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比较多光谱的机器学习...
侵入性植物物种对本地生态系统构成了重大威胁，绘制其分布对于有效的管理和保护工作至关重要。本研究使用遥感图像比较了不同机器学习技术在侵入性植物物种Spathodea Campanulata的多光谱特征中的性能。使用随机抽样技术收集了基于地面的植被的位置数据，并从Sentinel-2获取了卫星图像。结果表明，使用机器学习技术，蓝色，绿色，红色，红色和近红外带可有效区分侵入性S. campanulata，不蔬菜和其他植被。支持向量机（SVM）技术达到了80％的最高总体准确性，其次是随机森林（RF），为73％和K-Nearest邻居（KNN），占66％。高斯混合模型（GMM）技术的总体准确性最低为53％。SVM和RF在预测和观察的类之间显示出很大的一致性，而KNN显示中度一致，GMM的一致性差。SVM产生的地图描述了研究区域北部地区的侵入性植物物种的分布。相比之下，南部地区（包括蒂莫兰山的保护区）显示出s。campanulata的密集存在，表明该物种正在进行的入侵。这强调了有效管理和保护工作的必要性，以减轻侵入性植物物种对本地生态系统的负面影响。
生成的多模式模型是良好的类增量学习者
在班级学习（CIL）方案中，由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及，我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。，从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面，它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此，我们提出了一种新颖的生成性多模式模型（GMM）框架，用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后，我们使用文本编码器来阐述文本特征，并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中，我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置，与所有当前最新方法相比，我们的精度至少提高了14％，而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。
PDE4抑制剂 - UEL研究存储库 提高产品复杂性和多样性是否会导致长期经济增长？ GMM面板VAR证据
摘要：循环核苷酸磷酸二酯酶4（PDE4）是一个酶家族，可以专门促进CAMP的水解和降解。对PDE4酶的抑制已被广泛研究为治疗多种呼吸道疾病的可能替代策略，包括慢性阻塞性肺部疾病和哮喘，以及牛皮癣和其他自发疾病。在这种情况下，将新分子鉴定为PDE4抑制剂，仍然是药物发现中的积极研究领域。本综述总结了有效PDE4抑制剂的设计和开发，通过化学类别进行分析，考虑结构方面和结合特性，以及抑制性效率，PDE4选择性以及潜在的AS治疗剂。
o r i g i n a l r e s a a r c h体重指数的轨迹和糖尿病并发症的风险和全因死亡率，芬兰2型糖尿病
目标：我们旨在评估芬兰2型糖尿病患者（T2D）患者的纵向体重指数（BMI）轨迹与糖尿病并发症和全因死亡率有关。方法：在这项队列研究中，利用了芬兰北卡雷利亚市所有13个市政当局的公共小学和专业医疗服务的电子健康记录。这项研究包括2011年或2012年新诊断为T2D的889名成年人（基线62.0岁时的平均年龄）。通过生长混合物建模（GMM）估算了从T2D诊断到2014年的单个BMI轨迹。使用COX回归模型估算了BMI轨迹组的微血管并发症，大血管并发症，任何糖尿病并发症以及全因死亡率的危险比（HRS），用于微血管并发症，大血管并发症，任何糖尿病并发症以及全因死亡率。 结果：使用GMM鉴定了三个不同的BMI轨迹组，并标记为以下标记：“稳定”（n = 774，87.1％），“减少”（n = 87，9.8％）和“增加”（n = 28，3.1％）。 在8年的中位随访中，有119例（13.3％）的微血管并发症患者，187（21.0％）患有大血管并发症，258（29.0％），任何糖尿病并发症，180（20.2％）死亡。 与“稳定” BMI相比，“增加” BMI与微血管并发症的风险增加有关（HR = 2.88，95％CI：1.32至6.28），大血管并发症，HR = 2.52，95％CI：95％CI：1.17至5.43），以及任何糖尿病（HR）和任何糖尿病（HR）。 量身定制的治疗对于有效防止体重增加和降低糖尿病并发症的风险至关重要。危险比（HRS），用于微血管并发症，大血管并发症，任何糖尿病并发症以及全因死亡率。结果：使用GMM鉴定了三个不同的BMI轨迹组，并标记为以下标记：“稳定”（n = 774，87.1％），“减少”（n = 87，9.8％）和“增加”（n = 28，3.1％）。在8年的中位随访中，有119例（13.3％）的微血管并发症患者，187（21.0％）患有大血管并发症，258（29.0％），任何糖尿病并发症，180（20.2％）死亡。与“稳定” BMI相比，“增加” BMI与微血管并发症的风险增加有关（HR = 2.88，95％CI：1.32至6.28），大血管并发症，HR = 2.52，95％CI：95％CI：1.17至5.43），以及任何糖尿病（HR）和任何糖尿病（HR）。量身定制的治疗对于有效防止体重增加和降低糖尿病并发症的风险至关重要。与“稳定” BMI相比，“减少” BMI与全因死亡率的风险增加有关（HR = 1.90，95％CI：1.14至3.15）。结论：我们的发现强调了T2D患者的连续BMI监测和体重管理的重要性。关键字：体重指数轨迹，2型糖尿病，糖尿病并发症，全因死亡率
