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World File Search System深吸
用胰蛋白酶和脱氧核糖核酸酶将吸水泡顶部表皮分离成
皮肤自显影。对 6 例疱疹的整个疱顶表皮和表皮细胞悬液进行了放射自显影分析。将两个完整的表皮和分离成细胞悬浮液的另外 22 个表皮在 1 ml 含有 2 µCi ["H]TdR 的 Hanks 溶液中在 37°C 下孵育 60 分钟。用 Hanks 溶液清洗两次后，将水泡表皮固定在 4% 福尔马林中，进行处理，并切成 4 µm 的切片。从表皮细胞悬浮液中制成细胞离心制剂。用剥离膜（Kodak AR-IO）覆盖制剂，暴露 7 天，并用 Harris 苏木精染色。通过计数每个样本中的 5 000 个细胞并将计数表示为标记细胞与所有未标记表皮细胞 XI 00 的比例来确定表皮细胞的标记指数。
零售解决方案展示-深北-...
Deep North 是面向物理世界的分析和人工智能公司。其端到端软件解决方案将人工智能与计算机视觉相结合，帮助零售商和企业数字化和分析物理世界中的行为指标，并为他们提供根据这些洞察采取行动的工具。Deep North 让购物中心、实体零售店和交通枢纽从数字世界中回收消费者流量，以创造更好的客户体验。它们使零售商能够评估、解释和预测其商业实体空间中的消费者行为。
美国宇航局的深空探索计划
月球到火星架构 为了成功实现人类在深空的持久存在，NASA 战略性地优先考虑硬件开发，首先是该机构广受认可的探索蓝图及其支持性的月球到火星目标，这些目标是在世界各地专家的意见下制定的。每个目标都通过系统工程流程分解，得出架构元素，例如火箭、航天器、探测器、宇航服、通信中继等，这些元素将逐步开发并运送到月球和火星，以进行长期的、人类主导的深空科学发现。架构本身由多个部分组成，NASA 可以将架构分解为易于管理的部分，以集中和优先考虑其分析工作并与合作伙伴进行协调。架构各个部分 — 人类重返月球、基础探索、持续月球演化和人类登陆火星 — 如下所述。
自然后网络：深贝叶斯...
不确定性意识对于开发可靠的机器学习模型至关重要。在这项工作中，我们建议对目标分布属于指数族的任何任务的快速和高质量不确定性估计进行自然后网络（NATPN）。因此，NATPN发现用于分类和常规回归设置的应用。与以前的许多方法不同，NATPN在培训时不需要分发（OOD）数据。取而代之的是，它利用标准化流量将单个密度拟合在学习的低维和依赖性潜在空间上。对于任何输入样本，NATPN使用预测的可能性对目标分布进行贝叶斯更新。从理论上讲，NATPN分配了远离培训数据的高不确定性。从经验上讲，我们对校准和OOD检测的广泛实验表明，NATPN为分类，回归和计数预测任务提供了高度竞争性的绩效。
大数据分析和决策支持系统基于深
摘要。随着大数据时代（BD）的出现，人们面临着大规模数据和复杂问题的挑战。这些数据并为决策者提供准确，及时的决策支持已成为当前研究中的热门问题。以营销决策为例，本文基于深度学习（DL）构建了BD分析和计算机辅助决策支持系统（DSS）。首先，系统通过数据预处理和功能提取提取与原始数据营销相关的功能。然后，DL模型用于学习和预测特征，并获得了营销策略的优化方案。最后，通过模拟实验测试了决策系统的实际应用效果，这证明了该方法的可行性和优势。通过采用DL模型，并比较模糊C聚集（FCM）算法和决策树（DT）算法，本文中的算法是稳定性测试中最稳定的算法，可以提供有效且稳定的决策支持。此外，本文中的算法在实时分析中也具有很大的优势，该算法可以快速处理大量数据并满足实时决策的需求。这些优势使基于DL的智能DSS具有广泛的应用前景，并且可以为实践决策问题提供强有力的支持。
基于深残留网络（RESNETS）2631
从磁共振图像（MRI）中自动分割脑肿瘤是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。许多建议研究在图像分割中使用深神经网络（DNN），因为它们在脑肿瘤图像的自动分割方面具有高性能。由于梯度扩散问题和复杂性，通常需要大量时间和额外的计算能力来训练更深的神经网络。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。 重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。 为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。 模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。 结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。 此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。