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World File Search System王静步
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。
ICH 指南 M10 生物分析方法验证第 5 步
7.1.1. 用于内源性分子分析物方法的质量控制样品......................................................................................................................................... 28
胜王瑜伽冥想的神经科学：脑电波......
图 2 显示了大脑的各个部分及其功能。正如大自然赋予我们 2 只眼睛、2 只手、2 只耳朵、2 个肺、2 个肾、2 只脚……，我们的大脑也由两个半球组成 - 左半球和右半球（见图 3）。两个半球通过胼胝体连接，胼胝体是一束超过 2 亿根神经纤维，使它们之间能够进行交流（见图 3）。有趣的是，大脑的左侧控制身体的右侧，而身体的右侧控制身体的左侧。左脑被称为优势半球，与逻辑、口头和书面语言有关 - 其表达、阅读、写作和理解（有关两个半球的更详细专业化，见图 3）。右脑是直觉的、艺术的。
王宇欣——量子蒸汽朋克实验室
[3] G. Lee, T. Jin, Y.-X. Wang, A. McDonald, AA Clerk, 《无需测量或后选择即可实现互易性破缺引起的纠缠相变》 PRX Quantum 5, 010313 (2024)。[4] PC Jerger, Y.-X. Wang, M. Onizhuk, BS Soloway, MT Solomon, C. Egerstrom, FJ Heremans, G. Galli, AA Clerk, DD Awschalom, 《利用金刚石中单自旋的量子淬火相移检测自旋浴极化》 PRX Quantum 4, 040315 (2023)。[5] Q. Xu, G. Zheng, Y.-X. Wang、P. Zoller、AA Clerk 和 L. Jiang，具有压缩猫量子比特的自主量子纠错和容错量子计算，npj Quantum Inf. 9，78 (2023)。[6] A. Pocklington、Y.-X. Wang 和 AA Clerk，耗散配对相互作用：量子不稳定性、拓扑光和体积定律纠缠，Phys. Rev. Lett. 130，123602 (2023)。[7] Y.-X. Wang、C. Wang 和 AA Clerk，通过耗散规范对称性实现的量子非互易相互作用，PRX Quantum 4，010306 (2023)。[8] A. Pocklington、Y.-X. Wang、Y. Yanay 和 AA Clerk，利用局部耗散稳定费米子和量子比特的体积定律纠缠态，Phys. Rev. B 105，L140301 (2022)。[9] A. Seif、Y.-X. Wang 和 AA Clerk，区分量子和经典马尔可夫失相耗散，Phys. Rev. Lett. 128，070402 (2022)。[10] Y.-Y. Wang、S. van Geldern、T. Connolly、Y.-X. Wang、A. Shilcusky、A. McDonald、AA Clerk 和 C. Wang，低损耗铁氧体循环器作为可调手性量子系统，Phys. Rev. Applied 16 , 064066 (2021)。[11] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 本征和诱导量子猝灭用于增强基于量子比特的量子噪声光谱, Nat. Commun. 12 , 6528 (2021)。[12] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 非高斯量子噪声的光谱表征：Keldysh 方法及其在光子散粒噪声中的应用, Phys. Rev. Research 2 , 033196 (2020)。[13] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 量子系统中无耗散的非厄米动力学, Phys. Rev. A 99 , 063834 (2019)。[14] Y.-X. Wang、L.-Z. Mu、V. Vedral 和 H. Fan，纠缠 Rényi α 熵，物理学。修订版 A 93 , 022324 (2016)。
