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调查基于虚拟现实的学习环境中精神状态解码的特征设定决策
受试者和HBO/HBR-WISE分类模型嵌套的交叉验证具有超参数优化（5倍折叠à20次重复）公制AUC-ROC经验机会水平估计的经验机会水平估计了使用假人分类器分类器：线性判别分析（LDA），STER（LDA）（SSV MACHICER）（s vecter）（s vector）（s vecter）（范围）。平均，最大，最小，峰值2Peak，斜率，Time2Peak评估：交叉验证折叠上的自举以估计平均值及其置信区间
使用3D多孔结构的超级电容器的开发
具有空间变化的极化模式的近端光束是结构化光领域的许多最新发展[1-4]。这种结构化的梁可以复杂，许多空间模式都促成了复杂的极化模式[5-7]。最简单的是，它们可能是由具有正交极化的两种不同的空间模式形成的。基本示例是具有径向或方位角极化的光束[8-10]。前者是在传播方向上实现紧密的聚焦和增强的田间强度[11,12]。我们在2020年表明，最简单的vecter梁可以表现出偏振模式，该模式很容易用天空结构鉴定[13]。此类模式的特征是
了解神经网络背后的数学
在本节中，我们简要旨在取消明白为什么我们需要前面提到的激活功能，称为σ。我们已经了解到，神经网络通过总结权重和激活值的乘积来计算从给定输入⃗X的输出vecter。在第一层中，这些进化值只是我们的输入阀。当前，我们的网络计算输入值和参数的线性组合。实际上，如果我们要对数据进行分类或做出预测，则关系可能根本不存在。因此，我们需要对网络进行非线性，这是激活函数发挥作用的地方。如下图所示，有多个激活函数，每个功能都有不同的问题域的特征。Sigmoid Activation通常用于将非线性引入网络，也可以relu
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
Kontogiannis，Theodoros，Braybrook，Julian，McElroy，Christopher，Foy，Carole，Carole，Whale，Alexandra S，Quaglia，Milena和Smales，C Mark（2024）角色
标准化腺相关病毒（AAV）用于生物治疗应用的vent vecter venters venterage对确保基因疗法的安全性和效率至关重要。这包括分析产品的关键质量属性。，用于评估这些属性的许多当前分析技术都有局限性，包括低吞吐量，大型样本需求，了解得很差的测量可变性以及方法之间缺乏可比性。为了应对这些挑战，必须建立可用于可比性测量，当前测定的优化以及参考材料的开发的高阶参考方法。高度精确的方法对于测量空/部分/全帽比和AAV矢量的滴度是必需的。此外，重要的是要开发方法来测量较不建立的临界质量属性，包括翻译后修饰，衣壳固定测定法和甲基化方案。这样做，我们可以更好地了解这些属性对产品质量的影响。此外，诸如宿主细胞蛋白和DNA污染物之类的含量的定量对于获得调节性批准至关重要。通过告知过程开发并促进参考材料的生成以进行测定验证和校准，对彻底表征AAV向量的开发和应用对于彻底表征AAV向量至关重要。
一种机器学习方法来识别订阅期限存款的客户
摘要。这项研究的动机源于有针对性的营销活动在银行业务中的重要性以及机器学习的潜力（ML）彻底改变该领域。强调银行有效地确定潜在客户的定期存款，从而优化其营销工作和资源。我们的论文讨论了ML在银行业，尤其是在营销策略中的不断发展的作用。问题声明确定了在银行期限存款中准确预测客户行为的挑战。该声明强调了传统的营销方法可能如何落后，并认为ML方法可以提供更准确的预测和见解。它还涉及需要进行更全面的研究，以整合银行业中该特定应用的各种ML算法。这些目标包括开发ML模型，以预测客户订阅定期存款的可能性，并比较算法诸如支持vecter机器（SVM），随机森林，决策树，回归和KNN等算法的有效性，并使用葡萄牙银行业务机构的数据集评估模型的性能。另一个目的是为将ML应用于银行业策略的知识体系做出贡献。在这里，我们深入研究了与银行业中客户识别有关的特定ML算法，并讨论了各种算法的优势，劣势和银行业中的适用性。