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空间旋转：带有Spintronics实施的基于空间辍学的二进制贝叶斯神经网络
摘要 - 机器学习系统在实时，关键的决策领域（例如自动驾驶和工业自动化）中获得了突出性。他们的实现应通过不确定性估计来避免过度自信的预测。贝叶斯神经网络（Baynns）是估计预测不确定性的原则方法。但是，它们的计算成本和功耗阻碍了它们在Edge AI中的广泛部署。利用辍学作为后验分布的近似值，将贝恩的参数进行二进制，以及在基于Spintronics基于旋转的计算中（CIM）硬件阵列中实现它们的进一步，可以提供可行的解决方案。但是，设计用于卷积神经网络（CNN）拓扑的硬件辍学模块是具有挑战性且昂贵的，因为它们可能需要大量的辍学模块，并且需要使用空间信息来删除某些元素。在本文中，我们引入了MC-SpatialDropout，这是一种基于空间辍学的近似贝恩，带有Spintronics的新兴设备。我们的方法利用Spintronic设备的固有随机性与现有实现相比有效地实现了空间辍学模块。此外，每个网络层的辍学模块的数量减少了9倍，能量消耗量为94。11×，同时与相关工作相比仍能实现可比的预测性能和不确定性估计。
使用黎曼概率的贝叶斯积累的端到端 P300 BCI
摘要 — 在脑机接口 (BCI) 中，大多数基于事件相关电位 (ERP) 的方法都侧重于 P300 的检测，旨在对拼写任务进行单次试验分类。虽然这是一个重要的目标，但现有的 P300 BCI 仍然需要多次重复才能达到正确的分类准确率。P300 BCI 中的信号处理和机器学习进步主要围绕 P300 检测部分，而字符分类不在范围之内。为了在保持良好字符分类的同时减少重复次数，解决完整的分类问题至关重要。我们引入了一个端到端流程，从特征提取开始，由使用概率黎曼 MDM 的 ERP 级分类组成，该分类使用跨试验的贝叶斯置信度积累提供字符级分类。现有方法仅在字符闪现时增加其置信度，而我们新的管道，称为黎曼概率贝叶斯累积 (ASAP)，在每次闪现后更新每个字符的置信度。我们提供了此贝叶斯方法的正确推导和理论重新表述，以便无缝处理从信号到 BCI 字符的信息。我们证明我们的方法在公共 P300 数据集上的表现明显优于标准方法。
眼睛练习对学童眼睛剧和折射率的影响
抽象目标：包括近视，远视和散光在内的折射错误，如果不纠正，可能会导致视觉障碍，最终影响学习成绩和生活质量。本研究旨在评估小学生眼镜练习对眼睛疲劳和屈光不正的影响。方法：该研究包括170名Aundi Patti Taluk周围公立学校屈光不正的学生。获得了从街区医疗官和公立学校的校长进行这项研究的许可。该研究建议得到政府托里医学院机构伦理委员会的批准。自愿和机密性得到了确保。纳入标准是8至15岁的儿童，眼睛疲劳和折射率<3.00屈光度。任何先天性眼缺陷儿童都被排除在外。将儿童分为85，以进行对照，而实验组则按随机数分为85。样本量通过使用计算机软件的功率分析来估算样本量，并发现功率为90％和5％的置信度。该研究于2022年2月至2023年4月进行。结果：有关眼睛疲劳问卷的数据表明，两组的预测试中的刺痛，瘙痒，发红，头痛和视力模糊等症状都适中至重度。测试后的结果显示实验组有显着改善，与对照组相比，症状降低至不小（p <0.001），表明眼睛运动的有效性。与预测试（-1.5）相比，在测试后（-1.5）中，实验组的中位二膜中位数的中位二元格（-1.5）显示出显着改善，而对照组没有显着变化。组间比较在测试后（p <0.001），但在预测试中没有显着。这些发现证实，干预措施可有效缓解眼睛症状和改善视力。结论：该研究提供了支持眼运动在减轻学童症状的有效性的证据。
di -ucla.in
[PDF]南非公立高中系统E Becker-2024的因子关系统计映射本研究为南非公立高中的学习者进步开发了与因素相关的映射，特别关注西开普和豪登省。使用2019年一般家庭调查中的数据是……[PDF]组合数据的计算和学习，张Zhang-2025二十一世纪是一个数据驱动的时代，人类的活动和行为，身体现象，科学发现，技术进步，技术进步以及几乎在世界上发生在大规模发电，收集和chug bat baug bat baug batsigance by sangey becke bection by nagiention b by nakey becke n sharke Ingrogiant by的范围中的一切。 J Lindsey，J Wu… - Arxiv预印式Arxiv…，2025年的机械解释性旨在了解网络能力的计算机制，以实现具体的科学和工程目标。因此，该领域的进展有望提供更大的……[HTML]用于供应链风险预测和干预计划M Wyrembek，G Baryannis的因果机器学习 - Barytrup -barytrup-国际生产研究杂志，2025年，Devel学习模型在供应链管理中的最终目标是使链链管理中的最终目标成为最佳干预措施。我们的结果表明，农田增加了1％会导致…However, most machine learning models identify correlations in data rather than inferring causation, making it difficult … Quantifying the Water Quality Impacts of Cropland Farming in China: A Satellite Data Approach C Tang, Y Guo, L Feng - American Journal of Agricultural Economics, 2025 We compile a unique satellite ‐ derived panel dataset to investigate the impacts of cropland coverage on the outbreak of Harmful Algal Blooms (HABs) in 2003年至2019年之间的中国。
