及其逆变换、二维 DFT 的一些属性、沃尔什-哈达玛、离散余弦变换、哈尔变换、倾斜变换频域图像增强：频域滤波基础、平滑和锐化频域滤波器
人工智能和机器人的宏观经济效应：基于调查的估计
该校对硕士生和博士生分别进行调查，但将两者合并为“研究生毕业生”。 13.劳动年收入从“50万日元以下”到“2000万日元以上”分为18个等级，为了避免复杂化，统一分为3个等级。 14 每周工作时间也被用作解释变量，通过对选项中值进行对数变换计算得出。 15 Morikawa (2017) 早期利用企业层面的调查数据，对人工智能与教育背景的关系进行了分析，其报告结果显示人工智能与工人教育背景之间存在互补性，本文的结果与该结果一致。 Draca 等人（2024）通过分析英国数据，证明了机器学习/人工智能与技能（大学毕业生和 STEM 职业）的互补性。
临床风险对患有先天性心脏病的青少年的大脑网络的累积影响及其与执行功能障碍的关系
图 2 不同成本阈值水平下患者与对照组局部效率的差异。（a）箱线图展示了三个成本水平的组间差异。箱线的下边界和上边界分别代表第一和第三四分位数。箱线内的粗线代表中位数。点代表异常值。（b）左轴：局部效率绘制为网络成本的函数。线 = 组平均值。阴影 = CI-95。蓝色 = 对照组，红色 = 患者。局部效率经过对数变换以达到残差的正态分布。右轴：控制年龄、性别和父母教育程度的多元组间差异的检验统计量（t 值）。空心点代表不显著的组间差异。
心肌细胞的表型和功能变化
对 15 只确诊为 fHCM 的猫（11 只雄性，4 只雌性；平均年龄 8.93 岁）和 31 只对照猫（16 只幼年对照猫（8 只雄性，8 只雌性；平均年龄 1.5 岁）和 15 只成年对照猫（10 只雄性，5 只雌性））的心脏进行 RT-PCR，检测一系列表明心肌细胞功能适应和改变的标志物，在我们最近对第 1 组的 RNA 测序研究中检测到了这些标志物的上调。对于每个基因，建立了基于 TaqMan 的两步 RT-qPCR 方案。统计分析包括 Shapiro-Wilk 检验以检查正态性，以及对数变换以满足正态性假设。建立了包括组别和性别的主效应及其相互作用的方差分析模型。如果组别和性别的相互作用的 F 检验显著，则进行 Tukey 事后检验以进行成对比较。
建立高效的神经网络进行脑肿瘤检测
脑肿瘤检测和监测对于任何指示系统都至关重要，多年的研究和诊断技术的稳步改进就是明证。因此，治疗计划对于提高患者的生活质量至关重要。有一种观点认为，深度学习可以帮助解决诊断和治疗脑肿瘤的困难。在这项工作中，我们引入了一种混合深度神经网络，它将最先进的图像增强方法（如对比度拉伸、直方图均衡化和对数变换）与迁移学习相结合，类似于 DenseNet169 和 ResNet149。这项工作深入探讨了如何提高 DCNN 预测的准确性和效率。对于数据选择，我们创建了自定义数据，这些数据来自 Br35H 和 Fig 共享存储库，其中包含增强后的良性、恶性和正常图像 (596,928,364)。性能分析了不同的场景，例如所有三种增强算法的数据都与每个神经网络一起训练并评估性能。性能结果表明，本文提出的研究成果对使用 DenseNet169 进行直方图均衡化的数据有显著的改进，准确率为 93.29%，精确率为 94%，召回率为 88%，得分率为 93%，损失率为 20.37%，是本文提出的所有训练神经网络中最高的矩阵。
深度学习分类对持续无创脑机接口控制的好处
图 1 | BCI 数据的持续深度学习分类。在线 BCI 任务期间记录的 EEG 数据滑动窗口用于训练 Schirrmeister 等人（2017 年）报告的浅层 CovNet 架构。这些窗口长 500 毫秒，每 40 毫秒移动一次。根据提供的数据训练了两种类型的模型。“运动模型”使用与在线 BCI 实验相同的运动皮层电极蒙太奇进行训练。“所有模型”均使用所有可用电极进行训练。在连续步骤中，浅层 CovNet 架构使用密集层和 softmax 变换执行时间卷积、空间滤波、平方非线性、均值池化、对数变换和线性分类。在测试期间，训练后的模型为每个窗口提供类成员的估计概率。在模拟光标控制环境中，具有最高估计概率的类（红色圆圈）用于将虚拟光标移动到该最高估计概率的方向，并与该最高估计概率成比例。通过改变试验分类所需的总概率阈值（神经网络输出随时间的总和），探索了神经网络预测和控制系统之间的功能映射。低概率阈值模拟更快的光标控制，而高阈值模拟更慢的光标控制（有关更多详细信息，请参阅文本）。
利用时间算法实现节能卷积
卷积是许多应用的核心操作，包括图像处理、对象检测和神经网络。虽然数据移动和协调操作仍然是通用架构优化的重要领域，但对于与传感器操作融合的计算，底层的乘法累加 (MAC) 操作主导了功耗。非传统数据编码已被证明可以降低这种算法的能耗，其选项包括从低精度浮点到完全随机运算的所有选项，但所有这些方法都始于一个假设，即每个像素都已完成完整的模数转换 (ADC)。虽然模拟时间转换器已被证明消耗更少的能量，但除了简单的最小值、最大值和延迟操作之外，对时间编码信号进行算术操作以前是不可能的，这意味着卷积等操作已经遥不可及。在本文中，我们展示了时间编码信号的算术操作是可行的、实用的，并且极其节能。这种新方法的核心是将传统数字空间负对数变换为“延迟空间”，其中缩放（乘法）变为延迟（时间上的加法）。挑战在于处理加法和减法。我们展示了这些操作也可以直接在这个负对数延迟空间中完成，结合和交换性质仍然适用于变换后的运算，并且可以使用延迟元件和基本 CMOS 逻辑元件在硬件中高效地构建精确的近似值。此外，我们展示了这些操作可以在空间中链接在一起或在时间上循环操作。这种方法自然适合分阶段 ADC 读出
...的经济负担和治疗模式...
目的：本研究估计了具有全国代表性的妇科癌症医疗支出，描述了治疗模式并评估了与美国经济负担相关的关键风险因素。方法：采用回顾性重复测量设计来估计妇科癌症对女性医疗支出和利用的影响。数据来自 2007 年至 2014 年的医疗支出小组调查（加权样本为 609,787 名美国成年人）。使用卫生服务利用行为模型，检查了癌症患者的特征，并比较了子宫癌、宫颈癌和卵巢癌患者。对医疗支出进行了多变量线性回归模型，并进行了对数变换。结果：估计妇科癌症的年度医疗支出为 38 亿美元，平均每位患者花费 6,293 美元。人均年花费最高的是卵巢癌（13,566 美元），其次是子宫癌（6,852 美元）和宫颈癌（2,312 美元）。医疗费用的主要组成部分是住院费用（53%，20.3 亿美元），其次是门诊费用（15%，5.59 亿美元）和门诊费用（13%，4.87 亿美元）。两项主要处方费用是抗肿瘤激素（10.3%）和止痛药（9.2%）。高支出与已婚女性（p<0.001）、拥有私人健康保险（p<0.001）、来自中低收入家庭（p<0.001）或居住在中西部或南部（p<0.001）显著相关。结论：妇科癌症经济负担的关键风险因素和组成部分描述得很好。随着癌症患者人数的增加，有必要努力减轻妇科癌症的负担。