为了证明我们方法的效果,我们就各种优化问题进行了多个NU Merical实验。对于每个问题,提供了一组来自未知可行集合的可行决策,我们生成了一个不可行的决定的人工数据集,这些决策在于使用我们的MCMC算法的已知多面体放松的组成。然后,我们训练分类器以学习可行数据集和不可行的数据集之间的分离边界。我们将我们的方法与几个未加剧的密度估计基线进行了比较,这些密度估计基线不会与补体中采样的数据相比。使用模拟的分数背包问题,我们表明我们的方法对于创建分类器至关重要,即(i)在需要可行和不可行区域之间的紧密分离边界时表现良好; (ii)当可行决策的数据集很小时。此外,我们考虑了所有Miplib [14]实例的线性性放松,少于80个变量,并证明我们基于抽样的分类器显着胜过所有基线模型。我们的实验代码可在https://github.com/rafidrm/mcmc-compomplement上找到。
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图1。(a)通过在300-550K的温度范围内使用不同的XC-PP组合获得的石墨烯的固有热导率。[55]和[56]的实验测量值分别显示为三角形和圆圈。的热电导率[57]。(b)三种XC-PP组合的调子波矢量网格在300K处的热导率收敛。
gao,Y.,Meshkat,S.,Johnston,A.,Zheng,C.,Walters,G.,Feng,Q.,Wang,X.使用无金属钙钛矿的电声调制。ACS应用材料和界面,13(16),19042– 19047年。https://doi.org/10.1021/acsami.1C03406版权所有/许可©美国化学学会
不孕不育是一个日益严重的全球公共卫生问题,影响着全球超过 4800 万对夫妇。1 男性和女性对不孕不育率的贡献相同,各自占不孕不育病例的约 40%,2 其余病例的原因尚不清楚。基本精液分析以评估精子的浓度、活力、运动能力和形态是诊断男性不育的主要步骤。3 然而,这一步骤不足以做出决定性的诊断决定,因为这些精液参数对于可育和不育男性来说有很大的重叠。4 相反,精子 DNA 完整性分析在男性不育诊断和辅助生殖中变得越来越重要,因为它与受精率、胚胎发育和后代健康密切相关。5 在辅助生殖和胞浆内精子注射的背景下,精子样本的 DNA 分析对于指导治疗和防止受损 DNA 中的遗传疾病传播给后代至关重要。6 DNA 损伤包括 DNA 碎片、异常 DNA 包装和鱼精蛋白缺乏。7a
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