在鼠感染模型中发现具有功效的SARS-COV-2蛋白酶样蛋白酶（PLPRO）抑制剂
图4。AFUPMV-1M感染的A. fumigatus的蛋白质组改变了。在生理和氧化应激条件下，使用质谱法（MS）表征了Fumigatus AF293和环己酰亚胺病毒（VC）的蛋白质含量。a。通过其存在/不存在鉴定蛋白的分布。只有每组3个三分之一（n = 3）中出现的蛋白质出现在最终列表中。b。通过方差分析（ANOVA）的未校正值<0.05（ANOVA），总共有117种蛋白质在菌株和生长条件下具有差异性丰富。c。在对照条件下以及通过QRT-PCR分析的对照条件下以及氧化挑战（5 mM H 2 O 2，4H）下，AF293与VC和RI的相对mRNA水平。分析的基因：BRF1，pol III transcranced Genes：U6 snRNA（U6），tRNA-arg（arg），tRNA-phe（phe）和tRNA-phe（phe）和tRNA-tyr（tyr），pol i-pol i-transciped procyclin（proc）。数据是平均 + s.e.m.，n = 3。** = 0.0085，*** = 0.0002，**** <0.0001。d。通过QRT-PCR分析，AF293与VC和RI的相对MIS6水平相对于VC和RI（5 mM H 2 O 2，4H）。数据是平均 + s.e.m，n = 3。e。 5天后，在使用10 mM羟基脲的固体GMM培养基上抑制生长。gmm用作对照。f-g。有丝分裂测定。分生孢子5小时，然后在指定的时间段内在YG培养基中再次洗涤并再次孵育。**** <0.0001。通过Hoechst染色和光学显微镜评估每个分生孢子（F）和分生孢子直径（G）中核的数量（每次重复计数50种生殖，这是三个独立实验±SD的平均值）。分生孢子悬浮液，以说明每个实验之前的分生孢子生存力差异。
DS303课程描述主题旨在涵盖
Introduction to ML Idea of supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning Linear regression Idea of model complexity, generalization, bias-variance trade-off, regularization Cross validation, VC dimension Supervised classification algorithms: K nearest neighbor, LDA, Decision Tree, SVM and kernel methods, Neural Network, Naive Bayes', Gaussian判别分析，集合方法等有关概率学习模型的更多更多信息：使用MLE，MAP，GMM，EM算法估算参数无监督的学习：群集和内核密度估计，K-Means，dbscan，parzen窗口技术等。使用PCA和内核PCA降低维度强化学习的介绍深度学习和卷积网络的简介，经常性网络
女性劳动力参与率与经济增长
本文表明，新古典总量生产函数得出了女性劳动力参与率 (FLFP) 对经济增长的会计效应。这种会计效应或性别红利是由于经济中潜在工人数量较大而产生的。该理论产生了一个线性动态模型，我们应用系统 GMM 方法对国际劳工组织和宾夕法尼亚世界表的数据进行估算，以估计其系数。结果表明，FLFP 的增长对经济增长具有正向且统计显著的影响，而初始 FLFP 对经济增长具有正向但在统计上与零无异的影响。重要的是，我们不能否认这两种效应都只是会计效应。因此，不支持通过教育或人口增长来获得二次红利。
穆迪分析全球宏观经济模型方法
在此背景下，穆迪分析全球宏观经济模型为 73 个国家/地区的 16,000 多个宏观经济时间序列生成了相互关联的预测路径，这些国家/地区的总产出占世界总产出的 97% 以上（见图 1）。在这些全球模型预测的驱动下，卫星模型还预测了另外 31 个新兴市场经济体。GMM 是一个结构模型，由一个大型联立方程组组成。它反映了一些特定的经济关系，并通过这些方程之间的各种需求、价格和金融市场联系引入了跨国相互作用。在 30 年的时间范围内，每季度生成一个基线预测和 10 个标准替代情景预测。这些预测每月更新一次，以与最新的可用经济数据保持一致。
盈利的银行对经济做出了积极贡献吗？
摘要：许多研究都探讨了金融业发展与经济增长之间的关系；然而，银行盈利能力对经济增长的影响仍不清楚。我们研究了 2004 年至 2014 年期间亚太地区银行盈利能力与经济增长之间的关系。使用系统 GMM 估计量，我们的研究结果表明，盈利的银行业是亚太地区经济增长的先决条件，银行盈利能力对经济增长的影响在小型银行业中更为突出。也许令人惊讶的是，我们发现银行规模对 GDP 增长有负面影响，银行盈利能力对经济增长的影响随着银行业规模的扩大而减小。我们的研究结果还表明，与小型新兴经济体和大型新兴经济体相比，发达经济体的盈利能力对经济增长的影响要大得多。