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sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
通过基于 SGD 的文本分类模型预测医疗药物使用意向 Duygu Bağcı Daş a, *
由于药物的化学成分、副作用、遗传等因素，药物的效果及其使用目的因人而异。即使这些效果可以通过药理学方法发现，也无法完全理解。因此，分析个人的评论和经验以发掘这些效果并找出药物除了用于治疗的目标疾病之外还用于哪些其他目的变得至关重要。文本分类方法提供了各种解决方案来有效地分析这些评论。通常，这些影响是从对药物使用体验的情感分析的角度来研究的，是积极的还是消极的。然而，有些药物可以用于多种特定的治疗。例如，抗精神病药物可以用于治疗抑郁和焦虑或多动症。因此，应全面涵盖与研究评论相关的药物使用者和药物名称的影响。基于这一动机，本研究提出了一个轻量级模型，用于使用基于文本的患者评论来预测药物使用意图。为此，在特征提取步骤中使用 TF-IDF 和二元语法方法进行文本分类，然后使用随机梯度下降 (SGD) 分类器进行预测，并与其他流行的机器学习算法进行比较。分类结果表明，SGD 和 TF-IDF-Bigram 方法可以有效预测医疗用药意图，准确率为 98.42%。根据结果，得出结论，本研究的结果可能对药剂学或医学有益，包括药物设计、减少副作用、健康管理、治疗依从性和流程设计以及个性化医疗。
关于大规模图数据分析的第三国际研讨会的报告（LSGDA 2024）
我们很高兴介绍第三届国际大规模图数据分析（LS-GDA）的计划和成果，该研讨会与2024年8月26日在中国广州举行的国际大型数据库（VLDB）国际会议上举行。在过去的几年中，LSGDA已确立自己的关键事件，用于交换大型图数据分析领域的创新思想和研究结果。今年的研讨会以先前版本的成功为基础，并与ICDE 2019在澳门和东京的VLDB 2020结合在一起。LSGDA的兴趣日益加剧，强调了各种应用领域（例如社交网络，通信网络，生物网络和运输网络）中图数据分析的重要性和相关性。这些域自然会生成
SGDCL：可解释自主驾驶的语义引导动态相关学习
通过学习表达表达，深度学习（DL）彻底改变了自主驾驶（AD）。尽管取得了重大进步，但DL模型的继承性不透明产生了公众的信任，阻碍了他们广泛采用的采用。为了表现出可行的自主驾驶，当前的研究主要专注于从现场提取特征，以预测驾驶动作及其响应解释。然而，这些方法不足以在动作和解释（这项工作中称为类别）中实现语义和相关性信息，从而导致了次优的性能。为了解决这个问题，我们提出了语义引导的动态相关性学习（SGDCL），这是一种新颖的方法，可以利用语义丰富性和动态相互作用与类别的内在性。sgdcl启用语义引导的学习模块，以获取特定于类别的表示和动态相关学习模块，以适应类别之间的复杂相关性。另外，我们引入了一个创新的损失术语，以利用类别的细粒度同时统计来进行精制正则化。我们可以在两个完善的基准上进行广泛评估SGDCL，这表明了它优于七个最先进的基线和一个大型视觉模型。SGDCL可显着促进可解释的自主驾驶，最多15个。3％的绩效提高和可解释的关注分数，增强了公众对AD的信任。
Wayanad LSGD的可持续和负责任的旅游...
承认Wayanad拥有郁郁葱葱的绿化，多样化的野生动植物和丰富的文化遗产，证明了喀拉拉邦的自然美景和生物多样性。随着Wayanad的旅游业不断增长，平衡旅游业发展与生物多样性保护以确保该地区的可持续性变得越来越重要。这项关于“在Wayanad的可持续和负责任的旅游业”的研究对于实现这一平衡并保护Wayanad对后代的独特环境至关重要。调查的完成，数据的汇编以及为本研究的指南准备是一项具有挑战性且苛刻的任务。我想对Shri表示最深切的感谢。Pramod Kumar c。P，当地自我部计划的首席城镇规划师，为我们提供了这个宝贵的机会，以对“ Wayanad的可持续和负责任的旅游业”进行研究。您的坚定支持和鼓励在成功完成这项研究方面发挥了作用。我衷心感谢首席城镇规划师办公室的敬业工作人员，尤其是Shri。Prasanth H，首席城镇规划师（计划），SMT。Sheebarani Y，Shri高级城镇规划师。Baiju K，高级城镇规划师（退休），Shri。Ajay S，助理城市规划师，其指导和专业知识对于塑造这项研究至关重要。洞察力和协助大大化了这项工作的质量。我也非常感谢Wayanad地区政府，特别是SMT。geetha ias and Dr。Renu Raj IAS的支持，以促进现场调查和提供
具有一般损失功能的重尾SGD算法稳定性
在几项经验研究中，已经报道了随机梯度降低（SGD）中的重尾现象。以前的作品中的实验证据表明，尾巴的重度与SGD的概括行为之间存在很强的相互作用。从理论上讲，为了解决这一经验现象，几项作品做出了强有力的拓扑和统计假设，以将概括误差与沉重的尾巴联系起来。最近，已经证明了新的概括范围，这表明了概括误差和重型尾巴之间的非单调关系，这与报道的经验观察者更相关。尽管可以使用重尾随机微分方程（SDE）对SGD进行建模，但这些界限不需要有条件的拓扑假设，但它们只能应用于简单的二次问题。在本文中，我们在这一研究方面构建，并为更通用的目标功能开发了一般的界限，其中也包括非凸功能。我们的方法是基于重尾sdes及其离散化的范围瓦斯汀稳定性范围，然后我们将其转换为概括界。我们的结果不需要任何非平凡的假设；然而，由于损失功能的一般性，他们对经验观察的启示更加明显。
2026年毕业毕业要求人类遗传学和基因组数据分析（MSGDA）
除了上述必要的课程外，学生还将选择6个选修课来满足其集中要求。请注意，并非每年都提供所有选修课程。学生必须在第一年的5月15日之前宣布自己的注意力，并将在第二年开始选修。
2024级毕业要求人类遗传学和基因组数据分析（MSGDA）
除了上述必要的课程外，学生还将选择6个选修课来满足其集中要求。学生必须在第一年的5月15日之前宣布自己的注意力，并将在第二年开始选修。
至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。