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青少年不良童年经历的流行...
AC与具有特殊教育和护理需求的儿童之间存在联系，例如发展问题，学习困难，行为问题，社会问题，健康风险行为，精神和心理和身体健康问题（Bright等，2016; Garrido等，2018; Garrido等，2018; 2018; 2018; Goldenson et al。，2020; Hunt; Hunt et e an e an e an and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。此外，已知ACE与学校的成功有负相关，例如学业表现不佳，缺乏学校敬业度，上学降低以及学校辍学的风险增加（Crouch等，2019; Mor Row＆Villodas，2018; Stempel et el。，Stempel et al。，2017; Webster，Webster，20222222）。对具有特殊教育和护理需求的儿童ACE患病率的更多知识对于解决他们的问题并改善学习，发展和健康成果至关重要。因此，本研究旨在获得
TMI6030
TMI6030是具有快速瞬态响应和高PSRR的300mA低滴（LDO）线性调节器。它具有高输出精度，低辍学电压和低静态电流以及快速启动时间。此调节器基于CMOS过程。TMI6030旨在与低ESR陶瓷电容器配合使用，从而减少了电源应用所需的PCB区域数量。只有1μF陶瓷输出电容器可以使设备在整个负载范围电流（0mA至300mA）上稳定。TMI6030的输出电压可以由外部电阻分隔器设置。当FB引脚连接到外部电阻器分隔器时，可以将其输出从1.2V调整到5V。对于固定输出电压版本，BP PIN上的陶瓷电容器可用于提高输出噪声性能和PSRR性能。其他关键功能包括过度电流保护和热关闭。TMI6030包装在DFN4L 1×1和SOT23-5软件包中。
一项前瞻性观察性研究，以评估AHCC和乳酸乳杆菌Crispatus M247对HPV清除和低级
摘要：人乳头瘤病毒（HPV），尤其是HPV 16和18的高风险类型，可以从低级病变（LSIL）发展为癌症。虽然HR-HPV和LSIL经常自然退缩，但某些情况可能会导致恶性肿瘤。当前的治疗方法在疗效方面有所不同，可能会产生不利影响。对Crispatus M247乳杆菌和活性己糖相关化合物（AHCC）的新兴研究显示出增强HPV清除和LSIL回归的潜力，并具有最小的副作用。但是，这些治疗方法的确切影响仍在研究中。主要终点是评估AHCC和L. crispatus M247在治疗慢性宫颈炎或低级鳞状上皮内病变（L-SIL）高风险HPV引起的妇女中的有效性。次要终点是监测任何副作用并测量患者对治疗方案的依从性。这项前瞻性观察队列研究在6个月内跟踪了40名患有宫颈细胞学异常和HR-HPV感染的宫颈细胞学异常的女性。队列A（20例）接受了AHCC和Crispatus L. crispatus治疗，而同伴B（20例患者）经常进行随访，没有特定治疗。该研究评估了治疗的影响，控制了年龄，BMI，性史，避孕习惯和吸烟习惯。关键评估包括在研究期开始和结束时分子测试，阴道镜检查和活检，并对辍学率和依从率进行其他监测以及确定治疗方法的可行性和安全性的任何副作用。从最初的40名患者中辍学率为17.5％（主要是共同相关的），没有注意到副作用。HR-HPV清除率为73.3％，在第6个月中B组（P <0.001）中达到0％。l-SIL在A组13％的13％中回归为慢性宫颈炎（P = 0.048），而B组的26.3％则发展为H-SIL，在第6个月与A组（P = 0.042）明显不同。这项观察队列研究证实了AHCC和Crispatus M247补充HR HR-HPV清除率和L-SIL回归的可行性和功效，没有副作用和良好的依从性。结果通过随机对照试验和关于阴道菌群在癌症预防中的作用的研究支持进一步研究。
TK-280
7）恢复通道该恢复通道用于在扫描过程中传输并由编程软件（KPG-49D）设置。1优先级，收发器将带有对讲机的优先频道2优先级，收发器将恢复到优先频道。如果在简历计时器（退出延迟时间，TX停留时间）或呼叫期间按PTT，则可以在当前频道上传输以回答呼叫，但是恢复通道设置为优先频道。恢复时间后，扫描重新启动和传输通道返回优先通道。3选定的通道，收发器在扫描之前或您在扫描过程中更改的通道恢复为通道。4上一次称为通道，收发器在扫描过程中恢复为最后一个称为通道。5上一次使用的通道在扫描过程中收发器将收发器恢复为最后使用的（发送）通道。“最后使用”恢复通道包括对讲函数。6在对话中选出，收发器在扫描之前或您在扫描过程中更改的通道恢复为频道。
访问 ETH、代尔夫特理工大学、丹麦技术大学和查尔姆斯理工大学的主要收获
无法对学生进行预选。“开放”访问意味着信息是关键；对学生的“筛选”发生在第一年之后。• 具有职业“matura”背景的学生可以通过额外的“passerelle”考试进入学士学位课程。应用科学大学（“Fachhochschule”）的本科毕业生如果达到一定的最低 GPA，可以进入硕士课程，但需要选修额外的课程（40-60 ECTS）；通常都是非常优秀的学生。• 女生：> 30%，但在学位课程中分布极不均衡• 女生的 Matura 成绩更好，但第一年的成绩较低• 性别促进机制：由某些具有“改进空间”的部门提供（数学、计算机科学等）• 学费：每年 1160 + 150 瑞士法郎（= 约 1340 美元）（针对国内和国际学生）• 辍学率：第一年后 >30%。可以重考一次。
大语言模型中的不确定性估计为...
