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实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
韩国共和国的低融化聚酯主食纤维
TAK报告中报告的数字在倾销保证金评论2：商业是否应调整房屋市场间接销售费用变量以准确反映正确的货币评论3：商业是否应调整美国销售宇宙在此程序评论中捕获所有相关销售4：商业是否应计算出一个房屋市场销售VI的报告计费调整的正常值净值。建议
讲师。成员Fuad Alhajomar-数据中心
帕克森·汤姆（Parkinson Tom），Zoubir Tarek，Abdullalev Shahr，Abedtalas Musallam，Alyamani Ghana，Alibrahim Ziad，Alhusny Majdi，Alhajomar Fad，Hajhamoud Hamoud，Hajhamoud Hamoud，Ibooor Fadi，Allito Husam husam husam husam husam husam fadi Jenkins Michael，Rashwani Abdulkader，Sennou Adnan，Shaban Fateh div>
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
Alwd第七版。 Thomas A. Mayes和Perry A. Zirkel，州教育机构与特殊教育：义务和负债，10 B.U.酒吧int。 L.J. 6
残疾儿童和学校官员之间关于残疾儿童特殊教育的争议正在以更大的频率到达法院。”尽管《残疾人教育法案》（以下简称“想法”）和相关法规的绝大多数争议仅限于针对特定儿童的特殊教育计划的制定或实施，但一些争议暗示了全州范围内的关注。在这种情况下，残疾儿童的父母还可以针对“州教育机构”（SEAS）3（除了或代替当地学区（地方教育机构或Leas）外）进行。4此类诉讼中的股份非常高，其影响超出了直系政党。此外，知情的观察者预测，针对海洋的行动将更频繁地发生。，例如，查尔斯·韦瑟利（Charles Weatherly）和里德·马丁（Reed Martin），著名的特殊教育律师
通过使用聚酯和聚丙烯纤维混凝土
摘要 - 现在，混凝土用于最大的建筑项目，并且在不久的将来，没有其他选择。有必要开发更好的质量混凝土，以延长生存更长的生存并具有提高机械品质，以延长任何结构的使用寿命，因为大量混凝土被用于新建筑工作。不可能改变其天生的易碎性或对任何混凝土结构的拉伸强度的要求。纤维增强混凝土（FRC）似乎是可行的替代品。聚酯和聚丙烯纤维（PP）作为混凝土中的二级加固以改变其脆性特性的实际应用是本研究论文的主要主题。在这项调查中采用了M40级混凝土等级。结果，将不同比例的聚酯和聚丙烯纤维添加到混凝土中。按该顺序按混凝土的重量进行0.32、0.37、0.42和0.47。为了研究聚酯和聚丙烯在混凝土中的使用，进行了一系列受控的实验室测试。对于压缩和弯曲强度，仅在第一个样品中评估了基本混凝土混合物。在0.32、0.37、0.42和0.47％的聚丙烯纤维中分别评估第二个样品的抗压强度和弯曲强度，将其添加到混凝土混合物中。在第三个混凝土样品中测试了聚酯和聚丙烯纤维。演示了如何在混凝土中添加纤维可以提高其质量。
脑电图神经活动的贝叶斯推断
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种将大脑活动转化为操作技术命令的系统。脑电图 (EEG) BCI 的常见设计依赖于 P300 事件相关电位 (ERP) 的分类，这是一种由常见非目标刺激中罕见的目标刺激引起的反应。现有的 ERP 分类器很少直接探索神经活动的潜在机制。为此，我们对 P300 ERP-BCI 设计下的多通道真实 EEG 信号的概率分布进行了新颖的贝叶斯分析。我们的目标是识别神经活动的相关时空差异，这为 P300ERP 反应提供了统计证据，并有助于设计高效、准确的个性化 BCI。作为我们对单个参与者分析的一项重要发现，视觉皮层周围通道的目标 ERP 在刺激后约 200 毫秒达到负峰值的后验概率为 90%。我们的分析确定了 BCI 拼写器的五个重要通道（PO7、PO8、Oz、P4、Cz），从而实现了 100% 的预测准确率。从对其他九名参与者的分析中，我们一致地选择了确定的五个通道，并且选择频率对带通滤波器和内核超参数的微小变化具有稳健性。本文的补充材料可在线获取。