• 什么是机器学习?• 传统编程与机器学习的区别 • 机器学习与人工智能的关系 • 机器学习的应用 • 机器为什么要学习?为什么不首先设计出按预期执行的机器?• 机器学习的类型(监督、无监督、半监督和强化学习) • 具有一个变量的线性回归 • 假设表示、假设空间 • 学习需要偏差 • 训练示例的概念 • 损失函数的概念,• 训练方法:机器学习算法可能用来训练模型的迭代试错过程,迭代训练方法的缺点,均方误差 (MSE),梯度下降算法。学习率对减少损失的影响,特征缩放的重要性(最小-最大规范化)。
影视娱乐:影视娱乐本季度的营业收入因影院发行和家庭娱乐业绩下滑而下降。由于国内外许多主要市场的影院关闭,全球影院业绩继续受到 COVID-19 的不利影响。由于本季度全球没有重大影院上映,我们很难与去年同期《狮子王》和《玩具总动员 4》的强劲表现进行比较。经营业绩:在上次财报电话会议上,我们表示,预计 DTC 业务的第四季度经营业绩将比去年同期增长约 1 亿美元。我们的业绩好于预期,由于我们三项流媒体服务的表现均好于预期,DTC 业务的营业收入比去年同期增长了约 3 亿美元。我要指出的是,在 12 月 10 日的国际频道投资者日之前,我们不打算进一步更新任何订阅用户数量,业绩下滑是由于联盟和广告收入下降,但部分抵消了成本下降的影响。
2024爱荷华州法案,房屋档案2673(行为卫生服务系统法)在爱荷华州卫生与公共服务部(HHS)的控制下建立了一个新的行为卫生服务系统,负责实施与心理健康和成瘾性疾病有关的州范围内的系统,这将取代当前的MHDS系统。爱荷华州代码第225C章将于2025年7月1日废除。当时将解散MHDS委员会。背景MHDS委员会成立于1981年,爱荷华州法案,第78章(心理健康,智障和发展障碍法),目前由州长任命的18名投票成员组成,并由参议院的三分之二投票确认,他们监督了11个MHD地区的决策。可以在HHS网站上找到更新的MHD区域地图。
摘要二甲双胍是一种在2型糖尿病(T2DM)管理中广泛使用的药物;然而,其促进与胃肠道(GI)不良事件(AES)限制其使用或治疗强化的发生率升高有关。二甲双胍与肠道生态系统之间的复杂相互作用已成为一种额外的兴趣,尤其是该药物对肠道菌群的组成和功能的影响。因此,在这篇综述中,我们提出了通过使用多晶体益生菌来减轻二甲双胍不耐症患者的GI AES来干扰Mi-Crobiota的可能性。我们从各种研究中综合发现,探索肠道菌群的修饰,以减少二甲双胍不耐受性T2DM患者的GI AES的一种手段。在讨论可用证据时,叙述概述了益生菌可以发挥有益作用并评估不同益生菌配方的功效的机制。T2DM和二甲双胍不耐症患者的肠道菌群修饰的研究结果似乎有望减轻GI AES。