在数据科学和机器学习的不断发展的景观中,时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式,在金融,医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4],该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中,我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是,我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型,该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
3.1胆道癌包括胆管癌(胆管癌),胆囊癌和截肢癌(远端肝外胆管癌)。委员会指出,由胰腺或小肠引起的末端癌不在评估范围内。患者专家描述了胆道癌的理解如何,因为它影响了少数人和症状通常被误诊在其他情况下。这意味着大多数胆道癌病例通常是在癌症通常无法手术的后期诊断出来的。一位患者专家描述了被诊断出患有晚期胆管癌的诊断是如何对他们及其家人产生重大情感影响的潜在前景。他们解释说,虽然胆道癌在老年人中更为常见,但它也可能影响年轻人,因为他们在44岁时被诊断出来。患者专家描述了他们如何进行手术以去除部分肝脏,然后进行6个月的辅助化疗,这有时使他们感到非常不适。他们解释说,手术后癌症反复出现的风险很高,这对他们和他们的家人来说仍然是一个持续的担忧。患者专家强调,很少有一线治疗选择可用于不可切除或晚期胆道癌,而化学疗法(吉西他滨加顺铂)在有资格接受治疗的人中已经是十多年的护理标准。它理解,通常不需要分子测试来开始一线治疗,因此可以给所有合格的人提供Durvalumab。患者和临床专家解释说,当前化学疗法的预后和生活质量很差,迫切需要更多的治疗选择。委员会指出,Durvalumab(加上吉西他滨和顺铂)是第一个获得许可作为无法切除或晚期胆道癌的一线治疗的免疫疗法。委员会了解胆道的实质性心理,社会和身体影响
最近,有效的视觉变压器表现出出色的性能,并且在资源受限的范围内延迟较低。通常,他们在宏观水平上使用4×4贴片嵌入式和4阶段结构,同时在微观级别利用多头配置的同时注意力。本文旨在解决记忆效率高的人中所有设计级别的计算重复。我们发现,使用较大的修补茎不仅降低了内存访问成本,而且还通过利用令牌表示,从早期阶段降低了空间冗余,从而实现了态度性能。fur-hoverore,我们的初步分析表明,在早期阶段的注意力层可以用会议代替,并且后期阶段的几个注意力头在计算上是多余的。为了处理这一点,我们介绍了一个单头注意模块,该模块固有地预先预先冗余,并同时通过相结合的全局和本地信息来提高准确性。在解决方案的基础上,我们引入了Shvit,这是一种单头视觉变压器,获得了最先进的速度准确性权衡。例如,在ImagEnet-1k上,我们的SHVIT-S4在GPU,CPU和iPhone12移动设备上比MobileVitV2×1.0快3.3×,8.1×和2.4倍,而同时更准确。用于使用Mask-RCNN头对MS Coco进行的对象检测和实例分割,我们的模型分别在GPU和移动设备上表现出3.8×和2.0×下骨架潜伏期时,可以与FastVit-SA12进行比较。
妊娠糖尿病(GDM)是指在怀孕期间的第一次葡萄糖不耐症的不同程度,无论预先存在糖尿病(1)。在过去几年中,GDM的发病率逐渐增加,范围从9.3%到25.5%(2)。GDM通常与先兆子痫,大疾病,围产期异常和死亡率有关,同时与母亲和后代的代谢综合征和高血糖的发作密切相关(3)。这种情况显着影响孕妇和胎儿的福祉,并为未来的疾病带来隐藏的风险(4,5)。GDM的临床诊断通常发生在24-28周的妊娠期,使用75G口服葡萄糖耐受性测试(OGTT)(6)。然而,经验证据表明,在此阶段诊断出GDM时,尽管症状管理可能有可能受益,但母亲和胎儿都可能已经在不同程度上受到不利影响(5,7)。因此,早期认识到GDM风险的怀孕对于预防妊娠和代谢性疾病的代际传播的负面结果至关重要。孕妇的胰岛素抵抗(IR)的早期检测已被证明有助于预测临床诊断之前的GDM发作(8,9)。TYG指数是根据禁食等离子体葡萄糖(FPG)和血清甘油三酸酯(TG)计算得出的,被认为是IR(10,11)的直接,经济,可复制和可靠的替代物。例如,sánchez-garcı́a等。Song等人的元分析。许多研究调查了TYG指数和GDM之间的关系,表明其作为早期GDM风险指标的潜力(12,13),但种族之间可能存在差异。(14)发现有或没有妊娠糖尿病的拉丁美洲孕妇TYG指数值没有显着差异。(15)表明,较高的TYG指数可以预测亚洲妇女的GDM,但在非亚洲妇女中不能预测。因此,使用来自国家健康和营养检查调查(NHANES)的数据,我们对美国的一群孕妇进行了横断面调查,以评估TYG指数与GDM之间的联系。
