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一个简单的雪温度指数模型暴露了重新分析雪水等效产品之间的差异
包括偏见，无偏的根平方误差（URMSE）和相关性，包括在图1和图2中。3G-I。 在所有情况下，重建的数据集都比重新分析数据集较低，相关性较高。 URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值，然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。3G-I。在所有情况下，重建的数据集都比重新分析数据集较低，相关性较高。URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值，然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。
调整输入到隐藏的连接权重
下一步，我们要计算平方误差和对输入到隐藏权重的依赖关系。这次计算与上一次计算的主要区别在于，之前当我们对平方误差和 (SSE) 对特定隐藏到输出连接权重 vh,o 的依赖关系感兴趣时，我们只需要考虑输出节点 O o 处的平方误差。其他输出节点不会影响 SSE 对此输出节点的依赖关系。相反，这一次，当我们想要考虑 SSE 对给定输入到隐藏连接权重 wi,h 的依赖关系时，我们现在必须考虑每个输出节点的平方误差的影响。这是因为输入到隐藏连接权重 wi,h 影响隐藏节点 H h 的激活（结果输出）。但是，这个隐藏节点的激活会影响所有输出节点。因此，我们需要考虑所有输出节点的 SSE，以及它们对 H h 的反向传播影响，以及从该隐藏节点到 wi,h 的反向传播影响。如图 7.1 所示。因此，我们希望
传感器
摘要目的：这项研究的目的是在硅QSAR-神经网络模型中开发出强大的外部预测性，用于预测药物的血浆蛋白结合。该模型旨在通过减少化学合成和广泛的实验室测试的需求来增强药物发现过程。方法：使用277种药物的数据集来开发QSAR神经网络模型。使用滤波器方法构建模型，以选择55个分子描述符。通过预测平方相关系数Q2和均方根误差（RMSE）评估了验证集的外部精度。结果：开发的QSAR神经网络模型显示出鲁棒性和良好的适用性域。验证集的外部准确性很高，预测平方相关系数Q2为0.966，均方根误差（RMSE）为0.063。相对，该模型的表现优于文献中先前发布的模型。结论：该研究成功地开发了一种高级QSAR神经网络模型，能够预测人类血浆中277种药物的血浆结合。该模型的准确性和鲁棒性使其成为药物发现中的宝贵工具，有可能减少对资源密集型化学合成和实验室测试的需求。
外部参考价格策略对”的影响……
注：效应量：t 值平方与 t 值平方之商的平方根的绝对值加上自由度。配对样本 t 检验，双尾。缩写：D，距离；MD，平均差异；IRP 2 ，内部参考价格 2（对照组自报的平均 IRP）；TMD，治疗平均距离；TMID 2 ，治疗平均内部参考价格 2 距离。
介绍材料04/2024 Q3财务业绩
◼除了绩效的稳定进展外，我们公司还宣布了由于AI的合并而进行的全年绩效预测进行了修订。Squared，Inc。作为子公司，并确认Variosecure，Inc。股份的一次性减值损失以及相应的一次性折旧（特殊损失）。◼我们的目标是净销售额为48.5亿日元（比最初的预测增长1.0％），EBITDA的净销售额为9.2亿日元（比初始预测率上涨了15.0％），营业利润为4.5亿日元（比初始预测率上涨了12.5％）。◼关于A.I.Squared，Inc。的损益表，它将包括全年的五个月数据（第三季度三个月和第四季度的两个月）。
我们在支持实用气候解决方案提供的作用
扩大现有产品的再利用并减少原材料使用情况可以在传递能源过渡中发挥作用。我们已经在英国的Beauparc和美国的Greenwaste进行了投资，这两家公司都试图最大程度地减少垃圾填埋场的废物，并向美国的电子废物回收商提供了建筑与永久性贷款。我们还成立了合资企业，以大规模生产食品级回收的聚对苯二甲酸酯（RPET），减少了塑料污染和对维生塑料生产的需求。此外，我们在收购Enva（一个在英国和爱尔兰提供废物管理的环境服务平台上收购Enva）担任了I Squared Capital的财务顾问。
对流能量周期和大规模动力学的相互作用
摘要：对流生命周期在热带大规模动力学中的重要性长期以来一直强调，但没有明确的分析。目前的工作通过将对流的能量周期耦合在Arakawa和Schubert的对流参数化与浅水模拟气氛的框架下。首先提出了系统的仔细推导，因为文献中相当缺少。线性对流耦合波的平方频率由干重的平方和对流能量周期频率给出，从而缩短了通过大规模耦合的对流循环周期。在弱的非线性状态下，该系统遵循类似于Korteweg - de Vries方程的方程，该方程表现出孤立的波溶液，行为让人联想到观察到的热带西风爆发。
获得技术捐赠：通过沟通提高本地技术的可及性 维持 3S03：实施可持续变革
我们感谢社区项目冠军 Sanya Sharma 和 Gregory Iarusso 在整个项目过程中给予的大力指导；感谢麦克马斯特大学学术可持续发展项目办公室的 Kate Whalen 博士和 Nathan Butterworth 帮助我们实现目标；感谢麦克马斯特大学技术服务和设施服务部门的工作人员对 ACCESS Tech 的协作领导和持续支持；感谢 Green Tech 帮助我们负责任地回收无人认领的电子产品；感谢麦克马斯特学生俱乐部转发我们的社交媒体帖子；感谢 Empowerment Squared 持续合作并向有需要的社区分发物品；感谢捐助者和升级回收者帮助活动取得成功。