大型语言模型（LLM）提供了有关回答（QA）方案的重要价值，并在复杂的决策环境（例如生物多样性保护）中具有实际应用。然而，尽管性能进行了实质性提高，但它们仍可能产生不准确的结果。因此，将不确定性量化与预测同时纳入预测至关重要。这项研究介绍了对蒙特卡洛辍学（MCD）和预期校准误差（ECE）的应用来评估生成语言模型的不确定性的探索性分析。为此，我们分析了两种公开可用的语言模型（Falcon-7b和Distilgpt-2）。我们的发现表明，将ECE用作估计生成LLM不确定性的指标的可行性。这项研究的发现有助于一个更广泛的项目，旨在促进有关哥斯达黎加生物多样性的标准化和集成数据和服务的自由访问，以支持科学，教育和生物多样性保护的发展。
时间序列分析的复发性神经网络模型
摘要时间序列分析是各个领域的关键组成部分，例如财务，经济学，气候科学和医疗保健，在该领域中，准确的预测和模式识别至关重要。这项研究探讨了使用Google股票价格作为案例研究，探讨了复发性神经网络（RNN），尤其是长期记忆（LSTM）网络的应用，特别是短期记忆（LSTM）网络。该研究始于全面的文献综述，强调了RNN体系结构，其理论基础以及时间序列预测中的多样应用的发展和进步。从方法论上讲，本研究概述了所采用的数据预处理技术，包括将数据集缩放和将数据集划分为培训和测试集。RNN模型体系结构经过精心设计，具有多个LSTM层和辍学的正则化，以防止过度拟合并增强模型鲁棒性。使用不同的指标（MAE，MSE，RMSE）对模型进行训练和评估。经验结果证明了RNN模型在捕获时间依赖性并产生准确的股票预测方面的功效。
具有多...
摘要：对道路标志的准确检测和解码起着自动驾驶汽车系统的至关重要作用，从而影响道路安全和法规合规性。这项工作提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的非常健壮的路标识别系统。它已在包含43种不同类别的路标类别的数据集上进行了培训。自动驾驶应用程序将使用该系统以更高的准确性来可靠的标志分类。cnn使用顺序的层结构，并通过重叠两个5×5卷积层，具有3×3卷积层，并带有Maxpool和辍学层以减少过度拟合。设计优雅的图形用户界面使用户可以上传路标的图片，以进行实时分类。该系统包括用11种印度语言检测到的符号的多语言翻译，并实时使用音频描述。所采用的数据增强技术包括旋转，缩放和翻转 - 模型中鲁棒性的完美定义，这将无缝地适合自动驾驶汽车。
深卷卷神经网络基于脑肿瘤的自动检测
摘要 - 深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛研究以在生物医学图像处理领域进行不同类型的检测和分类。其中许多产生的结果与放射科医生和神经病学家相比，与之相当甚至更好。但是，从此类DCNN中获得良好结果的挑战是大型数据集的要求。在本研究中，本研究介绍了一种独特的基于单模型的方法，用于对小数据集进行分类。使用了一个称为regnety-3.2g的修改后的DCNN，与正则化掉落和下降块集成在一起，以防止过度拟合。此外，一种改进的增强技术称为randaugment来减轻小数据集的问题。最后，MWNL（多加权的新损失）方法和端到端CLS（累积学习策略）用于解决样本规模不平等的问题，分类中的复杂性以及降低样本对培训的影响。索引术语 - 脑部肿瘤，深度学习，机器学习，数据增强，卷积神经网络，MRI