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神经2024 ML4CFD竞赛：用于机翼设计中计算流体动力学的机器学习
用于解决复杂物理问题的机器学习（ML）技术的整合越来越被认为是加快模拟的有前途的途径。但是，评估ML衍生的物理模型在工业环境中的采用构成了重大挑战。本竞赛旨在促进创新的ML方法来应对身体挑战，利用我们最近引入的统一评估框架，称为学习工业物理模拟（LIPS）。建立在2023年11月至2024年3月1日举行的初步版本上，该迭代以良好的物理应用为基础的任务为基础：使用我们建议的Airfrans数据集，翼型设计模拟。竞争基于各种标准评估解决方案，包括ML准确性，计算效率，分布外部性能和遵守物理原理。值得注意的是，这项竞争代表了探索ML驱动的替代方法的开创性努力，旨在优化物理模拟中计算效率和辅助性之间的权衡。托管在Codabench平台上，比赛为所有参与解决方案提供了在线培训和评估。
人工智能（AI）和机器学习（ML）
简介 - 此AI/ML课程涵盖了人工智能和机器学习的基本原理，为学习者提供了数据处理，模型构建和深度学习技术的基本技能。参与者将探索关键概念，例如受监督和无监督的学习，神经网络和AI应用程序。与Python，Tensorflow和Scikit-Learn的实践项目可确保实际理解。
RCP-版本FR Spasmipur 20 mg/ml 1/6
hyoscine丁基溴是一种十四雄氨基铵和一种反痉挛剂，可放松腹部和骨盆腔器官的光滑肌肉。似乎基本上作用于这些器官的壁内副交感神经淋巴结。氢丝氨酸的丁基溴化物拮抗由毒蕈碱接收器引起的乙酰胆碱的作用。它对尼古丁受体也具有拮抗作用。由于其Quaternary铵衍生物的化学结构，Hyoscine丁基溴不应该通过中枢神经系统，因此不会在中枢神经系统中产生抗胆碱能的副作用。
Quadracel®（注射0.5 ml悬架）
在瑞典进行的一项临床试验中，比较了三种细胞的百日咳疫苗和一种全细胞DTP疫苗，有20,745名婴儿获得了Tripacel的“混合”制剂，其中包含与二倍抗原相同数量的倍增抗原，在2、4和6或6或3或3、5、5、5和12个月中。在本研究中，不良事件的发生率小于或与其他细胞百日咳疫苗和全细胞DTP组相比。全细胞DTP后的发烧率> 40.5°C和癫痫发作或可疑癫痫发作明显高于颈部百日咳疫苗。低渗/低速发作的速率是可比的，三痛后给予了29个报告。在疫苗接种后的48小时内据报道，据报道，据报道，据报道，没有死亡或脑炎/急性脑病，侵入性细菌感染，婴儿痉挛或过敏反应的死亡。
自动化：一种有效且可解释的化学ADMET财产预测方法
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情感分析：为阿拉伯语实施ML技术以提高当前技术的准确性
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态，多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究，但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中，我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最新进步，研究方法，数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法，并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法，包括幼稚的贝叶斯，决策树，SVM，CNN和Arabert模型等。此外，我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术，以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步，但我们的发现表明，许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为，未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型，并利用全面的数据集，以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。
用bigquery ml
摘要：机器学习（ML）通过启用预测分析，个性化治疗和改善患者预后来改变医疗保健。但是，传统的ML工作流通常需要专业技能，基础设施和资源，从而限制了许多医疗保健专业人员的可访问性。本文探讨了BigQuery ML云服务如何帮助医疗保健研究人员和数据分析师使用SQL构建和部署模型，而无需高级ML知识。我们的结果表明，增强的树模型在三种模型中达到了最高的性能，使其对糖尿病预测非常有效。BigQuery ML直接将预测分析整合到其工作流程中，以告知决策并支持患者护理。我们通过使用糖尿病健康指标数据集对糖尿病预测的案例研究揭示了这种能力。我们的研究强调了BigQuery ML在民主化机器学习中的作用，从而使更快，可扩展和有效的预测分析能够直接增强医疗保健决策过程。这项研究旨在通过提供对BigQuery ML功能的详细见解，弥合先进的机器学习与实用医疗保健分析之间的差距。通过在现实世界中的案例研究中展示其实用性，我们强调了它的潜力，可以简化复杂的工作流程并扩大对医疗保健专业人员的广泛受众的预测工具的访问。
ml runtimes发行笔记
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