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一种多视图聚类的锚点增强策略
近年来，基于锚点的方法在多视图聚类中取得了可喜的进展。这些方法的性能受到锚点质量的显著影响。然而，以前的研究生成的锚点仅仅依赖于单视图信息，忽略了不同视图之间的相关性。特别地，我们观察到相似的模式更有可能存在于相似的视图之间，因此可以利用这种相关性信息来提高锚点的质量，而这同样被忽略了。为此，我们提出了一种新颖的即插即用的通过视图相关性进行多视图聚类的锚点增强策略。具体而言，我们基于对齐的初始锚点图构建视图图来探索视图间相关性。通过从视图相关性中学习，我们使用相邻视图上锚点和样本之间的关系来增强当前视图的锚点，从而缩小相似视图上锚点的空间分布。在七个数据集上的实验结果证明了我们的方法优于其他现有方法。此外，大量的对比实验验证了所提出的锚增强模块应用于各种基于锚的方法时的有效性。
黄金之锚 - 里士满联邦储备银行
一些现代美联储批评者认为，美联储可以废除它，代之以金本位。他们声称，货币政策制定者很容易在通货膨胀的压力下屈服。另一方面，金本位可以作为货币的锚，限制货币供应量的增长率。金本位有好处，但也有代价。金本位的历史为美国应该恢复商品支持的货币体系的建议提供了重要的背景——黄金在历史上是最常用的商品。此外，即使货币体系改革不包括恢复金本位，政策制定者和公众也可以从更好地了解金本位的运作方式中受益。
静脉溶栓后，通过机器学习预测与急性缺血性中风相关的糖尿病的结果
本队列研究旨在利用机器学习技术评估急性缺血性卒中 (AIS) 合并糖尿病患者静脉溶栓后的预后结果。分析使用来自沈阳市第一人民医院的数据进行，涉及 2018 年 1 月至 2023 年 12 月接受溶栓治疗的 3,478 名患有糖尿病的 AIS 患者，最终在筛选后关注 1,314 名患者。测量的主要结果为 90 天改良 Rankin 量表 (MRS)。采用 80/20 的训练测试分割进行模型开发和验证，采用各种机器学习分类器，包括人工神经网络 (ANN)、随机森林 (RF)、XGBoost (XGB) 和 LASSO 回归。结果表明，XGB 模型的平均准确率为 0.7355 (±0.0307)，优于其他模型。溶栓后预后的关键预测因素包括美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 和血小板计数。研究结果强调了机器学习算法（尤其是 XGB）在预测糖尿病 AIS 患者功能结果方面的有效性，为临床医生提供了有价值的治疗计划工具，并根据接收者操作特性 (ROC) 分析和准确性评估改善了患者结果预测。
施工计划组成部分
a) 地基的比例布局，包括外部基础 / 干墙和内部基础 / 干墙、桥墩或条形基础。 b) 详细信息或详细信息页面的参考，显示基础的拟议宽度、干墙的高度和厚度、钢筋放置和间距、压力处理的门槛板以及锚栓的尺寸和间距。 c) 压紧装置的位置和类型（如适用） d) 来自上方框架的点载荷。 e) 在建造砖石壁炉时，地基平面图还应包括壁炉的具体基础信息。 f) 爬行空间通风计算，指定所需的通风量以及如何提供通风。 g) 如果通过地基干墙提供爬行空间入口，则爬行空间入口的位置。 h) 通风口的位置（通风口数量由通风口计算确定）i) 对于围绕可居住空间的混凝土墙，即地下地下室，详细信息应包括如何实现防潮以及如何安装排水系统。
溶栓治疗在心脑血管病中的应用及风险预测综述
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecom-mons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
有机染料锚肽偶联物作为聚丙烯纱的高级着色剂
抽象聚丙烯是世界上顶级商品聚合物之一，也广泛用于纺织业。然而，它的非极性性质和部分结晶的结构显着使植物型的工业着色过程变得复杂。当前，由聚丙烯制成或具有很大比例的聚丙烯制成的纺织品在非常严峻的条件下染色，包括使用高压和温度，这使得该过程的能量密集型。本研究提出了三步的着色剂的合成，能够粘附在没有严重消耗能量条件的情况下的合成聚丙烯纱线上。这可以通过使用三甲氧基 - 尼硅烷封装有机色素，通过用三甲基甲基甲基丙烯酸甲酯修饰二氧化硅壳来引入表面双键，并最终使用硫醇烯 - 硫代烯烯 - 硫代烯烯型化学方法。我们通过在逐步合成这些新染色剂的逐步指南后，在周围条件下在一个简单的过程中在一个简单的过程中染色的聚丙烯纱来证明这种方法的适用性。最后，可视化纱线的成功染色，并讨论了其实用性。
MDSPGP-6 活动 c (2) 架空公共设施线路塔、杆、锚和小型
地下公用设施的附属设施 经授权的架空公用设施线路塔、杆和锚基础活动必须符合以下适用活动特定条件、本许可证的所有一般条件以及任何项目特定的特殊条件。本活动授权在美国所有水域建造或维护地上公用设施线路的基础、塔、杆和锚以及地下公用设施的小型附属设施，前提是基础和附属设施具有必要的最小尺寸，并在可行的情况下为每个塔腿使用单独的基础（而不是较大的单个垫块）。地下公用设施线路的小型附属设施必须是公用设施线路使用和维护所必需的，包括人孔、消防栓、阀门和其他小型固定装置。（第 10 节和/或 404 节；美国所有水域）。A 类影响限制和要求：
Aqua：带有视觉锚点的软件教程视频中的自动提问
但是，在某些情况下，即使在视频中跳来跳去后，用户仍然很难构成某些部分，尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下，他们经常在评论部分留下问题，要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要，但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下，问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程，并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题，我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为，我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程（3D计算机辅助设计（CAD）软件应用程序中，我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后，我们进一步确定了四个主要类别问题：有关教程内容（“内容”）的问题，有关学习者的个人设置的问题或有关教程（“用户”）（“用户”）的挑战，有关视频的元信息（META）的问题，以及与内容不直接相关的问题。