XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMae
欢迎来到材料科学与工程！
技术选修课 - 任何 2000 或更高的数学、科学或工程课程，除非是非科学专业的课程、重复的必修 MSE 课程或重复另一门先前修过的课程。最多只允许 2 门研究学分课程 - 如果其中一门已被用作 MSE 选修课，那么只有一门研究学分课程可以算作技术选修课。建议对 EMOPS 感兴趣的学生选择 ECE 3103 固态设备（注意先修 ECE 2630）； CHEM 2410 Orgo 1 加 2311 1cr 实验室、CHEM 2420 Orgo 2 加 2321 1cr 实验室、ChE Polymers 4449（注意先修课程 CHE 3321 Transport，该课程也有先修课程）和 BME 4414 Intro to Biomaterials（注意先修课程：BME 2014 Cell/Molecular Bio 和 BME 2220 Biomechanics）建议对软材料感兴趣的学生选修；MAE/CE 2310 Statics 和 MAE/CE 2320 Strength of Materials 建议对结构材料感兴趣的学生选修。STS 或 ENGR 课程不得算作技术选修课。
优化简单的全卷积网络，以便在 PAC 2019 挑战赛中准确预测大脑年龄
通过脑部 MRI 扫描预测脑年龄不仅有助于改善脑老化模型，还能为预测分析方法提供基准。脑年龄增量是受试者预测年龄与真实年龄之间的差异，已成为脑部健康的一个有意义的生物标志物。在这里，我们报告了我们的脑年龄预测模型的详细信息以及 2019 年预测分析挑战赛的结果。挑战赛的目的是使用 T1 加权脑部 MRI 预测多中心数据集中受试者的年龄。我们应用了一种轻量级深度卷积神经网络架构——简单全卷积神经网络 (SFCN)，并结合了数据增强、迁移学习、模型集成和偏差校正等多种技术来预测脑年龄。该模型在 PAC 2019 大脑年龄预测挑战赛的两个目标中均取得了第一名：未消除偏差时平均绝对误差（MAE）= 2.90 年（第二名 = 3.09 年；第三名 = 3.33 年），消除偏差后 MAE = 2.95 年，领先优势较大（第二名 = 3.80 年；第三名 = 3.92 年）。
基于深度学习和计算机视觉的河流洪水检测系统
摘要尽管OOD每年造成数百万美元的经济和社会损失，但居住在发展中国家（例如巴西）的许多人由于其成本而无法访问Ood Alert System。为了解决这个问题，我们提出了一个廉价且强大的河流洪水检测系统，可以将其放在任何河流中，并在其床边处有一个地面。我们系统的新颖性是使用o的原始图像，无需预处理。因此，我们的方法可以使用城市环境中现有的监视摄像机进行部署。建议的系统通过使用深神经网络（DNNS）对河水刀片进行语义分割来测量河流水平。然后，它使用计算机视觉（CV）来估计水位。如果水位接近或高于危险阈值，则它会在没有人类干预的情况下自动发送警报。此外，我们的系统可以以3.32 cm的平均绝对误差（MAE）的平均绝对误差（MAE）成功测量河流的水位，这足以检测到何时何时过度OW。该系统也可靠地从不同的相机观点和照明条件来测量河流水位。我们展示了我们的方法的生存能力，并评估了原型的
森林生态与管理-NSF -PAR
生物多样性在全球范围内正在下降，如果要逆转当前趋势，预测物种多样性至关重要。树种丰富度（TSR）长期以来一直是生物多样性的关键衡量标准，但在当前模型中存在很大的确定性，尤其是考虑到经典的统计假设和机器学习成果的生态解释性差。在这里，我们测试了几种可解释的机器学习方法，以预测TSR并解释美国大陆的驾驶环境因素。我们开发了两个人工神经网络（ANN）和一个随机森林（RF）模型，以使用森林库存和分析数据和20个环境协变量来预测TSR，并将它们与经典的广义线性模型（GLM）进行比较。模型。采用了一种可解释的机器学习方法，Shapley添加性解释（SHAP），以解释驱动TSR的主要环境因素。与基线GLM相比（R 2 = 0.7； MAE = 4.7），ANN和RF模型的R 2大于0.9，MAE <3.1。此外，与GLM相比，ANN和RF模型产生的空间群集TSR残差较少。塑形分析表明，TSR最好通过干旱指数，森林面积，高度，最干燥季度的平均降水量和平均年温度预测。塑造进一步揭示了环境协变量与TSR和GLM未揭示的复杂相互作用的非线性关系。该研究强调了森林地区保护工作的必要性，并减少了低森林但干旱地区的树种与降水有关的生理压力。此处使用的机器学习方法可用于研究其他生物的生物多样性或在未来气候场景下对TSR的预测。
给父母的建议 大脑是神奇的英语
© 皇家版权 2024，威尔士政府，WG50353，印刷版 ISBN 978-1-83625-675-5，数字版 ISBN 978-1-83625-670-0 本文档还提供威尔士语版本。我们欢迎用威尔士语来信和打电话 / 我们欢迎用威尔士语来信和来电
机器学习的药品销售预测
摘要：这项研究探讨了机器学习策略估算药品协议的适当性，并显示了对四个计算的比较研究：随机森林，梯度增长，长期记忆（LSTM）和自动性综合运动平均值（ARIMA）。现实世界中的药物交易信息用于评估使用测量值的预定计算的先见优先执行，例如残酷绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根残酷平方误差（RMSE）。结果表明，LSTM击败了其他计算，完成了最大的900个MAE，13000的MSE和113.96的RMSE。此外，该研究对不同部门的有先见之明分析和机器学习的后续进展进行了全面调查，计算医疗保健，供应链给药，背部和自然支持性。这些发现强调了进步分析在推动关键决策，优化资产分配以及缓解药品交易中的危险方面的变革潜力。向前迈进，将机器学习驱动的确定模型集成到组织程序中将继续彻底改变制药行业，并为可维护的开发和进步扫清道路。
