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World File Search System王毅
汉堡王公司 - 特许经营权
自 1954 年 12 月 4 日在佛罗里达州杰克逊维尔开业以来，汉堡王一直主导着快餐店 (QSR) 行业，一直位居全球顶级汉堡连锁店之一。汉堡王在 100 多个国家和地区拥有超过 19,200 家分店，与昔日的面貌截然不同，现在的总部位于佛罗里达州迈阿密。汉堡王不仅是一家快餐连锁店，更是一种文化偶像，对此，汉堡王深感自豪。从火烤皇堡的完美口感到对鸡肉薯条等经典美食的创新改良，汉堡王占据着强大的地位。汉堡王是快餐行业的领导者，满足了追求大胆口味和卓越价值的多样化客户群的需求。我们对产品创新、营销策略和卓越运营的战略重点使汉堡王在市场上占据主导地位。
刘毅解答有关共价有机框架 15 年研究的问题
请简单介绍一下您的研究背景，以及您是如何对多孔材料和 COF 的化学产生兴趣的。我在加州大学洛杉矶分校的 Fraser Stoddart 小组接受了超分子化学家的培训，当时我使用共价键和非共价键来组织电子供体和受体。我的博士后研究是使用点击化学在 Barry Sharpless 的小组中制造超强粘合聚合物。该小组以开创非常传统的有机化学而闻名。后来，该小组对有机反应有了不同的认识，他们使用非常简单但高效的化学方法来制造有用的材料。我认为这是一个非常重要的观点。我从研究生院开始就对有机电子学产生了浓厚的兴趣，搬到伯克利实验室后开始从事该领域的工作。我对 COF 和多孔材料产生了兴趣，因为我觉得这是一个网状平台，可以通过选择适当的构建块和化学方法来操纵电荷载体。我做了很多线性共轭聚合物方面的工作。 COF 是一种有序的高维聚合物系统，具有非常明确的结构控制。特别是 2D COF 让人联想到其他 2D 材料，如石墨烯和过渡金属二硫属化物，其中结构各向异性起着根本作用。这就是我感兴趣并进入该领域的原因。该领域建立在动态共价化学概念之上，这也是我对 COF 感兴趣的另一个原因，因为动态共价化学代表了超分子化学的前沿，也是我的爱好之一。
纳米能源 - 王志良的主页
人机交互 (HCI) 策略基于不同的设备和技术传达人类思维和机器智能。大多数人机交互策略都假设身体状况正常，这限制了残障用户的可访问性。某些产品（例如盲文键盘）对特定残障人士来说很好用。然而，一种可以忽略用户身体状况的更通用的人机交互策略将增强这些工具对残疾人的可访问性。在这里，我们报告了一种利用人体摩擦电 (TEHB) 进行人机交互的人机交互策略。人体的许多部位都可以产生 TEHB，从而消除了身体功能障碍带来的障碍。这种人机交互方法已用于文本输入、图形输入和模仿鼠标功能。在深度学习的帮助下，直接从手写获得的文本输入的准确率约为 98.4%。我们的研究结果为人机交互提供了一种新方法，并证明了多种交互模式的可行性。
姓名: 王镜戎职称: 钰立微电子股份有限公司商务与策略长介绍
钰创科技股份有限公司董事长James 曾多次应邀在大型会议上发言，在消费电子、机械和半导体公司拥有出色的商业领导能力和成功经验。James 曾领导该公司的企业战略和业务规划，并成功获得多个案例和机会。他曾帮助 eYs3D 获得 ARM IoT Fund、WI Harper 和其他领先投资公司的投资。
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
引用：王胜，陈荣，王胜等.基于机器学习理论的2型糖尿病风险预测模型比较研究：跨学科
摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果，为预测2型糖尿病（T2DM）风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法，最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体，最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的预测效果，采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例，其中2型糖尿病患者4023例，对照组3990例。六种模型的比较结果显示，反向传播神经网络模型的预测效果最好，准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%，AUC值为0.977，其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差，准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%，AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型，并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果，结果显示，基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。