NSR:机器学习为何有用?Dietterich:机器学习为创建高性能软件提供了一种新方法。传统软件工程中,我们与用户交谈,制定需求,然后设计、实施和测试算法以实现这些需求。有了机器学习,我们仍然制定软件系统的总体目标,但我们不是设计自己的算法,而是收集训练示例(通常由人标记数据点),然后应用机器学习算法自动学习所需的功能。这种新方法使我们能够为许多使用以前的软件工程方法无法解决的问题创建软件。尤其是,以前用于视觉对象检测和识别、语音识别和语言翻译的方法的性能还不够好,无法使用。但随着机器学习的最新进展,我们现在拥有可以执行这些任务的系统,其准确度与人类的表现相当(或多或少)。因此,机器学习提供了一种关键技术,可以实现自动驾驶汽车、实时驾驶指令、跨语言用户界面和语音用户界面等应用。机器学习对于网络搜索引擎、推荐系统和个性化广告也很有价值。许多人预测机器学习方法将引发医学革命,特别是在医学图像的自动收集和分析方面。机器学习也是现代公司许多运营方面的有前途的工具。例如,机器学习可以帮助预测客户需求并优化供应链。这也是训练机器人执行灵活制造任务的关键技术。NSR:为什么机器学习对科学界和社会如此重要?
在开始使用此药物之前,请仔细阅读所有这些传单,因为它包含了重要的信息。保留此传单。您可能需要再次阅读。如果您还有其他问题,请询问您的医生或药剂师。这种药物仅适用于您。不要将其传递给他人。它可能会伤害他们,即使他们的疾病迹象与您的疾病相同。如果您获得任何副作用,请与您的医生或药剂师交谈。这包括此传单中未列出的任何可能的副作用。请参阅第4节。此传单中的内容:1。什么是berinert以及2。在使用Berinert3。如何使用Berinert4。可能的副作用5。如何存储Berinert 6。包装和其他信息的内容1。什么是Berinert,什么是Berinert?Berinert表示为粉末和溶剂。化妆溶液应通过皮肤下的注射给出。Berinert由人血浆制成(这是血液的液体部分)。它包含蛋白质的人类C1-酯酶抑制剂作为活性成分。Berinert使用了什么?Berinert用于预防青少年和成年患者的复发性遗传性血管性水肿(HAE)攻击。hae是血管系统的先天性疾病。这是一种非过敏性疾病。hae是由C1-撒倍酶抑制剂(一种重要蛋白质)的缺乏,缺乏或缺陷的合成引起的。疾病的特征是以下症状:突然发生的手和脚的肿胀,面部肿胀突然出现,张力突然发生,眼睑肿胀,唇肿胀,可能是喉(语音盒)肿胀(语音盒)在
什么是池塘?一个小湖,一个大游泳池,一个湿地中的水体?这个特定的名称“池塘”是否描述了一种特定类型的水体?答案无疑是有效的。早在上个世纪初,Forel(1904)指出,池塘在生态上与较大的水体不同,将其描述为缺少深层过热区域的湖泊。自从提出了构成池塘的许多其他定义以来,已经提出了许多其他定义,与它们的大小,深度,供水,使用,地理位置,地理位置,形成和水质的各个方面相关(例如,参见Jammes(1997)的综述),与更大或小的范围相关的事实。在1990年代初期,对构成池塘构成的实际工作定义的要求,使英国的生物学家在池塘中发展了一个明确的池塘,主要是根据易于衡量的形态标准来表征池塘的特征,特别是在易于衡量的形态标准,尤其是在包括1 M 2和2 HA之间的水域,包括1 M 2和2 HA的自然季节。 。,2005)。在瑞士工作,Oertli等。(2000)添加了一个与水体功能相关的标准,将池塘定义为:“最大深度不超过8 m的水体,水植物的潜力几乎可以定植池塘的整个区域”。为什么我们的景观中有池塘?它们的起源非常多样化,因为它们可以通过各种自然过程创建(例如冰川,土地沉降,河流行动和树木瀑布)和人类活动(例如矿物提取,储水)。池塘由人创造的池塘通常具有特别广泛的
