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放松和惩罚：一种新型的双重二元超参数优化方法
近年来，双重方法已经非常受欢迎，可以在机器学习模型的有效估计高维超参数上。迄今为止，二进制pa-Rameters是通过连续放松和四舍五入策略来处理的，这可能导致解决方案不一致。在这种情况下，我们通过基于适当的罚款术语求助于等效的连续二线重新构造，以应对混合二元超参数的挑战优化。我们提出了一个算法框架，在合适的假设下，可以保证提供混合二进制解决方案。此外，该方法的一般性允许在提议的框架内安全地使用现有的连续折叠求解器。我们评估了两个特定的机器学习问题的方法的性能，即，回归问题中的群 - 符号结构的估计和数据蒸馏问题。报告的结果表明，我们的方法具有基于放松和舍入的最新方法竞争。
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g oo 11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g o11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形亚原子量表的量化应在下一个较高的10 40 x分形尺度（宇宙学）上重复，因此，应进行度量量化。一个元素不仅仅是局部重力，还包括确实有验证的局部组件。n = 1。例如，在所有螺旋星系平面的光环中，在大型R = 1-2gm /（rc 2）中，eq.4.13 k 00在大r（k 00»e i de /de /（1-2 e）的极限）中必须等于G oo = 1-2gm /（rc 2），鉴于所有通常的中心力力mv 2 /r = gmm /r 2在所有螺旋力平面中，halo的各个部分都必须在螺旋力平面中。求解V的这些方程式给出了我们的度量量化。v = n100km/sec（n =整数），因此我们不需要暗物质来解释这些光晕速度。审查：来自Parti Ultimate Occam的剃须刀理论的评论意味着最终数学物理学理论：假设0®Newpdet + µ + E Mandelbulbs in Fig6中的Mandelbulbs在自由空间中r H = E 2 10 40 40（0） /2M P C 2，k 00 （4.13）newpde = g µ（ÖKµµ）¶y /¶x µ =（w /c）y，y，v，v，k oo = 1-r h /r = 1 /k rr = 1 /k rr，r h = e 2 x10 40 n /m（n =。< /div>-1,0,1。，）。t +µ +e在2p 3/2球形壳上r = rh。2g = t +µ baryons，稳定（在此处不需要QCD）。那么，在r = r h时，newpde的（稳定）多电体状态吗？是。d c = 0给出了45°极端
混合学：OMICS数据集成项目
描述多元方法非常适合大型幻象数据集，其中变量数（例如基因，蛋白质，代谢产物）比样品数量（含量，细胞，小鼠）大得多。它们具有通过使用仪器变量（组件）来降低数据尺寸的吸引力，这些变量定义为所有变量的组合。这些组件随后用于生成有用的图形外，从而可以更好地理解整合的不同数据集之间的关系和相关结构。Mixomics提供了多种多种方法，用于探索和整合生物数据集，并在可变选择上具有特定的fosus。包装提出了几种稀疏的多变量模型，我们已经确定了高度相关的关键变量和/或解释感兴趣的生物学外。可以用混合学分析的数据可能来自高渗透测序技术，例如OMICS数据（转录组学，代谢组学，Promics，temomics，Metagenomics等），但也超出了Omics领域（例如光谱想象）。混合组学中实施的方法还可以处理缺失的值，而无需删除整个行中缺少数据的行。一种非详尽的方法列表包括多种广义规范相关分析，稀疏的部分最小二乘和稀疏分析分析。最近，我们实施了集成方法来结合多PLE数据集：N-N-Integration与广义规范相关分析的变体和P-集成与多组部分最小二乘的变体的变体。
比较每天三次Novomix胰岛素与胰岛素谷氨酸一次，每天一次，每天三次胰岛素阿斯帕特在2型糖尿病患者的血糖控制上的三次胰岛素蛋白：一项横断面研究
摘要目的：本分析的目的是比较这两种治疗方案（每天两次或三次胰岛素胰岛素或每天一次胰岛素甘蓝蛋白加两次或每日胰岛素ASPART两次）对伊朗患者T2DM患者的血糖控制的影响。材料和方法：这项横断面研究进行了一年，对YAZD医学研究中心的2型糖尿病患者进行了一年。从基线（第0周）到24 -48周的血糖控制（HBA1C，FBG和2HPP）在接受Novomix胰岛素两次或每天三次接受Novomix胰岛素的患者的电子文件中记录。将这些特征与每天接受一次胰岛素谷氨酸加一次的患者进行了比较，或者每天三次胰岛素阿斯帕特（根据每餐）。p <0.05被认为是显着的水平。结果：根据发现，两个治疗组均显示FBG，2HPP和HBA1C从基线到研究终点的显着降低（第24和48周）（所有比较p <0.05）。但是，在研究期间，与基线水平相比，HbA1c，FBG和2HPP水平的变化在两组之间并不显着。结论：与Aspart和NovoMix相比，胰岛素甘醇制度可有效地减少HBA1C-FBS-2HPP，但在这两个方面之间没有看到显着差异。建议观察更多的有效性并获得更有效和可靠的研究结果。关键字：胰岛素阿斯帕特，胰岛素甘细胞，血糖控制，糖尿病，类型2。
混合方法评论探索GPS的信心
引言可靠地访问了英国武装部队（UKAF）人员的高质量PMP护理，这是对通过PMP服务的人员进行研究的普遍主题。1对UKAF的妇女进行了自我报告的PMP症状的调查发现，有54.4％的响应者认为她们的治疗可以得到改善。他们报告了与工作有关的压力和常见的心理健康障碍，而不是PMP，其中一些报道GP对PMP管理缺乏信心。在UKAF服役的潜在围绝经期妇女（40-60岁）的比例从11％上升到2024年的19％，2意味着需要获得高质量的PMP护理，并且可用于服务人员。在英国更广泛的人口中，50至64岁的妇女人数从2011年的510万增加到2021年的590万，3岁和更多的女性正在开处方激素替代疗法（HRT），以供PMP症状。4尽管如此，缺乏GP对PMP处方的HRT处方的信心，尤其是在年龄<45岁的妇女中，并且患有主要心理症状的女性。5,6在评估专业PMP服务的潜在需求的一项调查中，超过50％的NHS GPS报告称，每周> 4个PMP案例> 4个PMP案例，但仍然缺乏信心。7
QPCR和RT-QPCR主混合用于研究应用程序
