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World File Search SystemRameters
补充材料
Rameters：内核大小k∈{3，6，12，24}，学习率η∈{0。0001，0。001}，在训练nopt∈{10，100}期间重复使用相同的VMC样品的迭代次数和训练算法a∈{原始，深（L层），Symforce-Init，Symforce-traj}。对于a∈{原始的，symforce-init，symforce-traj}，我们使用l = f = 1，其中l表示CNN层的数量，F表示CNN过滤器的数量。，当a = deep（l层）时，我们遵循[1]进行f和l的选择。我们使用l∈{2，3，8}。对于2层CNN，我们使用f∈{1，8，16}，对于更深的CNN，我们使用f∈{8，16}。对于超参数调整，我们通过设置张量[2]和numpy [3]的隆起种子来运行每个设置5次，并使用不同的随机初始化。收集实验结果后，我们首先删除在5个运行中的任何一个中引起差异的Hy-Perparameter设置。然后，对于每个（a，l，k），我们选择导致基态能量相对误差的最小绝对值的超级反感器。
通过选择性突触抑制实现快速机器去学习，无需再训练
机器反学习，即机器学习模型的遗忘能力，在遵守数据隐私法规以及删除有害、被操纵或过时信息方面变得越来越重要。关键挑战在于忘记特定信息，同时保护模型在剩余数据上的性能。虽然当前最先进的方法表现良好，但它们通常需要对保留的数据进行一定程度的再训练，以保护或恢复模型性能。这增加了计算开销，并要求训练数据保持可用和可访问，而这可能是不可行的。相比之下，其他方法采用无再训练范式，但这些方法的计算成本过高，且性能不如基于再训练的方法。我们提出了选择性突触抑制 (SSD)，这是一种新颖的两步、事后、无再训练的机器反学习方法，它速度快、性能好，并且不需要长期存储训练数据。首先，SSD 使用训练和遗忘数据的 Fisher 信息矩阵来选择对遗忘集不成比例的重要参数。其次，SSD 通过抑制这些参数来诱导遗忘，抑制程度与它们相对于更广泛的训练数据对遗忘集的相对重要性成正比。我们在一系列使用 ResNet18 和 Vision Transformer 的实验中将我们的方法与几种现有的反学习方法进行了比较。结果表明，SSD 的性能与基于再训练的事后方法相媲美，证明了无再训练事后反学习方法的可行性。
LM75 数字温度传感器和热看门狗，带双线接口
I 2 C 数字开关特性 除非另有说明，否则这些规格适用于 LM75CIM-5 和 LM75CIMM-5 的 +V S = +5 Vdc 和 LM75CIM-3 和 LM75CIMM-3 的 +V S = +3.3 Vdc，输出线上的 C L（负载电容）= 80 pF，除非另有说明。粗体限制适用于 T A = T J = T MIN 至 T MAX ；所有其他限制 T A = T J = +25˚C，除非另有说明。LM75 的开关特性完全符合或超出了 I 2 C 总线的已发布规格。以下参数是与 LM75 相关的 SCL 和 SDA 信号之间的时序关系。它们不是 I 2 C 总线规格。
自动驾驶车辆的自动参数调整
摘要 - 现代自动化驾驶解决方案利用少量的计划和控制组件，其中需要对不同的驾驶情况和车辆类型进行调整，以实现最佳性能。本文提出了一种自动调整此类参数的方法，以重新进行专家演示。我们利用一个成本函数，该成本函数捕获了控制器与记录所需驾驶行为的闭环操作的偏差。参数调整。在一个案例研究中比较了三种优化替代方案，在案例研究中，在现实世界驾驶的情况下，轨迹规划师为车道调整了轨道。结果表明，即使在嘈杂的演示数据方面，提出的方法也可以显着改善手动调整的初始参数。
基于人工智能的全自动胸部 CT 肺气肿量化与肺功能测试的比较
尽管胸部 CT 未被纳入 GOLD 推荐的 COPD 患者诊断检查，但 CT 提供了有价值的补充信息，例如支气管壁增厚、肺气肿形态、严重程度和空气滞留，这些信息直接导致气流受限并与死亡率增加相关 [7, 8, 10–14]。此外，其他临床上与 COPD 相似的疾病，例如肺纤维化，只能通过高级成像才能区分 [15]。临床研究中通常使用几种基于 CT 的方法来评估肺气肿，包括视觉、半定量和定量技术 [16–22]。所有这些都需要严格的采集参数，需要手动输入，耗时，并且容易受到观察者间和患者间差异的影响，尤其是
