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宾夕法尼亚州立大学 朱博良教授的研究助理 2020 年、2022 年春季和 2024 年夏季 朱博良和 Rachel Wellhausen（德克萨斯大学奥斯汀分校）的研究助理 2022 年夏季 乔纳森·阿贝尔教授的研究助理 2022 年夏季 凯文·芒格教授的研究助理 2021 年 波多黎各大学，里奥皮德拉斯校区 亚里玛·罗莎-罗德里格斯教授的本科生研究助理 2011 – 2012
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伦敦申请与条例64（2）1。第64（2）条《城镇和国家规划（环境影响评估》）2017年（“ EIA法规”）要求，如果伦敦市公司和伦敦公司和伦敦市公司提出了EIA开发的建议，则还将负责确保在计划中的适当安排，以确保在责任中进行适当的责任，而在履行责任的情况下，该行为在绩效中进行任何责任，在执行任何责任的情况下，该效力是在执行任何责任的情况下，就可以履行该责任。发展提案和负责确定该提案的人员。2。根据《城镇和国家规划评估）条例（环境影响评估）条例（2017年）的第64条第2款一致的说明是与本申请一起制作的，这与与伦敦市有关的程序要求一致，既是地方规划机构又是申请人。在背景论文中详细说明的注释中提供了更多上下文。
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。