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具有生物拟合的SNN模型的时间学习
这项工作旨在比较这三种SNN模型的模型保真度和学习绩效。用于体外生活神经网络的实验数据用于首先拟合这三个模型的参数。一种自动拟合工具用于匹配体外神经元和建模神经元的精确尖峰时序。alif和Adex可以比LIF更好地与生物神经元的尖峰时间匹配。然后将拟合模型在延迟任务上进行比较，在延迟任务中，网络需要输出最近输入网络中的值。为了计算延迟任务，使用神经工程框架（NEF）来实现Legendre内存单元。使用ALIF在延迟任务上证明了良好的性能，这表明在体外生活神经网络上实施算法的可能性。这项工作提出了一个新的神经元参数拟合
室温下点间相干动力学...
图 2. S-QD 样品的 2DES 测量。（a）S-QD 样品在选定的布居时间 t 2 值下纯吸收 2DES 图的演变（图已标准化为 1）。虚线指出了激发激光轮廓覆盖的 1S 电子跃迁的位置。（b）和（c）在对角线（18500, 18500 cm -1 ）坐标（圆圈）和非对角线（18900, 17200 cm -1 ）坐标（正方形）提取的衰减轨迹与 t 2 的关系。黑色：实验数据；红色：从全局拟合分析获得的拟合轨迹。振荡残基报告在下面板中。（d）和（e）分别对图 (b) 和 (c) 中显示的衰减轨迹进行时间频率变换拍频分析。在拍频 1000 cm -1 处绘制一条灰色虚线，作为视觉引导。
GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
用于能源基础设施监测的先进传感器
• PDNN 实时处理 BGS 和 BPS 数据（1 秒），而现有 BOTDA 功能则为 1 分钟 • 增强数据可信度：将数据中的噪声传播为预测不确定性 • 优于曲线拟合和监督机器学习
FLS1000 光致发光光谱仪
数据操作、分析和显示 • 算术（+、-、×、/、附加） • 缩放、标准化和基线减法 • 裁剪 • 网格显示、对数/线性刻度 • 2D、3D、轮廓和颜色图 • 文本显示和编辑选项中的数据显示 • 使用非线性最小二乘拟合程序进行完全衰减数据拟合 • 指数重卷积或尾部拟合 • 1-4 个独立的指数衰减时间，固定或作为自由拟合参数 • 移位参数，固定或作为自由拟合参数 • 背景拟合，固定或作为自由拟合参数 • 卡方拟合优度检验 • 加权残差，Durbin-Watson 参数 • 自相关函数 • 各向异性计算 • 提取时间分辨光谱（TRES 数据切片） • 全面的测量和文件属性用于记录保存 • ASCII/CSV 数据输入和输出选项 • 复制和粘贴选项以方便演示和出版 • 可选的高级荧光寿命数据分析包
数学加速器程序
MATLAB and Simulink Suite for Startups MATLAB Simulink Parallel Computing Toolbox System Composer Math and Optimization Curve Fitting Toolbox Optimization Toolbox Global Optimization Toolbox Mapping Toolbox Partial Differential Equation Toolbox Symbolic Math Toolbox AI, Data Science, and Statistics Statistics and Machine Learning Tlbx Deep Learning Toolbox Reinforcement Learning Toolbox Predictive Maintenance Toolbox Text Analytics Toolbox Code Generation MATLAB Coder Simulink Coder Embedded Coder GPU Coder Fixed-Point Designer Simulink PLC Coder Simulink Code Inspector DDS Blockset Application Deployment MATLAB Compiler MATLAB Compiler SDK Simulink Compiler Database Access and Reporting Database Toolbox MATLAB Report Generator Simulink Report Generator Event-Based Modeling Stateflow SimEvents Test & Measurement Data Acquisition Toolbox Instrument Control Toolbox Image Acquisition Toolbox工业通信工具箱计算生物学生物信息学工具箱simbiology
Delta II 有效载荷规划指南 - 联合发射联盟
第 3 节 • 更新了所有整流罩的可用包络信息（图 3-3、3-4、3-5、3-8、3-9、3-10、3-11、3-14、3-15 和 3-16） • 增加了降低高度双有效载荷连接配件的整流罩包络信息（图 3-12） • 增加了有效载荷整流罩检修门信息（第 3.5 节） 第 4 节 • 更新了东部靶场和西部靶场设施和电磁环境 • 增加了 GN 2 吹扫连接器详细信息（第 4.1.1.2 节） • 更新了整流罩压力包络（图 4-7） • 更新了有效载荷环境：热、声、振动和冲击 • 更新了第三级质量特性 第 5 节 • 增加了 3715 和 4717 PAF • 增加了降低高度双有效载荷连接配件（RHDPAF） • 增加了客户提供的 PAF 的信息 • 更新了 PAF 的功能 • 更新了PAF 数据 • 更新了电气设计标准
用速率常数的分布来解释的超级电容器的自我解雇
超级电容器容易出现自我释放，最常见于在开路条件下随时间降低电压降低。找到简单而通用的方法来提取自我隔离期间超级电容器中发生的过程的信息。当前的工作将拉伸指数函数拟合到文献中可用的实验数据，从而提取参数，从而允许人们探测超级电容器的内部过程。特别是，研究了与电荷持有时间，自排放前充电率和温度依赖性有关的实验数据。证明了如何通过具有与拟合参数相关的速率常数分布的动力学模型来理解拟合数据。因此，当前的工作提出了一种方法，该方法允许人们快速映射只有两个变量的自我放置超级电容器的内部过程，因此可能成为有用的工具。
将人类变异性纳入系统的方法...
第 1 阶段：定义（谁、什么、何时、如何） 第 2 阶段：输入分析（数据收集和拟合分布） 第 3 阶段：模拟/计算（创建/验证预测模型） 第 4 阶段：输出分析（替代比较） 第 5 阶段：决策支持（图表、表格、报告）