智能移动终端人工智能工业应用能力测试方法研究
一种智能终端AI行业应用能力测试方法及系统。该方法包括以下步骤： 根据标准智能终端设备在不同设备参数下执行不同AI行业应用的温度变化值，构建标准智能终端设备的设备参数与温度变化。关联模型； 获取待测智能终端设备的设备参数，并基于标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关联模型，得到待测智能终端设备的温度变化预测值； 测量智能终端设备执行不同AI行业应用时的温度变化实际值； 根据温度变化预测值和温度变化实际值，得到待测智能终端设备的测试结果。
结肠药物输送 - UCL Discovery
结肠给药可促进药物达到独特的治疗靶点，并有可能提高药物的生物利用度，同时减少脱靶效应。将药物输送到结肠需要考虑配方开发，因为如果不了解结肠独特的生理环境，口服和直肠剂型都可能遇到挑战。随着围绕结肠给药的治疗机会成倍增加，新型药物的成功在于其设计。本综述提供了对决定结肠靶向药物有效设计和开发的关键参数的现代见解。首先讨论了控制药物在结肠中的释放、溶解、稳定性和吸收的重要生理特征，然后概述了最可靠的结肠靶向制剂策略。最后，介绍了最合适的体外、体内和计算机模拟临床前研究，目的是激发新型结肠靶向疗法的战略性发展。
单视3D场景重建具有高保真形状和纹理
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义，我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼，正常和分割提示，以促进训练过程。但是，由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用，因此我们使用场景的3D扫描，对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割，但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的，因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意，在训练阶段的过程中，深度，正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程，而在推理阶段则无需。这种调查表明，我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
放松和惩罚：一种新型的双重二元超参数优化方法
近年来，双重方法已经非常受欢迎，可以在机器学习模型的有效估计高维超参数上。迄今为止，二进制pa-Rameters是通过连续放松和四舍五入策略来处理的，这可能导致解决方案不一致。在这种情况下，我们通过基于适当的罚款术语求助于等效的连续二线重新构造，以应对混合二元超参数的挑战优化。我们提出了一个算法框架，在合适的假设下，可以保证提供混合二进制解决方案。此外，该方法的一般性允许在提议的框架内安全地使用现有的连续折叠求解器。我们评估了两个特定的机器学习问题的方法的性能，即，回归问题中的群 - 符号结构的估计和数据蒸馏问题。报告的结果表明，我们的方法具有基于放松和舍入的最新方法竞争。
心血管植入电子设备启用了远程心力衰竭监控；我们学到了什么，下一个去哪里
摘要：尽管最近发生了发展，但心力衰竭（HF）仍然是对个人患者的重大负担，既需要重大的发病率和死亡率。此外，HF是整体医疗保健的巨大负担，主要是由于频繁住院。及时诊断出HF恶化和适当治疗的可能性可能会阻止住院并最终改善患者的预后；但是，根据患者的表现，HF的体征和症状通常提供的治疗窗口太少，无法防止住院治疗。心血管植入电子设备（CIEDS）可以提供实时的生理参数，对这些Pa-Rameters的远程监测可能有助于鉴定患有高风险的患者。但是，常规实施CIEDS的远程监控仍未被广泛用于日常患者护理中。本综述提供了用于远程HF监控的可用指标的详细说明，提供了其效率的证据，在临床HF实践中实施它们的方法以及有关从我们目前所在的地方学习的经验教训。