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World File Search System两种方法
FSSF：在单位超立方体内生成完全顺序的空间填充设计
描述提供 Shang 和 Ap-ley (2019) < doi:10.1080/00224065.2019.1705207 > 提出的三种方法，用于在单位超立方体内生成完全顺序的空间填充设计。'完全顺序的空间填充设计'是指嵌套设计的序列（因为设计大小从一个点到某个最大点数不等），其中设计点一次添加一个，并且每个尺寸的设计都具有良好的空间填充特性。两种方法以最小成对距离标准为目标并生成最大最小设计，其中一种方法在设计规模较大时更有效。一种方法以最大孔尺寸标准为目标，并使用启发式方法来生成更接近极小最大设计的设计。
卷积神经网络的比较分析
摘要 EEG（脑电图）信号可用于判断患者是否会癫痫发作。事实证明，EEG 在癫痫发作的早期检测中至关重要。为了使用 EEG 信号检测癫痫发作，已经开发了几种机器学习模型。然而，其他人声称传统的基于规则的方法同样有效。本研究旨在反驳这一说法，并比较基于规则的技术和机器学习方法的性能。由于神经网络与人脑非常相似，因此被选为机器学习方法。数据集来自开源、免费使用的坦普尔大学医院异常 (TUAB) EEG 语料库。在使用两种方法对数据进行训练和测试后，基于规则的技术的准确率为 85.16%，而神经网络技术的准确率为 98.91%。
lib 4671西地那非蜂蜜和他tadafil的蜂蜜的确认分析
FDA在15年前开发了两种方法。一种方法是用于检测西地那非，另一种用于他达拉非的方法。这些方法被识别为LIB 4331和LIB 4353 9-10。这两种较旧的方法都使用不同的仪器平台，不同的列，移动相组成和提取程序，而不是此方法。先前开发的方法没有能力利用技术进步，从而大大增强了样品吞吐量。在某些情况下，这种方法将仪器运行时间从多达21分钟减少到6分钟（占仪器平衡）。这允许在一个小时内分析大约10个样本。此外，由于使用现代设备，提取时间会减少和改善。
ugust 13-15，2024 -n ovi，m iChigan同步MBSE模型和机器人的软件开发
摘要MBSE和敏捷软件开发都是国防部使用的重要方法，可促进成本降低的开发，并以高优先级的努力（例如机器人和自主系统）快速发展。尽管有共同的目标，但是使用两种方法所需的专业知识通常在具有不同技能的不同组合（例如系统工程师和软件开发人员）之间分开。为了弥合MBSE和敏捷软件开发之间的差距，我们开发了工具链，可帮助将软件开发与SYSML模型同步。这些工具链利用了我们创建的基于XML的开发人员维护模型导入文件（MIF）架构。MIF基于机器人操作系统概念，可用于根据程序需求在将来创建其他工具链。
关于基因组编辑食品的国际监管政策的差异和融合：如何找到中间地面
对基因组编辑技术采用的生物和产品的规定在多样性上增加，并且对先前法规对基因修饰的生物的路径依赖性影响。基因组编辑技术的法规是一片拼凑的国际法规，这些法规很难协调。但是，如果这些方法按时间顺序排列并检查了整体趋势，则最近基因组编辑的生物和GM食品的调节趋向于中间立场，该基础可以被视为“有限的收敛。”有一种采用两种方法的趋势：一种考虑转基因生物，但试图采用简单的法规，另一种将它们排除在法规范围之外，但需要确认。在本文中，我们讨论了为什么这两种方法倾向于收敛，并研究了这两种方法对农业和食品部门治理的挑战和含义。
对分裂学习和联合学习的评论
分裂学习（SL）和联合学习（FL）的整合提供了一个令人信服的机会，可以解决两种方法的固有局限性，并创建更强大的，具有隐私性的分布式学习系统。拆分学习，涉及将机器学习模型跨多个方分开，并在数据隐私和计算效率方面具有优势。通过分发模型组件，敏感数据保持本地化，从而减轻与集中数据收集相关的隐私风险。此外，SL可以通过在Singh等人的多个设备上分配训练工作量来提高计算效率，2019年。联合学习专注于分散数据的培训模型，而无需共享原始数据。这种方法在实现协作模型开发的同时保留了数据隐私。但是，FL可能会遭受沟通开销和处理异质数据分布的挑战。结合这两种技术具有创造一种协同方法的潜力，该方法在减轻它们的弱点的同时利用了两者的优势。例如，通过将SL的模型分区与FL的分散培训集成在一起，可以解散既具有隐私性且在计算上有效的分布式学习系统。这种组合还可以通过减少数据异质性和改善收敛性的影响来增强系统的鲁棒性。此外，SL和FL之间的协同作用可以为研发开辟新的途径。例如，探索针对不同类型的模型和数据分布的最佳分区策略是一个关键的调查领域。此外，开发有效的通信协议，用于在联合设置中的分配模型组件之间交换模型更新对于实际实施至关重要。总而言之，分裂学习和联合学习的结合为开发更安全，高效和可扩展的分布式学习系统提供了有希望的途径。通过仔细考虑两种方法的优势和劣势，研究人员和从业人员都可以释放这种协同组合的全部潜力。
使用不确定性定量
摘要 - 对意外情况的自动实时识别在自动驾驶汽车的安全中起着至关重要的作用，尤其是在不支持且无法预测的情况下。本文评估了来自深度学习域的不同贝叶斯不确定性量化方法，以预测基于系统级模拟的测试期间对安全至关重要的不当行为进行预测。具体来说，我们计算不确定性得分作为车辆执行，此后直觉是高不确定性得分表明无支撑的运行时条件，这些条件可用于区分安全性诱导故障驾驶行为。在我们的研究中，我们对两种贝叶斯不确定性定量方法相关的有效性和计算开销进行了评估，即Mc-辍学和深层集合，以避免行为不当。对全部 对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。
使用Monte Carlo方法估计红外热成像和K型热元测量引起的温度不确定性
摘要。这项研究的主要目的是使用Monte Carlo方法估算表面温度测量的不确定性。计算基于一组具有共同加热壁的平行微型通道中流体流动过程中传热的实验研究。使用红外热力计和K型热元同时进行加热壁表面上的温度分布。红外热成像是非接触式温度测量方法，而热元测量是接触方法（在选定点的测量）。提出并讨论了两种温度测量方法的示例结果。在计算中，使用蒙特卡洛方法来估计表面温度测量不确定性的不确定性。对蒙特卡洛模拟结果和不确定性扩散方法进行了比较分析。发现从这两种方法获得的结果是一致的。
全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座
摘要 - 我们在本文中描述了一种用户研究，在动画虚拟人类的背景下，比较了用户对众所周知的半自治头像和全身跟踪的头像的自我感知。我们旨在突出各个步行阶段中这些方法的优势和局限性。参与者走进了具有不同障碍的4个模拟环境。通过虚拟现实疾病问卷和一份专门研究用户感知和享受其头像下部的新问卷来量化这些结果。这项研究显示了半自治化头像的积极结果，尤其是在混乱的环境中。用户使用两种方法都保持相同的效率，在模拟内部超过45分钟后，他们没有疾病问题，并且为具有复杂障碍的环境提供了更好的享受结果。