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在神经网络上作为无限树结构概率图形模型
深神经网络（DNNS）缺乏对概率图形模型（PGM）的精确语义和确定性的概率解释。在本文中，我们通过构造与神经网络完全相对应的无限树结构的PGM提出了创新的解决方案。我们的研究表明，在正向传播过程中，DNN确实执行了PGM推断的近似值，在这种替代PGM结构中是精确的。我们的研究不仅补充了将神经网络描述为内核机器或无限大小的高斯过程的现有研究，而且还阐明了DNNS对PGMS的精确推断进行更直接的近似。潜在的好处包括改进的教学法和DNN的解释以及可以合并PGM和DNN优势的算法。
印度医疗保健转型的新曙光：Real
医疗保健转化中的挑战和机遇考虑了一种患者的病例，具有稀有且致命的固体或血液肿瘤。传统治疗可能会提供有限的缓解，但是尽管干预了这种疾病，但这种疾病仍在迅速发展。治疗中的差距突出了迫切需要创新。T细胞转移疗法，包括肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）疗法和嵌合抗原受体T疗法，例如这种转变。随着T细胞转移疗法和其他创新的靶向疗法继续合并，它们在现实世界中的临床实践中的安全性和有效性以及患者的可及性继续仍然是一项挑战，要求需要现实世界中现实世界中的证据，又称现实世界中的证据（RWE），从现实世界中出现（RWE）（RWD）（RWD）。随着T细胞转移疗法和其他创新的靶向疗法继续合并，它们在现实世界中的临床实践中的安全性和有效性以及患者的可及性继续仍然是一项挑战，要求需要现实世界中现实世界中的证据，又称现实世界中的证据（RWE），从现实世界中出现（RWE）（RWD）（RWD）。
捕获、编辑、安排、传送和存档新闻和音乐...
DaletPlus AudioSurfer 一款易于使用的专业多轨音频编辑器。• 快速、简单、“一键式”操作。• 根据用户偏好进行单轨到多轨编辑。• 在同一音轨中混合多种音频格式：线性、MPEG-1 第 2 层和第 3 层 (MP3)。• 录制、导入、编辑和合并多个音轨。• 边录制边编辑。• 直接将音频录制到时间线。• 可配置的键盘快捷键。• 图形淡入/淡出控制。• 逐轨图形增益控制和音量曲线。• 简单的画外音录制、编辑和配音。• 将编辑内容保存为数字音频文件或广播就绪的 EDL。• 剪辑时间压缩/扩展（+/- 5%），不会影响音调或引入可听见的伪影。• 频率调整（上/下）。• 动态压缩和扩展。• 多轨时间移位
世界时间偏好 - PLOS
时间偏好是人类决策的核心；因此，彻底了解它们的国际差异非常重要。然而，以前的测量方法差异很大，从李克特量表回答的问题到彩票类型的问题。我们表明，这些不同的测量方法在很大程度上是相关的，并且它们有一个共同的因素，可以预测广泛的变量：国家的信用评级、汽油价格（作为环境保护的代理）、股票风险溢价和平均受教育年限。关于 N = 117 个国家和地区的时间偏好因素的结果数据将对进一步的研究非常有用。我们的聚合方法适用于合并使用不同方法测量相同潜在结构的跨文化研究。
使用重力发电的研究论文
特征：使用特征对象和锡来开发HEC-RAS模型的几何形状。它在数据库中创建横截面，编辑和合并，以与HEC-RAS和其他液压模型一起使用。从水面高程数据中划定了洪泛区，并且由HEC-RAS计算出相同的洪泛区，并从文件中进行了交互定义或从文件中导入。它在属性内，并经过同行评审，可以从HEC的计算机中下载。它适用于在划定的洪泛区建模参数中的不确定性。应用：它能够建模亚临界，超临界和混合流程以及桥梁，涵洞，堰和结构的影响。HEC-RAS在洪泛区，管理和研究中找到了商业应用来评估洪水
软材料极端力学与人体融合
人体与机器之间长期、高效和高度兼容的接口对于解决医疗保健等重大社会挑战以及解答理解人脑等重大科学问题都至关重要。我们建议了解和利用软材料技术——具有设计特性的聚合物、弹性体、水凝胶和生物组织——来形成人体与机器之间的接口。在本次极端力学快报 (EML) 网络研讨会 (Zhao, 2020) 中，我们讨论了软材料的设计以实现极端的机械性能，这对于形成这种长期、高效和高度兼容的接口至关重要，这种接口最终有可能融合人与机器及其智能。EML 网络研讨会演讲者和视频已在 https://imechanica.org/node/24098 上更新。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。
朝着为移动功能开发元验证模型
摘要：Metaverses实质上是一个虚拟吸引人的世界，试图合并（物理和最近数字化）现实。用于构建元模型的核心组件是最近的时尚技术，人工智能和区块链。所有域中的元应用程序引起了变体个人行为的注意，因此，安全问题变得更加更广泛，组织不受组织。因此，迫切需要使用机器学习和最新的深度学习技术对元式安全身份验证方法进行全面的需求。在本文中，我们介绍了与上述研究主题相关的最新技术的调查，并制定了问题陈述和模型的主要目标。预期的模型应能够分析数据和不同程度的严重程度的攻击。
2035年中医研究的可能机会和挑战
由于现代生物学和信息技术（例如人工智能（AI））的迅速发展，药物开发过程有望进行重大转化。由于这些新技术和概念在培养药物开发的每个阶段，因此，研究和发展的效率和成功率将有所改善。中医（TCM）是涵盖草药，针灸和气功的悠久的治疗系统，也将受到这些进步的深刻影响。在接下来的十年中，传统中医研究将与现代技术和概念融为一体，既有机会和挑战。到2035年，TCM预计将通过更现代和开放的研发模型与现代医学合并，从而为治疗更广泛的疾病提供了实质性的支持。
课程和教学大纲（2023-2024）
模块：1功能的增长3小时概述和算法和数据结构的重要性 - 算法规范，递归，绩效分析，渐近符号 - BIG-O，OMEGA和THETA符号，编程样式，编码的改进，编码 - 时间间隔交易，测试，测试，测试，吸收数据。Module:2 Elementary Data Structures 6 hours Array, Stack, Queue, Linked-list and its types, Various Representations, Operations & Applications of Linear Data Structures Module:3 Sorting and Searching 7 hours Insertion sort, merge sort, sorting in linear Time-Lower bounds for sorting, Radix sort, Bitonic sort, Cocktail sort, Medians and Order Statistics-Minimum and maximum, Selection in expected linear time, Selection in最差的线性时间，线性搜索，插值搜索，指数搜索。模块：4棵树6小时的二进制树 - 二进制树的特性，b-tree，b-tree定义 - b-tree上的操作：搜索b树，创建，分裂，插入和删除，b+-tree。模块：5个高级树8小时螺纹二进制树，左派树，锦标赛树，2-3棵树，张开树，红色树木，范围树。模块：6图7小时表示，拓扑排序，最短路径算法 - Dijkstra的算法，Floyd-Warshall算法，最小跨越树 - 反向删除算法，Boruvka的算法。模块：7堆和哈希6小时堆作为优先队列，二进制堆，二项式和斐波那契堆，霍夫曼编码的堆，可扩展的哈希。模块：8个现代问题2小时