证明是有缺陷的 [10]。最近,发现了对 ISO 标准化分组密码模式 OCB2 [25] 的攻击 [24],尽管 [31] 认为 OCB2 是安全的。虽然严格且结构良好的证明风格(例如,使用 [10, 35] 中提倡的游戏序列)可以减少隐藏错误和不精确的可能性,但仍然很难写出 100% 正确的证明。(特别是当使用随机预言 [13] 或倒带 [42, 45] 等证明技术时。)尤其是如果证明中的错误发生在看似非常直观的步骤中,读者很可能也不会发现这个错误。在后量子安全(即针对量子对手的安全性)的情况下,这个问题更加严重:后量子安全证明需要推理量子算法(对手)。我们的直觉是由对经典世界的经验所塑造的,而对量子现象的直觉很容易是错误的。这使得看似合理但不正确的证明步骤在后量子安全证明中特别容易不被发现。简而言之,为了确保后量子安全证明的高可信度,仅仅由人来检查是不够的。相反,我们提倡形式化(或计算机辅助)验证:安全证明由检查每个证明步骤的软件来验证。在本文中,我们介绍了第一个这样的形式化验证,即由 H¨ovelmanns、Kiltz、Sch¨age 和 Unruh [23] 分析的 Fujisaki-Okamoto 变换 [18] 的变体。
MR图像的质量控制(QC)对于确保可以成功执行诸如分割之类的下游分析至关重要。目前,QC主要在视觉和主观上以显着的时间和运营商的成本进行。我们旨在使用概率网络自动化该过程,该网络通过异质噪声模型估算分割不确定性,从而提供了任务特定质量的度量。通过使用K空间人工制品来增强训练图像,我们提出了一种新颖的CNN体系结构,以解脱与任务和不同K-Space伪像的不确定性来源,以一种自欺欺人的方式。这可以预测不同类型的数据降解类型的单独不确定性。虽然不确定性预测反映了人工制品的存在和严重性,但由于数据质量,该网络提供了更强大,更可靠的分割预测。我们表明,接受过人工制品培训的模型在模拟的人工制品和有问题的现实世界图像上都提供了不确定性的信息,这是由人类比例确定的,无论是在定性和定量上都以误差栏的形式在体积测量中的形式进行。将伪像的不确定性与细分骰子分数相关联,我们观察到,与常用的质量(包括信噪比(SNR)(SNR)和对比度比率(CNR)相比,从任务的角度(灰质分段),我们的不确定性预测从任务的角度(灰质分段)提供了更好的MRI质量估计,并提供了质量质量的质量质量质量质量质量。
摘要“ voight-kampff”生成的AI作者验证任务旨在确定文本是由人工智能生成还是由人写的。在虚构的灵感中,voight-kampff任务结构AI的检测为建造者 - 破坏者挑战:建筑商,Pan Lab的参与者,提交软件,以检测AI写的文本,而Breakers,exterress of the Breakers,Eloquent Lab的参与者,提交AI写的文本,并以欺骗建筑商的目标。我们以一种让人联想到传统作者身份验证问题的方式制定了任务,在给定两条文本的情况下,应推断其人类或机器作者身份。对于第一个任务分期付款,我们进一步限制了问题,以确保每对包含一个人和一个机器文本。因此,任务描述读取:给定两个文本,一个由人类创作,一本由一台机器撰写:挑选人。总共评估了43个检测系统(30个参与者提交和13个基线),从线性分类器到基于困惑的零摄像系统。我们在14个基本集合中组织的70个单独的测试集变体上对它们进行了测试,每个变体都以不同的约束(例如短文,Unicode混淆或语言切换)设计。顶级系统的得分很高,证明自己并不完美,但在各种专业测试方案中都足够健壮。用于创建数据集并评估系统,基准和数据的代码可在GitHub上获得。2
本出版物为空军部 (DAF) 教学系统开发 (ISD) 提供信息和指导,以支持 DAF 政策指令 (DAFPD) 36-26《总体兵力发展和管理》,并符合空军指令 (DAFI) 36-2670《总体兵力发展》中概述的要求。本出版物为指挥官和经理提供了 ISD 的简要概述,让用户了解 ISD 的原则和概念,并提供了有关应用 ISD 的程序和方法的内部指导。本出版物适用于正规空军、太空部队、空军预备役和空军国民警卫队的所有文职雇员和制服成员。本出版物可以在任何级别进行补充;所有补充必须发送到本出版物的主要责任办公室 (OPR) 进行协调,并且必须由人力资源管理战略委员会批准,然后才能根据 DAFPD 36-81《总体人力资源管理 (HRM) 治理》进行认证和批准。使用 AF 表格 847《出版物变更建议》将建议的变更和有关本出版物的问题提交给主要责任办公室 (OPR);将 AF 表格 847 从现场传送到适当的职能指挥链。确保根据本出版物中规定的流程生成的所有记录均遵守空军指令 33-322《记录管理和信息治理计划》,并根据空军记录处置时间表进行处置,时间表位于空军记录信息管理系统中。本出版物中使用任何特定制造商、商业产品、商品或服务的名称或标记并不意味着空军的认可。