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[PDF]南非公立高中系统E Becker-2024的因子关系统计映射本研究为南非公立高中的学习者进步开发了与因素相关的映射，特别关注西开普和豪登省。使用2019年一般家庭调查中的数据是……[PDF]组合数据的计算和学习，张Zhang-2025二十一世纪是一个数据驱动的时代，人类的活动和行为，身体现象，科学发现，技术进步，技术进步以及几乎在世界上发生在大规模发电，收集和chug bat baug bat baug batsigance by sangey becke bection by nagiention b by nakey becke n sharke Ingrogiant by的范围中的一切。 J Lindsey，J Wu… - Arxiv预印式Arxiv…，2025年的机械解释性旨在了解网络能力的计算机制，以实现具体的科学和工程目标。因此，该领域的进展有望提供更大的……[HTML]用于供应链风险预测和干预计划M Wyrembek，G Baryannis的因果机器学习 - Barytrup -barytrup-国际生产研究杂志，2025年，Devel学习模型在供应链管理中的最终目标是使链链管理中的最终目标成为最佳干预措施。我们的结果表明，农田增加了1％会导致…However, most machine learning models identify correlations in data rather than inferring causation, making it difficult … Quantifying the Water Quality Impacts of Cropland Farming in China: A Satellite Data Approach C Tang, Y Guo, L Feng - American Journal of Agricultural Economics, 2025 We compile a unique satellite ‐ derived panel dataset to investigate the impacts of cropland coverage on the outbreak of Harmful Algal Blooms (HABs) in 2003年至2019年之间的中国。
基于贝叶斯深度学习组成部分的可靠自主系统
摘要 - 作为自治系统，越来越多地依赖深度神经网络（DNN）来实施导航管道功能，不确定性估计方法至关重要，这是估计对DNN预测的信心的重要性。贝叶斯深度学习（BDL）提供了一种原则性的方法来模拟DNN中的不确定性。但是，在基于DNN的系统中，并非所有组件都使用不确定性估计方法，并且通常会忽略它们之间的不确定性传播。本文提供了一种考虑BDL组件之间的不确定性和相互作用以捕获整体系统不确定性的方法。我们研究了基于BDL的系统对自动航空导航的不确定性传播的影响。实验表明，我们的方法使我们能够捕获有用的不确定性估计，同时在最终任务中稍微改善了系统的性能。此外，我们讨论采用BDL来构建可靠的自主系统的好处，挑战和含义。索引术语 - Bayesian深度学习，不确定性宣传，无人驾驶，导航，动态依赖能力
Amani Wehbi，Eric J. Kremer，IriaGonzálezDopesoReyes。成人
Coxsackievievirus和腺病毒受体（CAR）是单个跨膜细胞粘附分子（CAM）。汽车在包括大脑，心脏，肺和睾丸在内的许多哺乳动物组织中表达。在上皮细胞中，CAR函数是众多CAM的典型作用的典型代表。然而，在大脑中，汽车的多个角色了解不足。更好地了解汽车在成人大脑中的生理作用，表征其位置是提高我们对其功能知识的原始步骤。此外，CAR还负责犬腺病毒2（CAV-2）载体的附着，内部化和逆行运输，这些载体在神经元电路的映射和基因转移中发现了一个细分市场，以治疗和对神经退行性疾病进行建模。在这项研究中，我们使用免疫组织化学和免疫荧光来记录汽车在健康的年轻小鼠大脑中的全球位置。在全球范围内，我们发现汽车是通过脑实质中的成熟和成熟的神经元表达的，位于躯体和投影上。虽然CAR偶尔与神经胶质酸性蛋白共定位，但该重叠仅限于与成人神经发生相关的区域。
大师实习优惠 - 2025年春季从Pac -Bayesian的角度来预测
机器学习算法在我们的社会中越来越普遍。随着这些算法的快速扩展，当研究算法应用于新数据时，就其可靠性和概括性能出现了许多问题。因此，对最广泛使用的算法进行了深入的数学分析，在当前的研究中起着越来越重要的作用。新工具以快速的速度出现，有助于研究为什么这些算法概括地概括了。这项研究属于统计学习理论的主要领域[8]。为了获得相关的统计保证，已经开发了许多方法，例如统一稳定性的概念，假设空间的复杂度度量或Pac-Bayesian理论[7，5]。Pac-Bayesian方法最近在发现新颖的概括范围中导致了连续的突破，直到现在，这些范围才能使用替代理论产生。它也已用于得出新算法以最大程度地减少此类界限（称为自我限制算法[9，第7章]）。
优惠说明 – 产品 - Cisco ThousandEyes
本优惠说明适用于 Cisco ThousandEyes，其更详细描述见 ThousandEyes 文档（“文档”）（统称“产品”）。产品是一个网络智能平台，以云服务的形式提供给您，并带有可选的云和本地代理（云代理、端点代理、企业代理、设备代理和支持 Cisco Real Speed 的网站统称“优势点”）。产品旨在帮助您测量和监控 Web 应用程序、托管服务和网络的可用性和性能，如文档中所述，文档可能会不时修订。产品包含多种不同的可见性功能（“付费功能”），例如网络和应用程序合成、最终用户监控、互联网洞察、云洞察等，使您能够根据您的可见性需求自定义产品。文档提供了有关产品技术规格、配置要求、特性和功能的更多信息。