表 1.周期测试协议 ...................................................................................................... 35 表 2.受试者特征(组合) ...................................................................................... 41 表 3.受试者特征(按年龄划分的男性) ...................................................................... 4 表 4.受试者特征(按年龄划分的女性) ...................................................................... 3 表 5.一般结果(所有受试者) ...................................................................................... 6 表 6.结果和卡方(男性和女性) ............................................................................. 47 表 7.结果和卡方(工作量列) .............................................................................48 表 8.结果和卡方(年龄和性别) ............................................................................. 49 表 9.结果和卡方(健康水平) ................................................................ 50 表 10。所有受试者的工作量指南成功率 .............................................. 52 表 11。男性和女性的工作量指南成功率 .............................................. 53 表 12。所有工作量列的工作量指南成功率 .............................................. 54 表 13。年龄和性别综合的工作量指南成功率 .......................................... 55 表 14。所有健康水平的工作量指南成功率 .............................................. 56
矩阵是一种二维标量组件,在机器学习中起着基本作用,它是以结构化方式表示和操纵数据的关键工具,其中包括特征提取,降低维度降低和降低噪声。诸如主成分分析(PCA)和单数值分解(SVD)等技术用于将高维数据转换为较低维空间。矩阵转置是机器学习中的基本操作。矩阵的转置表示,如果原始矩阵具有行和B列,则转置矩阵将具有B行和列。矩阵转置(旋转)对于乘法方便,在其中神经网络和其他机器学习模型通常处理不同尺寸或乘法所需兼容尺寸的权重和输入,这意味着第一个矩阵中的列数必须匹配第二个矩阵中第二个矩阵的行数。矩阵的倒数(称为a^-1)对于求解诸如ab =之类的方程至关重要(其中in是身份矩阵)
旋转矩阵的列是单位向量,彼此正交 → A ˆ XB · A ˆ XB = A ˆ YB · A ˆ YB = A ˆ ZB · A ˆ ZB = 1,且 A ˆ XB · A ˆ YB = A ˆ YB · A ˆ ZB = A ˆ ZB · A ˆ XB = 0
图3:从上到下的行描绘了 * ocho, * hcooh, * oh和 * h 2 o间介导,而从左到右的列则描绘了cumn,cufe,cufe,cuco和cuni dacs。颜色代码:H-白色,C-灰色,o-红色,棕色-Cu。
表 1:无错误完成的模拟次数(共 567 次)。第二行 N 值给出每个图库中登记的人数。420 人的图库代表登机;42000 人的案例代表机场安检线,预计会有更多人。第三行 k 值给出每个图库中每个登记者的图像数量。第二列和第三列标识算法及其提交给 NIST 的日期。其余列给出 567 次模拟中的次数,其中所有 420 名旅客都登机(列第 4、5 列)或通过检查点(列 6),没有遇到假阴性。值越高越好,表格按第一个结果列排序。阈值设置为只有一小部分(0.0003)的非匹配搜索会返回任何匹配。阴影单元格表示该试验最准确的三种算法。
通常,样品可能包含来自样品矩阵的化合物,可以通过固定相保留。盐,脂质,增塑剂和聚合物是在分析过程中可能与固定相接触的一些可能物质。这些物质可能会对色谱柱,检测器产生有害影响,并在分析过程中引起瞬时峰。如果这些物质不被流动阶段洗脱,它们可以积聚在列上。随着时间的流逝,分析物可以与这些杂质相互作用并影响分离机制,从而导致保留时间移动和峰值尾巴。此外,这些积累的杂质会造成阻塞,从而导致柱面压力升高,损坏泵,并可能导致柱床中的空隙形成。强烈建议使用防护柱来避免此类问题。防护列是简短的列,包装包装与喷油器和分析列之间安装的分析列相似。在给定期间后,它们被丢弃,并安装了新鲜的防护柱,以最大化分析柱的寿命。
