XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System置信
GP-VAE：深概率的多元时间序列插补
具有缺失值的多变量时间序列在医疗保健和财务等领域很常见，并且多年来的数量和综合性已经增长。这提出了一个问题，是否可以在该领域中执行经典数据插补方法。然而，深度学习的幼稚应用在提供可靠的置信估计和缺乏可解释性方面缺乏。我们提出了一个新的深层连续变量模型，以减少维度和数据插补。我们的建模假设是简单且可解释的：高尺寸的时间序列具有较低的代数反应，该代态根据高斯过程在及时的及时演变而来。使用具有新型结构化变分近似的VAE方法实现了缺失数据的非线性维度降低。我们证明，我们的APS在计算机视觉和医疗保健领域的高维数据上胜过几种经典和深度学习的数据插补方法，同时增加了进化的平稳性，并提供了可解释的不良估计。
空中对象检测分析
摘要。计算机视觉允许计算机从图像，视频和其他视觉输入中检索信息。无人驾驶汽车（UAV）技术也用于帮助计算机视觉从空中收集图像数据。本文旨在通过从对象上方垂直捕获图像来使用UAV进行树对象检测。图像数据是从2023年7月5日至12日从Sleman Yogyakarta附近收集的。总共将162张图像用作数据集。Yolov8n模型被实施至162张图像作为培训和验证数据。接下来，将其他12个图像用作测试数据。结果表明，Yolov8n可以从上方检测到树木。具有适当图像捕获的测试数据集的置信值超过80％。作为用于对象检测的深度学习算法，Yolo模型可以快速准确地执行对象检测。随后的研究将着重于使用Yolo算法来分析对象检测的实施，以测量开放绿色区域。
2001 年 12 月 6 日 - Nonstop Systems
版本：2001 年 12 月 8 日 附录 A - 基本概率和统计理论 A1 - 概率集 A1-1 集合运算和代数 A1-2 集合枚举 A1-3 概率的公理和基本规则 A2 - 随机变量 A2-1 概率密度函数和累积分布函数 A2-2 瞬时和累积故障率 A2-3 描述统计 A2-3.1 位置测量：平均值、中位数、众数 A2-3.2 变异性测量：范围、方差、标准差 A3 - 概率分布 A3-1 浴盆曲线 A3-2 二项分布、几何分布和泊松分布 A3-2.1 简单备件计算 A3-3 负指数分布 A3-3.1 占空比的影响A3-4 威布尔分布 A3-5 正态分布 A3-6 对数正态分布 A3-7 伽马分布 A3-8 贝塔分布 A3-9 卡方分布 A4 置信水平和区间 A4-1 常规 A4-2 贝叶斯 A4-3 学生 t 分布的临界值 A4-4 双侧卡方置信限乘数 A4-5 单侧卡方置信下限乘数 A5 问题和练习
建议信摘要
Pacificorp通过咨询信293-e于1998年1月30日提交了最初的合规计划，并已定期更新了合规计划，以反映由建议信727-E批准的最新更改，生效，生效，生效。Pacificorp于2024年2月6日收到了一封处置信。Pacificorp分支机构和共享官员和董事的名单分别包括在于附件A和附件B中。pacificorp向符合规则I.A规则规定的“关联公司”定义的实体的附件提交此建议信，并“参与使用电力或提供与用电使用相关的服务的产品”下的规则II.B（规则II.B附属机构）。自提交建议信707-E以来，附件A没有更改附件A更新实体列表，但是已更新了官员和董事名单。此外，附件中某些附属公司的官员和高管清单也有一些更新。与此建议文件一起提供了干净的红线附件A和B。层指定和生效日期
StreamBrain：一种用于 CPU、GPU 和 FPGA 上的类脑神经网络的 HPC 框架
摘要 基于反向传播的现代深度学习方法越来越受欢迎，并已用于多个领域和应用领域。与此同时，还有其他鲜为人知的机器学习算法，它们具有成熟而坚实的理论基础，但其性能仍未被探索。类似大脑的贝叶斯置信传播神经网络 (BCPNN) 就是一个例子。在本文中，我们介绍了 StreamBrain——一个允许基于 BCPNN 的神经网络实际部署在高性能计算系统中的框架。StreamBrain 是一种领域特定语言 (DSL)，概念上类似于现有的机器学习 (ML) 框架，并支持 CPU、GPU 甚至 FPGA 的后端。我们通过经验证明 StreamBrain 可以在几秒钟内训练著名的 ML 基准数据集 MNIST，并且我们是第一个在 STL-10 大小网络上展示 BCPNN 的人。我们还展示了如何使用 StreamBrain 进行自定义浮点格式训练，并说明了使用 FPGA 对 BCPNN 使用不同 bfloat 变体的影响。关键词 HPC、无监督学习、表示学习、神经网络、AI、新兴机器学习、BCPNN、GPU、FPGA
Medico-Legal更新，2020年7月至9月，第20卷，No. 3 375，通过应用FCNN
比较分析利用FCNN来分割输入图像和几个分类器来获得有关患者患有肿瘤可能性的预测。添加了其他分类器，以检查预测分数中提高准确性的可能性。输入图像被馈入FCNN，并允许在网络上训练150000个时期。在训练过程结束时，图像被分割。卷积神经网络能够从图像中提取特征。每一层的输出是另一层的输入，依此类推。实现是通过将KERAS框架与TensorFlow Backend一起完成的。为了节省培训网络的时间，LGG和HGG图像均在网络上同时训练。所提出的方法从FCNN获得置信度评分，然后将置信值馈入上述分类器中以获得准确的预测。图像的分割导致扫描中存在的肿瘤的准确区域定位。然后将获得的结果送入基本分类器中，以进行后处理并获得准确的结果。图1是一个时期的提议网络的过程流。一个图像的分割结果如下表1。
