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人工智能之机器学习Artificial Intelligence Report of Machine ...
图 2-15 感知机 ............................................................................................................................. 18
微生物的识别镜头清洁镜头清洁
抽象的一个主要风险方面之一是隐形眼镜中微生物污染的存在是低卫生和符合镜头官员的依从性，镜头官员会引起眼睛的感染。该研究的目的是在浸入隐形眼镜清洁液中鉴定微生物。以下类型的研究是使用随机抽样进行分析的描述性研究。使用多达10个样品后，采用隐形眼镜的样本。研究的阶段包括对隐形眼镜清洁液的采样，与MSA和MCA培养基进行细菌菌落分离，在媒体上纯化培养物，以便在MCA和MSA培养基中迭代细菌菌落的斜体和微观观察，继续进行生物化学测试和酶测试。结果表明细菌菌落为茎，革兰氏阴性，红色扩散和革兰氏阳性细菌，圆形或球菌，紫色成群。生化测试描述了乳糖（ - ），葡萄糖（+），麦芽糖（ - ），甘露醇（ - ），H 2 S（+），蔗糖（ - ），MR（+），Indol（+），柠檬酸盐（+），VP（+），VP（ - ），导致了酸性雌激素的生物。酶试验结果包括过氧化氢酶在存在气泡的存在下获得的阳性结果，表明细菌是金黄色葡萄球菌。下一个建议将革兰氏阳性细菌通过凝结酶检测确定更具体，以确定金黄色葡萄球菌细菌与其他葡萄球菌种类的分化。关键字：清洁液，隐形眼镜，微生物
清洁灵活性是管理清洁电力系统的大脑
是最需要的，无论是在白天还是晚上●由于锂电池变得更容易生产，其成本大幅下降●快速创新意味着新的电池技术，如LFP（消除了对镍和钴的需求）和钠离子（消除了对锂的需求）正在迅速进入市场，带来成本和性能的巨大改进●模块化技术，可以在世界任何地方部署；在电网规模（高达几吉瓦）以及较小规模（几千瓦）的住宅或商业建筑中部署，以增强现场生产的能源消耗
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
