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通过Black-...
本文调查了利用以前任务的现有所谓模型以使用有限的培训数据来解决相关目标任务的问题。解决此问题的现有方法通常需要访问现有解决方案模型以及其培训数据的内部参数，这在许多实际设置中是不可能的。为了重新确定此要求，我们从黑框重新插入的新角度解决了这个问题，从而增加了目标输入并利用了现有的黑盒API将其相应的输出传达到功能集合中。我们假设可以学习这种功能集合，以将相关的黑框知识合并到目标数据的特征表示中，这将构成其稀缺性。通过我们提出的Black-box集合的报告确认了这一假设，以求解从各种基准数据集中得出的多个几次学习任务。所有报告的结果始终显示出，确实可以重复使用并有效地使用以前任务的异质黑盒解决方案，以解决合理相关的目标任务，而无需访问大型培训数据集。这是使新的可能性进一步补充传输或元学习中现有技术的第一步。
基于...
本研究采用新的基于增强的集合机学习模型，即梯度提升（GB）和自适应增强（ADABOOST），以预测地球聚合物稳定的粘土质土壤的无限制抗压强度（UCS）。使用270种用地质聚合物稳定的粘土式土壤样品开发并验证了GB和Adaboost模型，并用碎屑炉炉炉和粉煤灰作为源材料，氢氧化钠溶液作为碱性激活剂。数据库随机分为培训（80％）和测试（20％）集，用于模型开发和验证。使用了几个性能指标，包括确定系数（r 2），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均平方误差（MSE），用于评估开发模型的准确性和可靠性。这项研究的统计结果表明，GB和ADABOOST是根据R 2（= 0.980，0.975）的获得值（= 0.585，0.655），RMSE，RMSE（= 0.969，1.088）和MSE（= 0.940，1.185）的跨性别林地，相应地相差的，相应地相比，rmse（= 0.969，1.088），RMSE（= 0.969，1.088），RMSE（= 0.969，1.088），rmse（= 0.969，1.088），相应地相应地相比，梯度提升，多变量回归和基于多代基因编程的模型。此外，敏感性分析结果表明，地面抛光爆炸渣含量是影响UCS的关键参数。
合奏学习用于预测时间下的退化...
𝐻=𝑓=（𝜔𝑐𝑖 + + ∑ 𝜔 = 1 = 1𝑠−𝑏𝑏），𝑖= 1，。。。，𝑛; 𝑗= 1，。。。，𝑞; 𝑝= 0,1，。。。，𝑚。（17）其中h j是隐藏层的输出，f（。）是驾驶功能，𝜔是重量
大黄金集合的线性时间不变模型
摘要：系统识别中的方法用于获得线性时间不变的状态空间模型，这些模型可以描述大量集合集合的水平平均温度和湿度如何随时间在小强迫下而演变。此处研究的整个集成集成在辐射 - 对流平衡中模拟了云系统解析模型。识别模型扩展了过去研究中使用的稳态线性响应函数，并提供了转移函数，噪声模型以及与二维重力波耦合时的转移函数，噪声模型和对流的行为。开发了一种新的程序，将状态空间模型转换为可解释的形式，该形式用于阐明和量化积云对流中的记忆。此处研究的线性问题是为获得数据驱动和解释的Coarteption的更一般努力的有用参考点。
结合交叉验证和集成创建人工神经网络
人工神经网络（ANN）如今被广泛应用，对其性能提升的研究也在持续进行。ANN 的一个主要目标是具有较高的泛化性能，这可以通过验证来估计。集成有助于提高泛化性能，但如果训练数据集的大小有限，集成的验证通常在计算上成本很高。因此，本论文在交叉验证过程中引入了快捷集成，其中对多个验证输出取平均值以估计集成的泛化性能。为了评估该方法，使用两个不同的分类问题数据集，将快捷集成的验证性能与单个模型和实际集成的验证和测试性能进行了比较。结果表明，在验证过程中，快捷集成比单个模型能更好地估计集成的泛化性能，并且可以近似实际集成的验证性能。因此，快捷集成可以在交叉验证期间提供一种成本较低的集成验证方法。
得到的信息描述符、平衡态和集合熵
摘要：本文重新审视了电子态的信息源，强调了熵/信息内容的合成度量的必要性，这些度量结合了概率和相位/电流密度的贡献。概率分布反映了波函数模量，并对香农的全局熵和费舍尔的梯度信息产生了经典贡献。由于概率“对流”，分子状态的相位分量同样决定了它们的非经典补充。局部能量概念用于检查平衡、相变状态下的相位均衡。重新审视了波函数模量和相位分量的连续性关系，强调了合成梯度信息的局部源的对流特性，平衡（静止）量子态中的潜在概率电流与水平（“热力学”）相相关。强调了化学过程的能量和合成梯度信息（动能）描述符的等价性。在大集合描述中，反应性标准由系统平均电子能量的群体导数定义。它们的熵类似物由整体梯度信息的相关导数给出，可提供一组等效的反应性指标来描述电荷转移现象。
用于分子电影整体细化的数据引导多映射变量
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 8 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.07.23.217794 doi：bioRxiv preprint
在量子旋转集合中长寿的挤压基态
我们在原子旋转1玻色的凝结物中产生自旋挤压基态，该凝结物在量子临界点附近调节，该量子使用一种新型的非绝热技术将相互作用集合的不同自旋阶段分开。与典型的非平衡方法相反，用于通过量子相变的淬灭原子挤压状态，挤压的基态是及时的，具有恒定的正交挤压角。挤压的基态有6-8 dB的挤压和恒定的挤压角。测量挤压基态的长期演变，并显示出2 s的挤压程度的逐渐下降，这是由于原子密度损失而通过缓慢调整汉密尔顿的良好模型。有趣的是，尽管损失了75％的原子，但对逐渐减小的建模不需要额外的自旋脱碳模型。