电池储能系统 (BESS) - 乔治王县
第 2 级 - 第 90-1042(g)(5) 节 电池储能系统、组件和相关辅助设备产生的平均噪音在任何时间都不得超过 20 dBA 的噪音水平，该噪音水平在 RA 和 A 分区内任何周围非参与住宅或有人居住的社区建筑的产权线外墙处测量。在 M 分区，平均噪音不得超过相邻产权线的 60 dBA 噪音水平。申请人可以提交设备和组件制造商的噪音等级以证明合规性。申请人可能需要提供电池储能系统周边合理数量的采样位置的运行声压级测量值，以证明符合本标准。退役和担保
乔治王县巡回法院付款计划
乔治王县巡回法院付款计划案件编号：______________________________________________________________________ 被告姓名：___________________________________________________ 电话：_______________________ 被告地址：__________________________________________________________________ 我恭敬地请求法院就所欠乔治王县巡回法院的赔偿、罚款和/或费用达成付款计划。 我理解，如果我欠赔偿，我将按照法院命令支付。 此付款计划按照 VA 法典§19.2-305.1 和§19.2-354 中的定义制定，自 2021 年 7 月 1 日起生效。 在以下适用的任何内容上签字：_______ 我欠 $ _______________ 的赔偿金，将按照法院下达的赔偿令支付。命令附于此付款计划。 如果命令中未明确列出付款计划，则赔偿金将在所有罚款和费用之前支付，直至全部付清。在完全支付赔偿金后，我需要从 _____________________ 开始每 30 天支付至少 50.00 美元以支付所有罚款和费用。我有责任了解余额、应付款项和时间。_______ 我只欠费用和/或罚款。我同意每 30 天支付最低金额（选一个）：____ 50.00 美元或 ___ 更高（说明您同意支付的金额）：_________，从 _________________________________ 开始直到全额付清。我有责任了解余额和应付款项及时间。_______ 我知道我有如上所述的多个案件。我理解如果我在 www.vacourts.gov 在线付款，我有责任先支付最早的案件，然后按数字顺序支付后续案件，以保持付款计划的流动性。如果我按时付款，可能导致我违反此付款计划。如果我犯了错误，我有责任立即联系书记员办公室。_______ 我理解，一旦达成本协议，书记员将无法更改付款金额或付款日期。此外，我同意以书面形式通知法院我的地址的任何变更，直到付清全部款项。_______ 我理解，由于我的唯一经济来源是社会保障福利或补充保障收入，所以在我有其他资源或收入之前，我无需付款。只要我的唯一收入保持不变，我理解我的账户就不会被收回。我还理解，任何可能被要求支付的赔偿金都不包括在此付款豁免中，并且必须按照法院命令支付。_______ 我无法满足这些要求，并希望向法院陈述。
用于机器学习的透析回路运动和静脉压波形的特征提取
小野淳一 川崎医疗福祉大学 医疗技术学部 临床工程系 〒701-0193 冈山县仓敷市松岛 288 电话：086-462-1111 传真：086-462-1193
倦怠综合症中的功能连接：静息......
慢性职业压力与情绪和认知功能的明显下降有关。神经机制研究表明，职业倦怠者的大脑活动和事件相关电位模式发生了显著变化。本研究对静息状态下的大脑功能连接进行了分析，从而更深入地了解了职业倦怠综合征的伴随机制。样本包括 49 名职业倦怠员工和 49 名对照者，按年龄、性别和职业匹配（M 年龄 = 36.15，SD = 8.10；59 名女性，39 名男性）。从 256 通道 EEG 系统收集连续密集阵列 EEG 数据。使用静息态范式在闭眼（EC）和睁眼（EO）条件下测试了职业倦怠和对照者之间的功能连接差异。结果表明，职业倦怠组和对照组的大脑活动存在显著差异。倦怠组的静息状态网络的特点是睁眼状态下 alpha3 子带（11-13 Hz）的额叶和中线区域功能连接减少。连接减少的最显著影响是在右额叶脑区观察到的。这些分析首次指出了倦怠综合征中 alpha3 子带内功能连接的独特方面。这些发现为倦怠综合征的神经生物学基础及其与静息状态网络变化的关联提供了见解。有关倦怠受试者神经特征的数据可能有助于了解认知功能和情绪调节下降的机制，并寻找适当的治疗方法。