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World File Search System深礁
使用环境DNA可以更好地告知围绕近海石油和天然气基础设施退役替代方案的决策
人造礁被全球用于帮助自然资源管理，保护，恢复或创造独特的海洋栖息地。讨论了人造礁的最佳建筑材料和设计，对生物社区的影响以及由此产生的生态和社会益处的讨论。本讨论还包括重新利用的海洋基础设施的生态价值，例如退役的石油和天然气平台。平台通常具有数十年的运营寿命，在这时他们可以开发广泛而独特的社区组合。通过重新利用石油和天然气平台来创建人造礁石可以具有生态，经济和社会学优点。但是，由于需要在全球范围内退役的12,000个平台，因此需要对与这些平台相关的生物社区进行整体评估，以告知不同退役方案的潜在结果。我们在泰国湾（GOT）的八个平台和附近的五个软泥沙栖息地位置，使用水，生物量和沉积物样品的环境DNA元法统计（EDNA）来普查。我们在平台上（浅，中，深，深，深，深，深，深）采样了三个目标深度，并在平台上检测到430个分类单元，与中（30 m收集深度； 261个分类群）和
使用深
Skögen等人9对95例患者进行了分析，使其与高级神经胶质瘤不同。这项研究报告了曲线下的重点操作特征区域。在另一项分类II级 - IV的研究中，Tian等人10使用支持载体机（SVM）模型进行了153例患者进行了TEXTURE分析，报告的准确性为98％。这项研究还表明，对比增强的T1加权（TICE）方法可为等级预测提供最佳序列。Xie等人11能够使用熵和无模型和动态对比增强的MR成像的熵以及III和III级胶质瘤分化III和IV级和III级。这些先前的MR成像 - 基于胶质瘤分级研究使用了直接提取的硬编码特征。我们假设这种方法限制了在多对抗MR图像中嵌入丰富信息的使用。这项工作的前提是，在图像对比度/强度的简单变化之外，丰富的成像信息如下； 1）深层嵌入在抗比例和后对比后增强的MR成像中，2）使用深度学习技术从标记的培训数据中学到了有价值的胶质瘤分级和3）。近年来，卷积神经网络（CNN）在众多视觉对象识别和图像分类研究中表现出了出色的表现。12他们还加速了医学图像分析的发展，其中13个包括肿瘤诊断的应用。14带有CNN，可以以逐层的方式从低到高水平学习特征的层次结构。15
使用深...
我们将数据集分为培训和验证集。通过在k = 4个试验中采用平均验证误差来估计验证误差。我们使用了一个简单但流行的解决方案，称为k -fold cross -validaton（图2），包括将可用的训练数据分为两个分区（训练和验证），实例化k相同的模型，每倍k∈{1，2，。。。，k}，并在培训分区上进行培训，同时评估验证分区。所使用模型的验证分数是k验证分数的平均值。此过程允许调整网络超参数，以便减轻过度拟合[15]。通常，将大约80％的数据用于培训集，为验证集使用20％。请注意，验证分数可能在验证拆分方面有很大的差异。因此，k倍跨瓦利达顿可帮助我们在评估模型的泛化能力时提高可靠性。
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为了紧急援助，请致电Triple Zero（000）或手机112，以访问任何可用网络。尤里卡礁在北中央消防区。丛林安全是个人责任。在丛林大火季节，任何进入公园和森林的人都需要了解预测天气状况。在紧急情况下检查火灾危险等级，并在Amergy.gov.au上进行全部消防禁令，请致电1800 226 226。关于灾难性的火灾危险等级日，该公园将为了公共安全而关闭。不要进入公园。在parks.vic.gov.au上检查最新条件或通过致电13 1963。