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算法体系结构：设计趋势
I. i tratoduction架构概念和价值观与塑造建筑物设计的总体原则具有相似之处。不同的哲学，例如参数主义，功能主义，现代主义，后现代主义和可持续的设计，当前不同的观点以及建筑的方法。相反，建筑师考虑到设计结构时的规模，实用性，可持续性，和谐，平衡，比例和节奏等重要要素。这些原则有助于创建功能，视觉吸引力和有意义的建筑物。实现建筑蓝图需要出色的创造力，复杂性和实用性。在建筑中，设计至关重要，因为它定义了建筑物或环境的整体体验，可用性和美学。非常喜欢语言，设计传达了结构的目标和愿景。这对于建立不仅功能功能和视觉吸引力，而且具有更深层次的含义至关重要。参数体系结构对建筑设计的影响是毫无疑问的。通过强调使用计算机工具生产
通过使用瞬态直方图解锁接近传感器的性能
摘要 - 我们提供了通过利用一类近距离飞行时间（TOF）距离传感器捕获的瞬态直方图来恢复平面场景几何形状的方法。瞬态直方图是一个一维的时间波形，它填充了入射在TOF传感器上的光子的到达时间。通常，传感器使用专有算法处理瞬态直方图以产生距离估计值，距离估计值通常在几种机器人应用中使用。我们的方法直接利用了瞬态直方图，以使平面几何形状能够更准确地恢复，仅使用专有距离估计值，并且平面表面的反照率的一致恢复，而单独的距离估计是不可能的。这是通过可区分的渲染管道来完成的，该管道模拟了瞬态成像过程，从而可以直接优化场景几何形状以匹配观测值。为了验证我们的方法，我们从广泛的观点中捕获了八个平面表面的3,800个测量值，并表明我们的方法在大多数情况下都以数量级优于专有距离基线的基线。我们演示了一种简单的机器人应用程序，该应用程序使用我们的方法感知与安装在机器人臂端效应器上的传感器的平面表面的距离和斜率。I. i tratoduction o ptally of飞机近距传感器最近已广泛使用场景瞬变。尽管这些传感器具有许多理想的属性，但现有的机器人应用程序不利用瞬态直方图，而是依靠低分辨率（最多最多这些传感器通过用光脉冲照亮场景，并在瞬态直方图中从场景中重新转移到场景中，从而测量该脉冲的形状，如图1。这些瞬态传感器在机器人技术中的使用是由于它们可靠地报告较大范围内（1cm -5m）的距离估计值，同时较小（<20 mm 3），轻量级和低功率（按测量的毫米级订单）[1]，[2]，[2]。由于其形式，可以将瞬态传感器放置在较高分辨率3D传感器无法的位置，例如在机器人操纵器的抓地力或链接上，或在非常小的机器人上。
使用机器学习和深度学习的心脏病预测
美国科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多大学计算机科学系A BSTRACT心脏病是当前在美国的最常见疾病，根据性别，根据官方统计，约有50％的美国人口患有某种形式的心血管疾病。本文根据胸痛和头晕等症状进行卡方测试和线性回归分析，以预测心脏病。本文将帮助医疗部门通过在疾病的开始阶段预测患有心脏病的患者为患有心脏病的患者提供更好的帮助。CHI Square测试是为了确定通过分析IEEE数据端口的心脏病数据集的胸痛与心脏病病例之间是否存在关系。测试结果和分析表明，美国最有可能患有胸痛，头晕，呼吸急促，疲劳和恶心等症状。该测试还表明，确定了一个星期的0.5，表明包括青少年在内的所有年龄段的人都可以面临心脏病，并且随着年龄的增长而患病率增加。此外，测试表明，面对严重胸痛的参与者中有90％患有心脏病，其中大多数成功的心脏病都在男性中，只有10％的参与者被认为是健康的。评估的p值远大于0.05的统计阈值，得出结论，诸如性，运动心绞痛，胆固醇，旧峰，ST_SLOPE，肥胖和血糖等因素在心血管疾病的发作中起着重要作用。我们已经使用基于逻辑回归的预测模型测试了数据集，并且观察到85.12％的准确性。k eywords卡方测试，r;数据挖掘；大数据；线性回归分析；心脏病;风险因素；机器学习；心血管疾病； Python;逻辑回归； Sklearn;熊猫，numpy，nltk。1。tratoduction心血管疾病描述了可能影响人心脏的各种疾病。心脏病是全球最致命，最复杂的人类疾病之一[1]。对世界卫生组织（WHO）报告的报告，心血管疾病每年在全球每年造成1,790万人。[9]声称，在心脏病中，心脏将血液不足泵入影响其功能的其他身体器官。根据[2]，增加心脏病可能性的某些活动是肥胖，高水平的胆固醇，高血压等。此外，年龄，遗传和过去事件也会影响发展心脏病的可能性[5]。如美国心脏协会所描述的那样，患有心脏病的人表现出各种体征和症状。这些人在睡眠中遇到挑战，心跳不规则（心率降低或增加），快速减肥和腿肿胀。但是，这些体征和症状对于不同的疾病特别是在老年人中很常见。因此，很难获得实际诊断，这可能会导致不久的将来死亡率增加。