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World File Search Systemdropout
ledécrochagescolaire：l'efl'sple tunisien
3AnangaéricDaniel（2011），“辍学类型：加纳辍学的维度和动态”，《国际教育发展杂志》，第1卷。31，n°4，pp。374-381。4 Kimitei Winbroder（2010），«肯尼亚小学女生过渡率的过渡率的决定因素：Keiyo District的案例»，教育，语料库ID：168533744。
Colt-Cancer
说明：柯尔特 - 癌数据库是SHRNA辍学特征的集合，涵盖了约16000个人类基因，并使用在COLT（CCBR-OICR LINTIVIRAL TECHECTION）FATILION中开发的微阵列检测平台源自70多个胰腺，卵巢和乳腺癌细胞线。所有SHRNA辍学配置文件均可以通过此网站免费获得或查询。
超越体素预测的不确定性：识别值得信赖的脑损伤
摘要。深度神经网络已成为自动分割 3D 医学图像的黄金标准方法。然而，由于缺乏对提供的结果进行可理解的不确定性评估，临床医生仍然无法完全接受它们。大多数量化不确定性的方法，例如流行的蒙特卡罗 dropout，都限制了体素级预测的某种不确定性。除了与真正的医学不确定性没有明确的联系外，这在临床上也不令人满意，因为大多数感兴趣的对象（例如脑病变）都是由体素组组成的，而体素组的整体相关性可能不会简单地归结为它们各自不确定性的总和或平均值。在这项工作中，我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估，该方法由蒙特卡罗 dropout 模型的输出训练而成。该网络允许融合三个体素不确定性估计量：熵、方差和模型置信度；并且可以应用于任何病变，无论其形状或大小如何。我们证明了我们的方法在多发性硬化症病变分割任务中的不确定性估计的优越性。
脑血清素能纤维建议异常扩散 -
随机辍学已成为人工神经网络（ANN）中的标准正则化技术，但是目前尚不清楚生物神经网络（Bionns）中是否存在类似机制。如果这样做，它的结构可能会通过数亿年的进化来优化，这可能表明大规模ANN中的新型辍学策略。我们建议大脑血清素能纤维符合一些预期的标准，因为它们的存在，随机结构和在整个人的寿命中成长的能力。由于血清素能纤维的轨迹可以建模为异常扩散过程的路径，因此，在这项概念验证研究中，我们研究了基于超级产生分数布朗尼运动（FBM）的辍学算法。这项研究有助于ANN中受生物启发的正则化。
MC1。主要会议（亲自论文） program_12_21_2024.xlsxMC1。主要会议（亲自论文）program_12_21_2024.xlsx
1 5 367 Solar Image Synthesis with Generative Adversarial Networks 1 6 377 Optimizing 3D Geometry Reconstruction from Implicit Neural Representations 1 7 378 Spectral Wavelet Dropout: Regularization in the Wavelet Domain 1 8 380 REFORMER: A ChatGPT-Driven Data Synthesis Framework Elevating Text-to-SQL Models 1 9 401 Centralized Multi Agent Proximal Policy Optimization With Attention 1 10 407转移学习对前列腺图像分割的变形金刚网络的影响1 11 409 Intellibeehive：自动蜂蜜蜜蜂，花粉和Varroa驱动器监控系统
可再生能源预测：...的比较研究
摘要。随着深度学习 (DL) 的进步，人们对可再生能源产量预测的关注度日益增加。可再生能源固有的多变性和预测方法的复杂性要求可再生能源领域采用稳健的方法，例如 DL 模型。与传统机器学习 (ML) 相比，DL 模型更受欢迎，因为它们可以捕捉可再生能源数据集中复杂的非线性关系。本研究通过比较 DL 框架内的各种方法和训练/测试比率，研究了影响 DL 技术准确性的关键因素，包括采样和超参数优化。使用结合了来自 12 个地点的天气和光伏电力输出数据的数据集，评估了七种机器学习方法——LSTM、Stacked LSTM、CNN、CNN-LSTM、DNN、时间分布式 MLP (TD-MLP) 和自动编码器 (AE)。应用早期停止、神经元丢失和 L1/L2 正则化等正则化技术来解决过度拟合问题。结果表明，早期停止、dropout 和 L1 正则化的组合对于减少具有较大训练集的 CNN 和 TD-MLP 模型中的过度拟合效果最佳，而早期停止、dropout 和 L2 正则化的组合对于减少具有较小训练集的 CNN-LSTM 和 AE 模型中的过度拟合效果最有效。
数据表 - 5012 系列
MSK5012 稳压器输出可通过使用两个外部电阻器完全编程。由于独特的输出配置使用极低 Rds(on) MOSFET 作为传输元件，因此实现了超低压差电压规格。在此配置中，10 安培时的典型压差为 0.45V，这可提高效率并降低功耗。精度可保证，初始输出电压公差为 ±1%，且仅随温度变化 ±2%。MSK5012 采用节省空间的 5 针 SIP 封装，与内部电路电气隔离，可直接散热，实现高效散热。
医疗保健中的人工智能：使用统计、神经和集成架构进行时间序列预测
文献中已经提出了统计和神经方法来预测医疗保健支出。然而，对比较这两种方法的预测以及医疗保健领域中的集合方法的关注更少。本文的主要目的是评估其预测某些止痛药每周平均支出的能力，以评估不同的统计，神经和集合技术。两个统计模型，持久性（基线）和自回归积分移动平均（ARIMA），一个多层感知器（MLP）模型，一个长期的短期内存（LSTM）模型以及结合ARIMA，MLP预测的集合模型和LSTM模型进行校准，以预测两种不同的止痛药的支出。在MLP和LSTM模型中，我们比较了训练数据的障碍和MLP和节点中某些节点的辍学的影响，并在训练过程中LSTMS中的LSTMS中的复发连接。结果表明，整体模型在两种止痛药中的持久性，Arima，MLP和LSTM模型都优于持久性。一般而言，不助长训练数据并添加辍学有助于MLP模型并助长了训练数据，而没有添加辍学帮助两种药物中的LSTM模型。我们强调了使用统计，神经和集合方法来预测医疗领域结果的时间序列。
数据表
1）按MIL-STD-883，方法3015，2级。2）指定的规格反映高剂量率（1019条件A）至100 krad（si） @ +25℃。3）线条和负载调节被保证至15W的最大功率耗散。功率耗散由输入/输出差分电压和输出电流确定。在完整的输入/输出电压范围内，保证最大功率耗散将无法提供。4）在设备的完整输出电流范围内指定了辍学电压。5）未测试。应通过与其他测试参数的设计，表征或相关性来保证。6）通过降低输入电压来测试辍学电压，直到输出低于其名义值1％。测试在0.5a和3a时进行。功率晶体管基本上看起来像是该范围内的纯电阻，因此可以通过插值计算任何中间电流的最小差异。 vdropout = 0.25V +（0.25Ωx i out）。对于负载电流小于0.5a，请参见图4。7）“最小输入电压”受功率晶体管部分的基本发射器电压驱动器的限制，而不是注释6中测量的饱和度。对于低于4V的输出电压，“最小输入电压”规范可能会在晶体管饱和限制之前限制掉落电压。8）供应电流是在地面引脚上测量的，不包括负载电流，RLIM或输出分隔电流。
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序