2025 ECE M.S. /博士学位计划：机器学习...
技术选修课（16个单位）❖任何4个单元，200多个课程，来自ECE，CSE，MAE，Beng，Ceng，Ceng，DSC，Nano，SE，MATS，MATS，MATS，MATH，MATH，MATH，MATH，MATH，MATH，MATH或COGS，可以计算一个字母等级。*此列表的例外需要部门批准。尤其建议使用以下课程：数学245 A-B-C（凸分析和优化），MATH 282 A-B（应用统计），MATH 289C（探索性数据分析和推论），COGS 260（图像识别）。❖最多12个本科ECE课程（仅ECE 111+ **）或最多两个4个单位的本科ECE课程（仅ECE 111+ **）和一门4个UNIT课程的CSE本科课程（CSE 100+仅***）。❖M.S。学生（计划II）被允许作为技术选修课的4个单位研究单位。Ph.D.和M.S. 学生（计划I）作为技术选修课不超过8个研究。 ➢ The following research course(s) could be used toward the degree: ECE 299, CSE 293/298/299, MAE 299, BENG 299, NANO 299, SE 299, DSC 299 * Seminar courses cannot count towards the degree ** Not including ECE 195, 197, 198, 199, 210 or 298 *** Not including CSE 123, 140, 140L, or 143课程顾问Ph.D.和M.S.学生（计划I）作为技术选修课不超过8个研究。➢ The following research course(s) could be used toward the degree: ECE 299, CSE 293/298/299, MAE 299, BENG 299, NANO 299, SE 299, DSC 299 * Seminar courses cannot count towards the degree ** Not including ECE 195, 197, 198, 199, 210 or 298 *** Not including CSE 123, 140, 140L, or 143课程顾问
通过利用不同的CRISPR/CAS9介导的系统
通过利用不同的2 crispr/cas9介导的系统，生成了1鳄鱼cat鱼，具有强大抗病性的鳄鱼cateelicidin基因，具有强大的抗病性，3 4 jinhai wang a，baofeng s，baofeng s a * Mae C. Simora AB，Michael Coogan A，Darshika U.6 Hettiarachchi A，Wenwen Wang A，Tasnuba Hasin A，Jacob Al-Armanazi A，Cuiyu Lu A，Rex A.7 Dunham A 8
预测采购物流中的生产成本
本研究的目的是评估统计工具的使用情况，特别是普通最小二乘法 (OLS) 和人工神经网络 (ANN)，并借助这些工具独立有效地预测秘鲁造纸行业供应物流的生产成本。这两个模型在分析上有所不同，但最终却是互补的，以获得更精确的结果，突出了 ANN 在评估指标的精确度方面的卓越性能，与 OLS 统计模型相比，它们实现了 0.0171 的 RMSE 和 0.0122 的 MAE，而 OLS 统计模型实现了 0.0181 的 RMSE 和 0.2070 的 MAE。同样，在所研究的维度之间的分析中，采购管理的系数为 -0.4978，这表明其优化将对生产成本产生积极影响，而其他两个维度的情况则相反，即仓储管理和库存管理，它们的系数为正（0.7457 和 0.4667），这表明它们的优化不一定会对生产成本产生积极影响，恰恰相反，它们的管理不善反而会损害生产成本。这些结果强调了秘鲁造纸公司必须能够实施更新的物流系统，能够整合先进的统计工具，例如使用 ANN 和 MCO，这可以科学地帮助您做出更好的决策，从而改善您的供应流程，从而能够降低您的生产成本。