抽象机器学习(ML)实验管理工具在构建智能软件系统时支持ML从业人员和软件工程师。通过管理大量ML实验,包括许多不同的ML资产,它们不仅促进了工程师的ML模型和支持ML的系统,而且还可以管理其演变,例如,在模型性能漂移时将系统行为追溯到具体实验。但是,尽管ML实验管理工具越来越流行,但对它们在实践中的有效性以及实际的好处和挑战知之甚少。我们介绍了实验管理工具及其提供给用户的支持的混合方法。首先,我们对81名ML从业者的调查试图确定ML实验管理和现有工具景观的好处和挑战。第二,对15名学生开发人员进行了对照实验,研究了ML实验管理工具的有效性。我们了解到,有70%的调查受访者使用专用工具进行了ML实验,而在不使用此类工具的人中,有52%的人不知道实验管理工具或其好处。受控实验表明,实验管理工具为用户提供了有价值的支持,以系统地跟踪和检索ML资产。使用ML实验管理工具降低了错误率和提高的完成率。通过介绍用户对实验管理工具的看法以及该领域的第一个受控实验,我们希望我们的结果在实践中促进了这些工具的采用,以及他们指导工具建设者和研究人员改善工具景观的整体。
避免功能化会导致更好的原子经济以及毒性较小的反应性物种和副产品。这一切都会导致较低的SCI。尽管DAP具有明显的优势,但与其他常规途径相比,由此产生的材料表现不佳。与Stille制成的聚合物相比,直接芳基聚合物O e eN具有较低的分子量23,并且缺陷的患病率更高。24个同源物缺陷是由随后的链中重复自我的随后的单体而变化的。这是由芳基亲核试剂(AR - H)和DAP中的芳基电到(AR - BR)引起的,反应性更接近。Accordingly, the C – H bond must be su ffi ciently active to undergo reaction and prevent homocoupling of the dibrominated monomer – a side reaction also seen in Stille and Suzuki coupling despite highly orthog- onal reactivity of the monomers in those polymerization
不常见的肿瘤称为胃混合神经内分泌 - 非神经内分泌肿瘤(G-Minens)由神经内分泌癌和腺癌的一部分组成。生物学和临床特征与胃腺癌的特征不同。他们的病理生理学,诊断标准和临床行为都是漫长的辩论的主题,其命名法已经发生了多次变化。它的出现在胃肿瘤的分类和诊断中引起了新的挑战。本综述将更新有关该主题的信息,涵盖分子方面,诊断标准,治疗和预后因素发现。它还将提供历史背景,以帮助理解混合胃肿瘤的思想和命名法的演变。此外,它将为读者提供对适用于现实情况的癌症难题的透彻理解。
纠缠是量子技术的关键资源,是令人兴奋的多体现象的根源。然而,当现实世界的量子系统与其环境相互作用时,量化其两部分之间的纠缠是一项挑战,因为后者将跨边界的经典关联与量子关联混合在一起。在这里,我们使用混合态的算子空间纠缠谱有效地量化了这种现实开放系统中的量子关联。如果系统具有固定电荷,我们表明谱值的子集编码了不同跨边界电荷配置之间的相干性。这些值的总和,我们称之为“配置相干性”,可用作跨边界相干性的量化器。至关重要的是,我们证明了对于纯度非增映射,例如具有 Hermitian 跳跃算子的 Lindblad 型演化,配置相干性是一种纠缠度量。此外,可以使用状态密度矩阵的张量网络表示有效地计算它。我们展示了在存在失相的情况下在链上移动的无自旋粒子的配置相干性。我们的方法可以量化广泛系统中的相干性和纠缠,并激发有效的纠缠检测。
图1。CH 4 -N 2覆盖物的实验设置可在低压(18 MPa)和低144温度(256 K±4 K)条件下进行合成。杂质在连接到145冷却系统的高压高压灭菌器中合成。由控制气体混合控制台,热质量流量146控制器,手动球阀,螺线管阀和气动压缩机组成的多气体混合系统允许在N 2 -CH 4中制备14777777777均匀的反应气体混合物,范围为4 mol%CH 4至95 mol%CH 4。通过分析可覆盖分离的气相来确定148个组合物,这要归功于Rolsi Micro-Smpampler/Impotor的149个直接气体注射到与热150电导率检测器(GC-TCD)相连的气相色谱仪的直接气体注入。151 152
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摘要:纺织业是第二大水密集型行业,并产生了大量的废水。即使在较低的浓度下,纺织品废水中存在的染料和重金属也会对环境和人类健康造成不利影响。最近,由于纳米词/添加剂在聚合物基质中的掺入膜性能增强,混合基质膜引起了极大的关注。这项当前的研究研究了ZIF-8/Ca膜对去除染料的疗效和实时纺织业流出物的处理。最初,使用探针超声仪合成ZIF-8纳米颗粒。XRD,FT-IR和SEM分析证实了晶体和六角形ZIF-8纳米颗粒的形成。将ZIF-8纳米颗粒分散到乙酸纤维素基质中,并使用“相浸入法”制备膜。使用FT-IR和SEM分析对膜进行了表征,该分析认可ZIF-8在聚合物基质中的不体化。后来,通过染料去除研究验证了ZIF-8/Ca膜的功效。对晶体紫,酸红色和反应性黑色的染料去除研究表明,膜的去除效率约为85%,并且研究进一步扩展到实时纺织流出的处理。关于纺织流出物的研究盛行,ZIF-8/CA膜也熟练地消除了化学氧需求(COD)〜70%,总有机碳(TOC)〜80%,以及诸如铅,铬和含水量的重金属,以及从纺织废水中获得的含量,并且证明是对纺织品的效果。
抽象密钥消息提出了一个原始的GWAS模型,该模型集成了等位基因的祖先,并允许探测背景特定的添加剂和优势QTL,涉及异性群互补性和混合性能。抽象的玉米遗传多样性被构造成彼此选择和改善的遗传群体。此过程会随着时间的流逝而增加组的互补性和分化,并确保由小组间杂交产生的杂种表现出较高的表现和异性症。为了确定与混合性能和杂种群体互补涉及的基因座,我们引入了一个原始的关联研究模型,该模型将等位基因的异性群的起源与异性构成群体分离,并将其与常规的添加剂/优势模型进行了比较。这个新模型应用于凹痕和弗林特线之间的阶乘,以及具有两种不同分析层的凹痕混合线之间的拨号线:在每个环境中和多种环境中。我们确定了所有特征的几个强大的添加剂QTL,包括一些用于开花时间的众所周知的加性QTL(在染色体8上的VGT1/2区域)。屈服特征在拨号面板中显示出显着的非加性效果。大多数检测到的产量QTL表现出过度势力或更有可能的伪过分效应。在这些QTL上明显过度污染,导致了遗传组互补性的一部分。环境之间的比较显示,添加QTL效应的稳定性高于非添加效应。我们还揭示了显示遗传群起源作用的大型染色体区域。根据局部杂种群的起源,几个QTL显示出效应的变化。总的来说,我们的结果说明了混合面板如何与专用的GWAS建模相结合,允许识别新的QTL,这些QTL无法通过通过传统建模分析的经典混合面板无法揭示的新QTL。
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 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