内容 - TeK Associates
Nuttall。这两种算法都在第 2 章中进行了描述。第 3 章描述了对模拟数据进行的实验，首先测试了为本次调查实施的软件工具，并在附录 D、E、F 和 G 中提供了支持性讨论。然后将这些工具应用于实际数据。这些实验指出了在寻求将多通道 LP 建模应用于雷达目标数据时遇到的这两种代表性算法的一些已知优势和劣势。附录 F 指出了在应用这些多通道 LP 算法时遇到的一些一般问题。第 4 章提供了仅使用自回归 (AR) 过程模型而不是显然更通用的自回归移动平均 (ARMA) 过程的考虑因素。第 5 章及其辅助附录 A 讨论了如何有效处理存在的雷达模糊函数效应，这些效应会影响处理结果，因此，如何根据计算的相干函数表示和相关的调节置信区域来缓和最终的互相关结果和结论。第 5 章将这些技术应用于 Tradex RV 尾流数据，作为对表示连续雷达距离门和/或
声发射，34，46 噪声测试，420 声电...
CF/环氧树脂, 155, 174, 198, 240, 255, 330, 369, 481, 490, 552, 661 CFRP, 111, 419 GF/环氧树脂, 255, 330, 356, 473, 601 GF/酚醛树脂, 558 玻璃球/环氧树脂, 311 铁氧体/树脂, 347 凯芙拉纤维/环氧树脂, 347 铅球/环氧树脂, 311 MMC, 210, 507 SiC/Al, 507, 633 SiC/Ti 合金, 596 钢球/PMMA, 311 钢/聚合物水泥混凝土, 92 钽/SiC, 29 钨/羰基镍, 620不锈钢/钨钢，620 复合板，282 复合截面模量，565 压缩试验，680 压缩应力，678，684 置信限度，93，102 腐蚀，636 裂纹密度，46，602 正面，524，528 H 形，144，150 扩展，150，524，526 运行，526 交叉层，111，355，552 Cunningham，Mary E.，253-262 固化周期，490 曲面表面，264，275 截止频率，312，324
D2D 通信中能量感知混合 RF-VLC 多频段选择：一种随机多臂老虎机方法
摘要 — 为满足移动用户日益增长的服务期望并避免频段切换速度慢的问题，设备到设备 (D2D) 通信在物联网 (IoT) 中受到了广泛研究关注。虽然新兴的 D2D 节点可以支持异构频段 [射频 (RF)，包括 2.4 GHz/5 GHz 无线局域网 (WLAN)、38 GHz 毫米波 (mmWave) 和可见光通信 (VLC)]，但物理限制（例如阻塞）要求用户设备在频段之间动态切换，以避免连接丢失和吞吐量下降。在本文中，我们研究了混合 RF-VLC 场景中用于直接用户数据处理的有效在线链路选择。首先，我们将多频段选择问题建模为多臂老虎机 (MAB) 问题。源/中继节点充当玩家，通过选择合适的臂（即可用频段（WLAN、mmWave 或 VLC））来最大化其长期反馈/奖励。然后，我们提出了一种在线、能量感知频段选择 (EABS) 方法，利用三种理论上有保证的 MAB 技术 [置信上限 (UCB)、汤普森采样 (TS) 和极小极大值
癫痫老年人死亡率的预测
在33,615,037个有益的癫痫病中的99,990个中的结果中，大多数是白人（79.7％），女性（57.3％），城市（80.5％），没有医疗补助（71.3％）。事件癫痫的5年死亡率为62.8％（62,838人死亡）。在多变量模型中，较低的死亡率与女性相关（调整危险比[AHR] 0.85，95％的置信间隔[CI] 0.84 - 0.87），亚洲种族（AHR 0.82，95％CI 0.76 - 0.88），以及65.81，95％CI.84-0.84-0.84-0.84-0.84-0.84-0.84-0.84。死亡危害随着合并症的疾病负担而增加（每1点增加：AHR 1.27，95％CI 1.26 - 1.27）和医疗补助共同保险（AHR 1.17，95％CI 1.14 - 1.19）。Incident epilepsy was particularly associated with higher mortality when diagnosed after another neurologic condition: Parkinson disease (AHR 1.29, 95% CI 1.21 – 1.38), multiple sclerosis (AHR 2.13, 95% CI 1.79 – 2.59), dementia (AHR 1.33, 95% CI 1.31 – 1.36), traumatic brain injury (AHR 1.55, 95% CI 1.45 - 1.66）和中风/TIA（AHR 1.20，95％CI 1.18 - 1.21）。