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DELO XLI腐蚀抑制剂 - 浓缩物
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产品创新背景下的人工智能/机器学习和模拟
类似网络 - 前馈：• 在此步骤中，NN 根据当前权重 𝒘 和输入预测 Ŷ。• 计算误差 ( 𝒥 ( 𝑤 )) = (Y- Ŷ) 范数 - 反向传播：
对本地分类的量子机学习管道的实施和经验评估
在当前时代，量子资源非常有限，这使得量子机学习（QML）模型的使用困难。涉及监督任务，通过量子局部性技术的引入，该方法允许模型仅专注于所考虑元素的邻域。一种众所周知的位置技术是k -neart最邻居（K -NN）算法，其中已经提出了几种量子变体。然而，它们尚未被用作其他QML模型的初步步骤。相反，对于经典的对应物，已经证明了基本模型的性能提高。在本文中，我们提出并评估利用量子位置技术以降低尺寸并改善QML模型的性能的想法。详细说明，我们提供（i）在python中实施了QML管道的本地分类和（ii）其广泛的经验评估。关于量子管道，它是使用Qiskit开发的，它由量子k -nn和量子二进制分类器组成，两者都在文献中已经可用。结果表明，在理想情况下，量子管道的等效性（就精度而言）与其经典对应物的等效性，即局部对QML领域的应用的有效性，但所选量子k -nn对概率波动的强烈敏感性以及诸如随机基线森林之类的经典基线方法的较好性能。
我们的策略和绩效
投资于增长和积极的投资组合管理，我们看到了NN的充足有机增长潜力，尤其是在我们在欧洲和日本的国际活动中，该活动在2021年显示健康的增长。受到有利的潜在经济趋势的支持，并提高了对保护需求的认识，我们期望这些细分市场的进一步增长（在第24页和第26页上了解更多）。在荷兰非生命中，我们有好处，可以从我们的规模和承保绩效中受益，以进一步发展（在第20页上阅读更多）。在NN Bank，我们看到了由高质量抵押贷款驱动的进一步增长机会（有关更多信息，请参见第22页）。 最后，在荷兰生活中，我们看到了养老金业务的增长机会，这是由于即将发生的荷兰养老金市场变化所推动的（在第18页上了解更多信息）。在NN Bank，我们看到了由高质量抵押贷款驱动的进一步增长机会（有关更多信息，请参见第22页）。最后，在荷兰生活中，我们看到了养老金业务的增长机会，这是由于即将发生的荷兰养老金市场变化所推动的（在第18页上了解更多信息）。
人工智能在药物化学领域的研究现状
与许多科学技术领域一样，人工智能 (AI) 目前在药物发现和药物化学领域备受期待。在这里，AI 主要指机器学习 (ML)，它只是方法论 AI 频谱的一部分。对 AI 的高度兴趣主要源于使用多层神经网络 (NN) 架构的深度学习。进入药物化学的其他 AI 方法包括专家系统和（实验室）机器人技术。然而，深度学习显然占主导地位。值得注意的是，ML 在化学信息学和药物化学领域已有悠久的历史。二十多年来，ML 方法已广泛应用于化合物性质预测。在药物化学中，计算研究感兴趣的特性首先包括小分子的生物活性，也包括物理化学特性（例如溶解度）或体内特性（例如代谢稳定性或毒性）。预测此类特性旨在支持药物化学实践中的关键任务：决定下一步合成哪种化合物。多年来，NN（早期用于特性预测的流行方法）大部分已被其他 ML 方法（例如支持向量机、随机森林或贝叶斯建模）所取代。这主要是由于 NN 倾向于将模型过度拟合到训练数据，以及其预测的黑箱特性（黑箱也适用于其他（但不是全部）ML 方法）。在药物化学中，化学直觉继续发挥着重要作用，无法用化学术语解释的黑箱预测不利于 ML 在实际应用中的接受。最近，随着深度神经网络 (DNN) 的出现和对深度 ML 的高度期望，NN 在药物化学中经历了复兴。这些期望主要源自其他领域，例如计算机视觉（图像分析）、自然语言处理或网络科学（包括社交网络）。
减少皮肤CD200：牛皮癣中的CD200R1信号传导增强了中性粒细胞的皮肤
pn皮肤具有前杂种蛋白质组学21和静态22 - 24个特征，导致炎症状态。8个因素决定这种有利状态的因素尚不清楚，但可能涉及遗传学和以前的环境侮辱。确定CD200R1信号是否失调并因此导致牛皮癣易感性，通过流式细胞仪在NN和PN皮肤中评估CD200R1水平。PP皮肤很大程度上没有检查，因为变化可能是发病的结果，而不是导致易感性。CD200R1在大多数免疫和非拓扑（CD45-阴性）细胞上表达，并在NN和PN皮肤中类似表达（支持信息：图S1）。尽管CD200R1水平相似，但如果配体水平受干扰，信号传导可能会失调。因此，通过定量聚合物ASE链反应（QPCR）评估CD200表达，揭示了PN与NN皮肤的表达降低（图1A），从而确认了先前的RNASEQ数据。25 CD200在PP皮肤中也可能会降低（图1A），但是需要增加样本量以确认这一点。通过流式细胞术，在止血细胞中无法检测到CD200（数据未显示），但在CD45，hla -hla -dr，dr， - - 和cd45 -hla -hla -hla- dr +
提高和比较机器学习分类器的性能与元数据的技术来检测代码气味
背景：连续修改，次优的软件设计实践和严格的项目截止日期有助于代码气味的扩散。检测和重构这些代码气味对于维持复杂而必不可少的软件系统至关重要。忽略它们可能会导致未来的软件缺陷，使系统具有挑战性，并最终过时。监督的机器学习技术已成为无需专家知识或固定阈值值的代码气味分类的有价值的工具。可以通过有效的特征选择技术和优化超参数值来实现分类器性能的进一步增强。AIM：通过使用各种类型的元元素算法（包括群体智能，物理学，数学和基于生物的）等各种类型的元元素算法对多种机器学习分类器的性能度量进行改进。将其性能度量进行比较，以在代码气味检测的背景下找到最佳的元元素算法，并根据统计测试评估其影响。方法：本研究采用了十六种当代和鲁棒的元元素算法来优化两种机器学习算法的超参数：支持向量机（SVM）和k -near -tehermest邻居（K -NN）。无免费的午餐定理强调了一个应用程序中优化算法的成功可能不一定扩展到其他应用程序。因此，对这些算法进行了严格的比较分析，以确定最佳的代码气味检测解决方案。75％，100％和98。分别为57％。分别为57％。各种优化算法，包括算术，水母搜索，基于学生心理学，基于学生心理学，正弦余弦，Jaya，Jaya，crow Search，Dragon Fly Fly，Krill Herd，Multi-Forse，共生，花生，花授粉，基于学习的学习，基于学习，牵引力搜索，牵引力搜索和基于生物地理学的优化。结果：在优化的SVM的情况下，获得的最高准确性，AUC和F量值为98。非常明显的是，准确性和AUC的显着提高，达到32。22％和45。分别观察到11％。对于k -nn，最佳准确性，AUC和F量值的值在100％下都是完美的，准确性和ROC -AUC值值得注意的远足，相当于43。89％和40。 分别为83％。 结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。 统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。 优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。 这个创新89％和40。分别为83％。结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。这个创新
按经济活动划分的国内生产总值
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