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极限学习机器中的不确定性量化-Serval
不确定性量化对于评估机器学习模型的预测质量至关重要。在极端学习机器（ELM）的情况下，文献中提出的大多数方法都对数据进行了强有力的假设，忽略输入权重的随机性或忽略了置信估计的偏见贡献。本文提出了克服这些限制并提高对ELM变异性的理解的新颖估计。分析推导是在一般假设下提供的，旨在识别识别和解释不同变异源的贡献。在同性恋性和异性恋性下，提出了几种方差估计值，进行了投资和数值测试，显示了它们在复制预期方差的有效性。最后，通过采用关键方法来讨论置信间隔估计的可行性，从而提高了榆树用户对某些陷阱的认识。该论文与Scikit-Learn兼容的Python库相同，从而实现了本文中所有讨论的所有估计值的有效计算。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
用于电池健康状态评估的机器学习管道
锂离子电池在当今的应用中无处不在，从便携式电子设备到电动汽车。无论何种应用，车载计算机对电池健康状态 (SOH) 进行可靠的实时估计对于电池的安全运行至关重要，最终可保障资产的完整性。在本文中，我们设计并评估了一个机器学习管道，用于估计电池容量衰减（电池健康状况的指标），该管道基于 179 个在不同条件下循环的电池。该管道使用两个参数算法和两个非参数算法来估计电池 SOH 及其相关的置信区间。使用充电电压和电流曲线的片段，该管道设计了 30 个特征，执行自动特征选择并校准算法。当部署在快速充电协议下运行的电池上时，最佳模型实现了 0.45% 的均方根百分比误差。这项工作为可扩展数据驱动的电池 SOH 估计模型的设计提供了见解，强调了预测置信区间的价值。管道方法将实验数据与机器学习模型相结合，并可推广到需要实时估计 SOH 的其他关键组件。
环氧合酶、脂氧合酶和……的多态性
◥ 阿司匹林和二十碳五烯酸 (EPA) 可降低结肠直肠腺瘤性息肉风险并影响氧化脂质的合成，包括前列腺素 E2 。我们在随机 2 2 析因 SEAFOOD 试验中研究了氧化脂质代谢基因中的 35 个 SNP，例如环氧合酶 ( PTGS ) 和脂氧合酶 ( A LOX )，以及已经与阿司匹林降低结肠直肠癌风险相关的 7 个 SNP（例如 TP53；rs104522），是否改变了阿司匹林和 EPA 对结肠直肠息肉复发的影响。通过对 SNP 基因型结肠直肠息肉风险进行负二项式和泊松回归分析，将治疗效果报告为发病率比 (IRR) 和 95% 置信区间 (CI)。统计显著性通过调整 P 值和 q 值以错误发现率表示。542 名（共 707 名）试验参与者同时具有基因型和结肠镜检查结果数据。与未服用阿司匹林的人相比，服用阿司匹林的人结肠息肉风险降低仅限于 rs4837960（PTGS1）常见纯合子[IRR，0.69；95% 置信区间 (CI)，0.53 – 0.90)；q = 0.06]、rs2745557（PTGS2）复合杂合子稀有纯合子
非高斯SVAR模型的局部强大推断
当结构冲击是独立的并遵循非高斯分歧时，结构向量自回旋（SVAR）模型中的所有参数都是局部识别的。不幸的是，当识别数据的此类特征的标准推理方法无法在模型参数的结构函数的范围内获得正确的覆盖范围。对此词，我们提出了一种局部可靠的半参数方法，以进行假设检验并为SVAR模型中的结构功能构建信心集。该方法在存在时完全利用非高斯性，但可以使局部至高斯密度正确的大小/覆盖率。从经验上讲，我们重新访问了两项宏观conomic SVAR研究，在该研究中，我们记录了混合的结果。对于Kilian和Murphy的石油价格模型（2012），我们发现非高斯性可以坚定地识别合理的承认集，而对于Baumeister和Hamilton（2015）的劳动力供应 - 按需模型（2015）并非如此。此外，这些练习强调了使用弱识别稳健方法来评估估计不确定性的重要性，当时使用非高斯性进行识别。
药物诱导血管性水肿的风险