摘要 - 本文描述了一种称为仙人掌的输入空间建模和测试生成方法(具有组合测试的挑战性自治),该方法为自主系统创建了一系列“挑战场景”。尽管自主系统的参数空间是广泛的,但仙人掌有助于使用组合测试以及通过将专家判断到场景的制定中减少参数空间。可以在适当的测试基础结构(例如模拟器或循环测试)上执行所得场景。仙人掌可用于锻炼系统,作为获得符合ISO 21448或UL 4600等标准的努力的一部分。该方法用于生成商用自动驾驶汽车感知系统的测试方案。索引术语 - 跨越测试,输入建模,Au ossos Systems,自动驾驶汽车
该项目来自Google(https://adafru.it/icg),使用笔记本电脑的内置相机来识别各种谷物和棉花糖。然后根据您训练的模型对计算机进行分类。电路游乐场快车(http://adafru.it/3333)与计算机进行通信,以决定何时通过微伺服器对哪种棉花糖/谷物进行分类。
量子系统与其环境的相互作用导致量子相干的丧失。通常通过Ancilla,建立良好的储层工程方法调整量子系统与其环境的耦合,可以通过将有效的耗散性动态逐渐发展为量子量子状态或量子状态[1-6],从而克服了有效的耗散动力学来克服脱碳范式。尤其是在电路量子电差异的范围内[7],已经成功利用了储层工程,以自主保护在谐波振荡器的限制希尔伯特空间中编码的量子信息,即玻孔代码,而无需基于测量的反馈。这是通过有效的奇偶校验的工程来实现的,它保留了耗散的演化,该耗散演化将微波谐振器的状态驱动到由相反状态的均匀和奇数相干叠加跨越具有相反位移的歧义的歧管,也称为Schrödinger猫态[8-11]。原则上,这些耗散动态可用于准备猫代码的逻辑状态[9]。尽管如此,这不是必需的,因为使用最佳控制脉冲序列[10],可以使用分散耦合量子轴对微波谐振器场进行通用控制,或者正如最近已证明的那样,已证明,连续变量(CV)通用门集的优化序列[12,13]。因此,为了稳定CAT代码的唯一目的,储层工程是为了唯一的目的。
本本学论文研究了使Ari人形机器人能够使用机器学习和计算机视觉中的基本概念来学习和识别新对象的任务。该研究围绕着开发和实施直接向前的3D对象检测和分类管道,目的是使机器人能够识别以前尚未遇到的对象。该方法整合了开放式识别和增量学习的基本方面,重点是使用ARI机器人在实用环境中应用这些技术。通过一系列元素实验评估了实施系统的有效性,重点关注其检测和分类新的观察的能力。这些初始测试提供了有关系统在受控环境中的基本功能及其潜在效用的见解。本文在介绍性层面上有助于掌握机器人技术,并在实用机器人背景下对机器学习和计算机视觉的使用进行了初步探索。它为在机器人对象识别领域的未来研究奠定了基础。
*通讯作者,电子邮件:cyprian.mieszczynski@ncbj.gov.pl摘要摘要McChasy Code的主要目标是,通过模拟在Cryselline结构和crysefters cryselline cropters cryselline cropters和collesters的过程中,在通道(RBS/c)中记录了Rutherford反向散射光谱实验实验,该光谱实验是在频道/c/c中复制了。该代码的2.0版本提供了模拟大型频道的可能性(Ca.10 8原子)基于晶体学数据或分子动态(MD)计算而创建的任意结构。在这项工作中,我们介绍了代码的当前状态以及最近对镍(Ni)单晶形成的扩展结构缺陷(边缘位错和位错环)的研究结果。描述了两种建模扩展缺陷的方法:一种使用McChasy Code(PEIERLS-NABARRO方法)开发的,另一种是通过MD(LAMMPS代码)对Ni结构进行修改和热化获得的另一种。由局部弹丸 - 通量密度分布在缺陷周围进行了定性和定量研究。1。在过去的几十年中,许多组对不同材料的辐射缺陷进行了广泛的研究。许多作者[1-4]将卢瑟福的反向散射光谱(RBS/C)技术用作分析离子植入单晶的结构特性的标准方法[1-4]。不幸的是,缺乏适当的RBS/C光谱分析和过度简化方法的工具,通常会引起误导性结果。因此,开发一个适当的工具,可以分别针对在研究晶体中形成的各种缺陷进行详细的定量分析。McChasy V.1.0是在八十年代末在国家核研究中心开发的[5,6]。该代码的第一个版本的主要原理是通过模拟He-ions在内部旅行
对营养对粪便菌群的影响的研究及其与肥胖和与体重过大有关的肥胖和炎症的相互作用,已获得相关性,以开出精确的药物。 div>菌群的组成与饮食和生活方式密切相关,直接或间接影响脂肪组织的能量代谢,肠道生理学和稳态,影响肥胖,2型糖尿病,心血管疾病,某些类型的癌症和涉及的炎症过程。 div>对宏基因组机制的理解对于应对临床和流行病学挑战至关重要,并在营养炎症 - 肥胖轴上制定了个性化的治疗策略和健康政策,从它们之间的相互作用及其之间的相互作用及其可能的调节作用至关重要。 div>宏基因组过程的知识会更深入地了解菌群作为肥胖的原因或后果,以及对菌群组成的修改,以优化代谢健康并降低发病率的风险,并详细介绍与OBESITY和OBESITY和炎症相关的慢性疾病的治疗方法。 div>本综述着重于解决肠道菌群与营养,肥胖和炎症的关系,以开发有效的预防和治疗各种慢性代谢疾病的方法。 div>