引言严重的急性呼吸综合症冠状病毒2(SARS-COV-2)是一种新型病毒,可引起人类疾病的疾病,称为冠状病毒病2019(Covid-19)。那些被感染的人表现出一系列疾病,从完全无症状到轻度,中度或严重表现,可能导致死亡(1、2)。此外,感染者甚至在显示明显的症状之前传播病毒(3)。SARS-COV-2通过其尖峰蛋白进入宿主细胞,该蛋白结合了宿主血管紧张素转换酶2型2型酶(ACE2)受体,这些酶在鼻气道和肺组织中大量表达,并结合宿主的神经蛋白神经素1受体。随后通过肽酶脂蛋白对峰值蛋白进行切割,然后由人蛋白酶TMPRSS2(4-6)进行病毒宿主 - 宿主膜插入。尽管肺道是受该病毒影响和病毒性肺炎部位影响的主要器官系统,但其他器官系统也可能是原发性SARS-COV-2感染的部位,而其他器官系统可能因严重的Covid-19疾病而被妥协(2,7,8)。因为Covid-19是一种新型的人类疾病,人们没有保护性免疫,并且该疾病已成为2020年开始到2021年全球人口的持续大流行。美国疾病预防控制中心建议使用面具,社会距离和手动卫生作为防止感染传播在整个人群中的主要方法。人口中的某些群体是[…]
1 显示了可用于 ATR 应用的各种传感器类型、武器平台类型、目标类型和先验信息。电磁波谱中能量的大气吸收决定了效用,并指导了常用于 ATR 应用的可见光、前视红外 (FLIR)、激光雷达、微波/毫米波雷达和声学传感器的开发。表 2 显示了这些传感器用于目标识别的工作原理和性能特征。术语 ATR 包括自主识别和辅助识别(或“人员在环”的提示)。在提示中,获取由瞄准系统完成,但最终识别由人完成。尽管许多研究人员希望自主执行各种各样的任务,但服务只会勉强自动化关键的操作员功能。人们天生就偏向于人类操作员的灵活性(例如,尽管拥有出色的陆基和海基战略导弹,但空军仍然依赖有人驾驶的战略核轰炸机)。人们更愿意将操作员从人类生存能力较低的任务中移除。士兵可能会远离“行动”,但预计不会放弃控制权。有“人在回路中”的辅助系统将优先于自主系统。现在已经确定,ATR 是一个多学科领域,需要在传感器、处理算法、架构、实施和软件和硬件系统评估方面拥有多样化的技术和专业知识。相关的计算机视觉和模式识别技术和系统已经从使用统计模式识别方法发展到基于模型的视觉,再到基于知识的系统。最近,实验室也在开发针对部分 ATR 问题的自适应和学习系统。图像理解 (IU) 与计算机视觉同义。IU 的重要目标之一是开发技术
机器学习ML是AI的子场,其中计算机在暴露于“代表性数据,解释和对新数据上行动”后生成算法。3“提供足够的数据后,ML算法可以学习做出预测或解决问题,例如识别图片中的对象”。可能会发生不同的方式,ML可能会在培训前由人用户预先定义诸如细胞形状或大小诸如培训之前的特征,或者使用代表学习方法(例如深度学习),在这些方法中,计算机可以学习在不手动工程的情况下学习要提取的功能(请参阅下面的深度学习和监督学习的部分)。4神经网络“也称为人工神经网络,这是一种ML的类型。神经网络由简单的处理节点或“人造神经元”组成,这些节点与“人造神经元”相互连接。每个节点将从几个节点“上方”接收数据,并将数据提供给“下方”的几个节点。节点将重量附加到他们接收到的数据,并将值归因于该数据。如果数据没有通过一定的阈值,则不会传递到另一个节点。训练算法时,调整节点的权重和阈值,直到相似的数据输入导致一致的输出为止。”5数据可能会在隐藏层内的节点连接之间循环(反复的神经网络)或使用图层进行预处理(其中包含一系列称为卷积核的过滤器)(除了汇总层汇总层,还可以降低数据的尺寸,同时保留其特征以进行分析(称为卷积神经网络) - 特别是用于分析的分析图像。