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ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
2az，找到：a）方向上的单位向量 - ElCoM
c) 在 D 处指向原点的单位向量：从 r D = ( − 1 , − 4 , 2) 开始，因此指向原点的向量为 − r D = (1 , 4 , − 2)。因此，在笛卡尔坐标系中，单位向量为 a = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44)。转换为圆柱坐标系：a ρ = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44) · a ρ = 0 . 22 cos( − 104 . 0) + 0 . 87 sin( − 104 . 0) = − 0 . 90，以及 a φ = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44) · a φ = 0 . 22[ − sin( − 104 . 0)] + 0 . 87 cos( − 104 . 0) = 0，因此最终 a = − 0 . 90 a ρ − 0 . 44 az .
高科技士兵难以找到、训练和替换
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![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
科学家找到了我们免疫系统的新部分
科学家发现了我们免疫系统的以前未知部分。他们说，他们的发现对于帮助我们的身体抗击疾病可能很重要。研究人员来自以色列的魏兹曼科学学院。Yifat Merbl教授告诉BBC，她的团队的发现“可以提供未开发的天然抗生素来源”。团队在《自然》杂志上写道：“这些发现为反感染传染病的战斗中以前未描述的诊断和治疗策略铺平了道路。”免疫系统的“新”部分来自回收蛋白质的身体功能。科学家说，它能够产生多种可以杀死细菌和病毒的化学物质。
在MetEx14中找到目标，跳过NSCLC
*蓝色值代表全局估计值，紫色值（在提供数据的情况下）代表亚洲人群的估计。ALK，肿瘤淋巴瘤激酶； BRAF，V-RAF鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B； EGFR，表皮生长因子受体； HER2，人类表皮生长因子2； Kras，Kirsten Rat Sarcoma； Met，间质上皮过渡基因； NSCLC，非小细胞肺癌。1。Malapelle U等。br j癌。2024; 131：212–219; 2。Mahrous M等。cureus。2023; 15：e41992; 3。Chevallier M等。世界J Clin Oncol。2021; 12：217–237; 4。Ahn M-J等。临床肺癌。2022; 23：670–685; 5。Friedlander A等。生物标志物res。2024; 12：https：//doi.org/10.1186/s40364-024-00566-0。
学生找到聊天机器人的新用途
当Chatgpt于2022年11月首次出现时，许多教育工作者和学术机构都以毯子禁令做出了反应，不确定这些工具是否更有可能引发创新或作弊。陪审团仍在解决这个问题上，但是管理人员已经开始放松一些政策，并在可以使用时为教师提供更大的直接自由。但是，如何使用这些工具通常是由学生驱动的。“我对他们的一些创造用途感到惊喜，”加利福尼亚州斯坦福大学学习者的研究人员Victor Lee说，他专注于AI与教育之间的交集。像Ivich一样，许多学生似乎都吸引了展示诸如Chatgpt和NotebookLM之类的“人类”方面的应用程序，这是加利福尼亚州Mountain View的Google的AI驱动界面，用于解释文档。尽管这些工具的早期迭代需要用户键入查询，但较新的版本允许人们讲麦克风，从而实现更自然的有机对话。萨米·梅尔希姆（Sami Melhem）正在大学站的德克萨斯A＆M大学学习计算机科学，他创建了自己的聊天机器人，班级入门，以辅导他。在Chatgpt-4上构建的程序开始，首先要询问有关课程的详细信息，包括课程描述，学习 - 来了，需要教科书和教学大纲。然后，它将课程分解为“启动会议”，分布在学期中。Melhem现在花了他的周日下午，熟悉了几个星期的材料，然后在课堂上引入了这些概念。“您可能想快速确定哪个书或哲学家支持您的观点，因此机器人让Melhem以不同的方式与他的演讲互动，例如通过创建嬉戏的类比或链接概念的视觉地图并显示它们在学期中的联系。作为视觉学习者，梅尔希姆（Melhem）说，这些图特别“帮助整体构成主题”。其他学生，例如在加利福尼亚州旧金山密涅瓦大学学习经济学的Jan Bartkowiak，他们制作了聊天机器人，这些聊天机器人模仿了著名的历史人物来询问他们的思想。2024年，巴特·科维亚克（Bart-Kowiak）撰写了一篇关于越南战争的文章，并利用这项练习来探究历史或当代政治人物，例如亨利·基辛格（Henry Kissinger）在冲突中担任美国国家安全顾问和国务卿的亨利·基辛格（Henry Kissinger）可能会构成某些事件。
AI驱动的订阅模型RESHAPE零售领域，新研究找到
随着全球抗击气候变化加剧的努力，微藻作为一种未充分利用但有希望的资源而脱颖而出。新的研究强调了微藻作为抵抗气候变化的解决方案的能力，但研究人员警告说，“智能微藻生物培训”需要释放其全部潜力。