● 人工智能通过分析数据或信息进行学习。● 你给人工智能的信息越多,它完成任务的准确性就越高。这就像教狗知道什么是玩具。● 你给狗接触玩具(数据)的机会越多,它就越能知道如何区分什么是玩具,什么不是玩具。
2010 年代,人工智能研究重新回到公众讨论中,当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间,这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”(DL)时,它是一种“机器学习”(ML),所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测,同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层,因此学习是深度的。
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目录3简介6 1。文学概述7 1.1。结直肠癌7 1.1.1。描述和风险因素7 1.1.2。世界和爱沙尼亚的流行率7 1.1.3。发病机理9 1.1.4。遗传背景12 1.2。微生物瘤的重要性13 1.2.1。结直肠癌与微生物瘤的关系14 1.2.2。微生物瘤对肠癌发展的可能影响15 1.3。结肠癌筛查17 1.3.1。爱沙尼亚癌症筛查18 1.3.2。 关注19 1.3.3。 贡献测试中微生物的分析21 2。 实验部分22 2.1。 工作目标22 2.2。 材料和方法论22 2.2.1。 样品的制备23 2.2.2。 根据标准方案24 2.2.3, DNA分离。 DNA与IFOB管24 2.3.4分离。 测序和数据处理25 3.3。 结果25 3.3.1 DNA分离25 3.3.2。 测序和数据处理27 3.3.2。 微生物群落的分析28 3.4。 讨论31摘要34辞职 /摘要35列表36使用的网址43简单许可44 < / div>爱沙尼亚癌症筛查18 1.3.2。关注19 1.3.3。贡献测试中微生物的分析21 2。实验部分22 2.1。工作目标22 2.2。材料和方法论22 2.2.1。样品的制备23 2.2.2。DNA分离。DNA与IFOB管24 2.3.4分离。测序和数据处理25 3.3。结果25 3.3.1 DNA分离25 3.3.2。测序和数据处理27 3.3.2。微生物群落的分析28 3.4。讨论31摘要34辞职 /摘要35列表36使用的网址43简单许可44 < / div>
开发用用例,利用高级技术在灾难管理,环境,城市规划,流动性等各种领域等。通过创建和水平部署最佳实践,促进在公共和私营部门各个领域中用例的社会实施。
不符合要求的项目可能会被置于试用认证状态,这种认证状态可能分配给在一个或多个标准中存在特定缺陷的项目。这些缺陷的性质使得它们可以在合理的时间内得到纠正,但时间不得超过两年。如果在两年期限结束时,该项目能够提供 CVTEA 可以接受的无法遵守标准的理由,则 CVTEA 可以通过多数投票延长试用认证,理由是正当的,但期限不得超过一年。如果不合规的原因不成立,CVTEA 必须立即采取行动,将该项目置于非自愿终端认证状态。
Kotahitanga(合作) - 该项目的所有参与者共同为互惠互利的结果而努力。māramatanga(理解) - 该项目努力将包括MātaurangaMāori在内的各种知识来源编织在一起,这将提供最有用的见解,以使我们能够为未来计划。Whanaungatanga(关系) - 采用了一种包容性方法来确保受到欢迎和鼓励的不同观点(特别是包括TeAoMāori)。
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