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利用基于非参数的概率机器学习
图2。验证基于高斯过程的ML模型。（a）在得出的ΔKE和高斯过程之间的（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。 HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为
将体内质子汇率（KEX）MRI与定量敏感性映射相结合，以进一步对gadolinium阴性多发性硬化病变进行分层
材料和方法：从2017年12月到2020年12月，临床诊断的复发型MS患者被连续地纳入IRB批准的回顾性研究。自定义的MRI方案涵盖了常规t 2加权，t 2-流体衰减恢复，对比度t 1加权成像和定量序列，包括基于直接饱和的K EX MRI，取消了Omega Plots和QSM。与正常出现的白质相比，根据其GD增强及其敏感性以及K EX升高评估了每个MS病变。使用Mann – Whitney U检验或Kruskal -Wallis检验分析了有关病变特征和成像对比的差异和相关性，而Spearman等级分析具有P <0.05被认为是显着的。
圭内斯郡议会的住房行动计划
3d 自建地块................................................................................................................................................ 16
AE 4361 - 空间飞行操作
Hours Introduction, syllabus review 1.5 Elements of mission operations, spacecraft subsystems 1.5 The mission life cycle 1.5 Mission operations activity during space flight 1.5 Mission definition documents hierarchy 1.5 Launch vehicle selection and planning 1.5 Launch event sequence 1.5 Early operations 1.5 Satellite ground tracking problem 3 Sky visibility plots 1.5 Space based navigation 4.5 Team project overview 3 Satellite communications 6 Geostationary missions and communication satellites 1.5行星际任务操作1.5任务操作测试和培训1.5异常分辨率和容忍度1.5人类太空飞行操作3测试/考试/评论3总计42
IML：可解释的机器学习
说明可解释性方法分析任何机器学习模型的行为和预测。实施的方法是：Fisher等人描述的特征重要性。（2018），累积的局部效应图，由Apley（2018），弗里德曼（Friedman（2001） （2013），Ribeiro等人描述的本地模型（“石灰”的变体）。 al（2016），STRUMBELJ ET所描述的Shapley值。 al（2014），Friedman等人描述的特征交互。 al 和树替代模型。（2013），Ribeiro等人描述的本地模型（“石灰”的变体）。al（2016），STRUMBELJ ET所描述的Shapley值。al（2014），Friedman等人描述的特征交互。al 和树替代模型。
新抗精神病药物使用者的多重疾病特征和重大心血管事件风险：使用可解释机器学习的事件发生时间预测研究
这项回顾性队列研究使用了香港公共医疗机构的电子健康记录。我们纳入了 18-65 岁无 MACE 的患者，这些患者在首次使用抗精神病药物前三年内曾患过两种或两种以上慢性疾病。研究考虑了基线特征，例如年龄、性别、慢性病史、抗精神病药物使用史和前一年的服药史。结果是主要不良心血管事件 (MACE)，包括中风、急性心肌梗死 (AMI) 和心血管相关死亡 (CV 死亡)。根据抗精神病药物处方的初始年份，将数据集按 7:3 的比例随机分为训练和验证子集。使用条件推断生存树 (CISTree) 来识别 MACE 风险组。使用 5 倍交叉验证对十个机器学习模型进行超参数优化训练，并在验证集上进行验证。我们进行了时间依赖性的 ROC 曲线分析、校准图和决策曲线分析图，分别比较模型的判别能力、校准和临床应用价值。使用时间相关变量重要性、部分依赖图和 SHAP 图来解释所选模型。
航空高光谱图像和深度神经网络……
农作物产量需要以可持续的方式增加，以满足日益增长的全球粮食需求。为了确定具有高产潜力的农作物品种，植物科学家和育种家在数年间评估了多个地点数百个品系的表现。为了促进选择先进品种的过程，本研究开发了一个自动化框架。高光谱相机安装在无人机上，以收集具有高空间和光谱分辨率的航空图像。在连续两个生长季从三个实验产量田拍摄航空图像，这些田地由数百个实验地块（1×2.4 米）组成，每个实验地块包含一个小麦品系。联合收割机收割了上千块小麦地块的谷物，称重并记录为地面真实数据。为了利用高空间分辨率并研究地块内的产量变化，通过整合图像处理技术和光谱混合分析与专家领域知识，将地块图像划分为子地块。随后，使用分层抽样将子地块数据集划分为训练集、验证集和测试集。从每个子地块提取特征后，对深度神经网络进行产量估计训练。在子地块规模上预测测试数据集产量的决定系数为 0.79，均方根误差为 5.90 克。除了提供对子地块规模产量变化的见解外，所提出的框架还可以促进高通量产量表型分析过程，作为一种有价值的决策支持工具。它提供了以下可能性：（i）远程目视检查地块，（ii）研究作物密度对产量的影响，以及（iii）优化地块大小以每年在专用田地中调查更多线路。
