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面向边缘的通用 CNN 加速器
多类算法：GBM、XGBoost、随机森林、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树、多项式 SVM、RBF SVM、SVM、CNN、RNN、CRNN、ANN 单类算法：局部离群因子、一类 SVM、一类随机森林、孤立森林 标记、记录、验证和可视化时间序列传感器数据
利用AIOPS自动化的功能
对于处理没有固定范围的性能指标以及难以知道绩效指标何时进入不良状态的性能指标很有用。例如，今天的组织使用数百个应用程序，并且应用程序中的性能差异很大。离群值检测连续了解每个度量的正常行为，然后在公制不超出正常范围时创建事件。
自动中等 - E-e-space
摘要采用高级数据分析技术，为疾病预测进行更准确的决策支持系统的努力正在上升。根据世界卫生组织的说法，与糖尿病有关的疾病和死亡率正在上升。因此，早期诊断尤为重要。在本文中，我们提出了一个自动中等的框架，该框架包括使用基于距离的算法（AutoEcodB）的增强类异常值检测的自动版本，并结合了自动多层perceptron（automlp）的合奏。自动eCodb是通过自动化参数调整以优化离群检测过程来构建的。自动ECODB通过删除离群值清洁数据集。然后，预处理数据集用于使用Automlps集合来训练预测模型。对公开可获得的PIMA印度糖尿病数据集进行了一组实验：（1）自动中等方法与文献中报道的其他最先进的方法进行了比较，其中自动中等中心实现了88.7％的准确性； （2）将AutoMLP与其他学习者进行比较，包括个人（专注于基于神经网络的学习者）和整体学习者； （3）将自动ECODB与其他预处理方法进行比较。此外，在Framework的OrderTovalIdateTeheritality中，Auto-MedisineIsineSineSteDonAnanAnothothothipliclyAvailablebiovablebiovablebiostatDaibettesdataset在其中优于现有报告的结果，精度达到97.1％。
基于脑电图的情绪识别的可能性聚类促进半监督学习
最新脑机接口的目的是通过为每个受试者定制识别器来实现准确的情绪识别。在机器学习领域，基于图的半监督学习 (GSSL) 因其直观且在情绪识别方面具有良好的学习性能而受到越来越多的关注。然而，现有的 GSSL 方法对噪声或基于异常脑电图 (EEG) 的数据很敏感或不够稳健，因为每个受试者在相同场景中可能呈现噪声或异常 EEG 模式。为了解决这个问题，在本文中，我们发明了一种基于 EEG 的情绪识别的可能性聚类促进半监督学习方法。具体而言，它限制每个实例具有与其局部加权均值相同的标签成员值，以提高识别方法的可靠性。另外，在目标函数中引入了关于模糊熵的正则化项，通过增加样本判别信息量来增强隶属函数的泛化能力，提高了方法对噪声和异常值的鲁棒性。在三个真实数据集（即DEAP、SEED和SEED-IV）上的大量实验结果表明，所提方法提高了基于脑电信号的情绪识别的可靠性和鲁棒性。
激光雷达图像中的军事目标检测
本报告介绍了用于在Ladar图像中进行预处理，分割和检测车辆大小对象的不同技术。提出了五种预处理策略； 1）中值过滤，2）级联反应中的两个1-D中值过滤器，3）辐条中值过滤器，4）甜甜圈过滤器，5）离群值检测和去除。辐条中值和甜甜圈过滤器几乎毫无价值。其他过滤器的运行良好。离群值检测器在持久边缘和小结构（以及图像噪声）的同时删除了外部。关于分割算法，我们已经实施并测试了四组基于区域的算法和一组基于边缘的算法。分割的输出是对象定义算法的输入。提出了两种策略；一种常规的聚集聚类方法和一种基于图的方法。本质上，它们都给出相同的结果。在预定义间隔内具有高度，宽度和长度的簇被认为是可能的对象。所有算法在不同场景中的各种车辆的实际数据上进行了测试。很难得出任何一般结论。但是，似乎基于区域的算法的性能优于基于边缘的算法。在基于区域的策略中，基于形态或过滤操作的策略在大多数情况下表现良好。
Biocrates Kit技术
数据处理（例如，值的处理 background information) Descriptive statistics (e. g. mean, median, SD, IQR) Univariate statistics Significance testing (e. g. p-values, false discovery rates) Fold changes Multivariate statistics (e. g. PCA, PLSDA, cluster analysis) Data visualization (e. g. box plots, score plots, heatmaps)background information) Descriptive statistics (e. g. mean, median, SD, IQR) Univariate statistics Significance testing (e. g. p-values, false discovery rates) Fold changes Multivariate statistics (e. g. PCA, PLSDA, cluster analysis) Data visualization (e. g. box plots, score plots, heatmaps)
疫苗质量标准检测...
生物测定法（也称为生物测定）是许多生物和一些非生物药品生产和销售所需的质量评估的一个组成部分。常用于药物效力评估的生物测定法与化学测试的区别在于，生物测定法依赖于生物基质（例如动物、活细胞、靶受体的功能复合物）。本章简要介绍了 USP-NF 章节或专论中生物测定法的某些基本生物统计学程序，即异常值识别、相对效力测量的置信区间和独立测定法的组合。旨在传达监管机构可执行的要求。
算法交易证书（ATC）
2.1 Data – Data Sources 2.2 Futures – Information on Futures Markets – Bloomberg for Futures – Futures research sources – Futures Master Table – Rolling Futures – Futures Expiry files – Futures Naming Convention – Updating Futures 2.3 Commodities – Commodities Sources 2.4 Equities – Equity Tickers – Creating The Universe – Things to Consider 2.5 Fixed Income – Swaps – Bonds 2.6 Other Libraries – Fixed Income – Volatility – Adjustments in股票2.7轻读 - 背景簿 - 背景书II 2.8功能 - 数据处理 - 丢失数据 - 多个插补 - 异常值 - 异常值问题 - 离群值检测 - 数据类型
没有胰腺微生物组在导管内乳头状粘液肿瘤中
摘要目的本研究旨在验证可与下一代测序程序的分类学多样化的DNA背景区分开的导管内乳头状粘液肿瘤（IPMN）中存在微生物组的存在。设计，我们生成了16S rRNA扩增子测序数据，分析了190名患者和19个阴性对照的338个囊肿样品，后者直接从手术室的无菌注射器中收集。将样品的子集（n = 20）和毛坯（n = 5）与已知的细菌细胞与人类微生物组脱颖而出，以推断微生物痕迹的绝对丰度。术中术中获得了所有囊肿样品，并包括具有不同程度的发育异常以及其他囊性肿瘤的IPMN。进行随访培养实验，以评估微生物学显着信号的细菌生长。结果与阴性对照的囊肿流体样品的微生物组特征密不可分，分类学多样性和微生物群落组成没有差异。在最近接受侵入性手术的患者亚组中，细菌信号很明显。该异常信号的特征不是分类学多样性较高，而是由肠道相关微生物的优势指数增加，而与背景信号相比，分类学均匀度更低。结论IPMN和其他胰腺肿瘤的“微生物组”不会偏离阴性对照的背景签名，从而支持无菌环境的概念。微生物模式与临床或囊肿参数之间没有关联。异常信号可能会出现在一小部分患者中。