结果：总共检索了38,921份报告，其中大多数报告由医疗保健专业人员报告。分析主要包括成年患者（≥18岁），与男性相比，女性的表示略高。在与血管性水肿的出现相关的前30种药物中，有24种药物在风险分析中显示出正信号。Based on the individual drug reporting odds ratio (95% con fi dence interval) as a measure of risk signal strength, the top fi ve drugs are as follows: lisinopril [ROR (95% CI): 46.43 (42.59 – 50.62)], enalapril [ROR (95% CI): 43.51 (39.88 – 47.46)], perindopril [ROR（95％CI）：31.17（27.5 - 35.32）]，Alteplase [ROR（95％CI）：29.3（26.95 - 31.85）]，Ramipril [Ror（95％CI）：20.93（20.93（19.66 - 22.28）]。After categorizing the drugs, the strongest positive signal was observed in the antithrombotic agents [ROR (95% CI): 22.53 (21.16 – 23.99)], following that, cardiovascular drugs [ROR (95% CI): 9.17 (8.87 – 9.48)], antibiotics [ROR (95% CI): 6.42 (5.91 – 6.96），免疫抑制剂[ROR（95％CI）：5.95（5.55 - 6.39）]，抗炎性镇痛药[ROR（95％CI）：4.65（4.45 - 4.86）] CI）：2.49（2.14 - 2.89），血糖控制药物[ROR（95％CI）：1.65（1.38 - 1.97）]和消化系统药物[ROR（95％CI）：1.59（1.45 - 1.74）]表现出逐渐降低ROR值。
Kine 001：急救与安全自动042B：汽车机电一体化
简要讨论如何使用上述选定的策略来维持课程中的定期有效联系。定期有效联系人将通过在线演讲，讨论委员会发布，电子邮件通讯，定期公告，及时的分级和作业反馈以及虚拟的办公时间进行实行。定期协助者与学习者之间的这种联系将增强学习者的信心，理解并促进对学科的批判性思维和分析。
心理健康响应策略2023-27
诚信：我们诚实和值得信赖的团队价值观，我们是否继续建立信任和社区，我们为彼此提供共同努力，我们努力互相支持，对我们的行动做出责任，并为我们的行动付出责任，并努力通过在前线和外面表现出专业精神来确保我们能够响应与我们的人以及持续改进的真正联系。我们所做的一切。社区需要。社区，2023年5月
优化协作脑机接口以增强面部识别
摘要——本研究的目的是通过使 EEG 置信度解码器最佳地适应群体组成来最大化群体决策表现。我们训练线性支持向量机从人类参与者的 EEG 活动中估计他们的决策信心。然后，我们使用加权多数规则组合个人决策来模拟不同规模和成员的群体。分配给组中每个参与者的权重是通过解决小维度、混合、整数线性规划问题来选择的，其中我们最大化训练集上的群体表现。因此，我们引入了优化的协作式脑机接口 (BCI)，其中每个团队成员的决策都根据个人神经活动和群体组成进行加权。我们在 10 名人类参与者执行的人脸识别任务上验证了这种方法。结果表明，最佳协作式 BCI 比其他 BCI 显著提高了团队绩效，同时提高了群体内的公平性。这项研究为协作式 BCI 在以稳定团队为特征的现实场景中的实际应用铺平了道路，在这些场景中，优化单个群体的决策政策可能会带来团队动态的长期显著效益。
国际会议new.cdr
成立于2013年，该大学能够赢得7000多名学生的信心。来自全国各地和各个国家的功绩学生，例如阿富汗，安哥拉，孟加拉国，喀麦隆，冈比亚，冈比亚，象牙海岸，肯尼亚，肯尼亚，莱索托，利比里亚，马拉维，纳米比亚，纳米比亚，尼泊尔，尼日利亚，尼日利亚，巴布亚新几内亚，巴布亚新几内亚，南苏丹，swazania，swaziland，zimabia，zimabia，zimabia，zimab，和职业。
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