仅用于研究使用。不适用于诊断程序。©2025 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明，否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。Taqman是在许可和许可下使用的Roche Molecular Systems，Inc。的商标。飞-9785824 0225
评估混凝土混合物的碳足迹...
混凝土，了解实时强度玛图型提供的好处，例如优化脱离时间，降低供暖费用并促进潜在问题的早期识别。在数十年中，已经使用了多种先进的测试方法，例如电气方法，核磁共振，波传播，声发射和计算建模，并且已被用于研究这些现象[4，5]。RILEM作为社会发表了有关该主题的全面知识[6]。从工程师的角度来看，加权成熟度方法基于温度 - 强度相关性，AP梨是最有用和实用的方法[7-12]。但是，对于
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.................................................................................................................................................................................. 10 getB........................................................................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................................. 11 获取 CGinfo.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................12 获取 method 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.................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 16 methyAge .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................................................. 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..................................................................................................................................................................................................................................................27 pcrplot...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................28 plotCtrl...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................29 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阅读....................................................................................................................................................................................................................................37. ... 38 读取清单. ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 45
用于极边缘 DNN 推理的混合精度 RISC-V 处理器
摘要 — 低位宽量化神经网络 (QNN) 通过减少内存占用，支持在受限设备（如微控制器 (MCU)）上部署复杂的机器学习模型。细粒度非对称量化（即，在张量基础上为权重和激活分配不同的位宽）是一种特别有趣的方案，可以在严格的内存约束下最大限度地提高准确性 [1]。然而，SoA 微处理器缺乏对子字节指令集架构 (ISA) 的支持，这使得很难在嵌入式 MCU 中充分利用这种极端量化范式。对子字节和非对称 QNN 的支持需要许多精度格式和大量的操作码空间。在这项工作中，我们使用基于状态的 SIMD 指令来解决这个问题：不是显式编码精度，而是在核心状态寄存器中动态设置每个操作数的精度。我们提出了一种基于开源 RI5CY 核心的新型 RISC-V ISA 核心 MPIC（混合精度推理核心）。我们的方法能够完全支持混合精度 QNN 推理，具有 292 种不同的操作数组合，精度为 16 位、8 位、4 位和 2 位，而无需添加任何额外的操作码或增加解码阶段的复杂性。我们的结果表明，与 RI5CY 上的基于软件的混合精度相比，MPIC 将性能和能效提高了 1.1-4.9 倍；与市售的 Cortex-M4 和 M7 微控制器相比，它的性能提高了 3.6-11.7 倍，效率提高了 41-155 倍。索引术语 —PULP 平台、嵌入式系统、深度神经网络、混合精度、微控制器
商品互补性在混合捆绑策略中的作用
本文研究当垄断企业生产两种互补产品并可能采取捆绑销售策略时的最佳定价。为此，我们使用了 Yan 和 Bandyopadhyay (2011) 框架的修改版本，其中捆绑销售策略的有效性与互补程度正相关，并且独立产品需求的价格弹性可能不同。获得了三个主要结果。首先，混合捆绑销售被证明是最佳策略。其次，捆绑（非捆绑）产品的销售额和利润随着产品变得更加互补而增加（减少），这需要一种经验上合理的行为。第三，当产品高度互补时，弹性较小的产品和捆绑产品可以定价相同。关键词：混合捆绑；产品互补程度；价格弹性；多产品垄断 JEL 分类代码：D21，D42