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多元微积分及其在人工智能中的应用...
其中 W = ( w 1 , w 2 , w 3 , ..., wn ) 是存储每个权重/偏差值的矩阵。对于每个 i ，wi 是网络中的一个权重或偏差的值。C 是我们的“错误”，应该尽可能低。显然，我们希望最小化成本函数，这可以通过计算网络中每个权重和偏差的偏导数来实现，这些权重和偏差最初具有任意初始值，这些值可能会发生变化。然后，我们使用递归关系 W n +1 = W n −∇ C ( W n ) 相应地修改权重和偏差值。通过迭代此过程，我们很可能可以到达点 C min = lim n →∞ C ( W n )，此时 C 最小化，并且人工神经网络模型经过训练可以给出我们想要的结果。
针对各种经济情景的供应链管理分析和设计，包括数据和系统管理
由于信息技术的快速发展，组织预计运营和供应链管理 (SCM) 的规划、调度和优化方面将很快发生重大变化。两种主要类型的风险对供应链管理和设计有影响。第一组处理供需匹配的困难，而第二组处理正常业务运营的中断。本文提供了一个理论框架，结合了风险评估和缓解的合作努力，这对于有效处理潜在的供应链中断至关重要。本内容提供了关于提高组织成功所需的战略资源和运营结构的深刻观点。我们利用偏最小二乘 (PLS) 方法来解决因果结构检查中的多重共线性和测量错误问题。结构方程建模中使用的统计方法最小二乘 (PLS) 基于偏方差。偏最小二乘 (PLS) 策略使用两阶段估计程序来计算权重、负载和路线估计。最初，使用提供的模型执行了几个简单和复杂的回归。重复该过程直到找到解决方案，从而产生一组用于确定潜在变量得分的权重。在第二步中，非迭代 PLS 回归产生载荷、路径系数、平均得分和位置参数。根据结构研究，实施可持续供应链管理 (SSCM) 可以显著改善企业的
BCM4C04：业务定量技术
统计定量技术统计技术是在进行有关某些现象的统计查询中使用的那些技术。它们包括从数据收集到解释收集到的数据的所有统计方法。统计技术涉及：1。数据收集重要的统计方法之一是收集数据。有不同的方法来收集初级和辅助数据。2。中心趋势，分散，偏度和峰度度量中心趋势的度量是一种用于查找系列的平均值的方法，而分散量的测量用于查找系列中的可变性。偏度度量分布的不对称性测量，而峰度的度量测量分布中峰值的平坦度。3。相关性和回归分析相关性用于研究两个或多个变量之间的关系程度。另一方面，回归技术用于估计一个变量对另一个变量的值。
发展中经济体的城市、灯光和技能
在发达经济体中，集聚具有技能偏向性：大城市技能丰富，技能工资溢价更高。本文描述了巴西、中国和印度技能的空间分布。为了便于与发达经济体的研究结果进行比较，我们通过汇总夜间卫星图像中连续光亮区域的基础上的更精细地理单元，为每个经济体构建了大都市区。我们的结果验证了这一程序。这些以灯光为基础的大都市区反映了美国和巴西以通勤为基础的定义。在缺乏以通勤为基础的定义的国家中国和印度，以灯光为基础的大都市区人口遵循幂律，而行政单位则不遵循。通过研究这些大都市区技能相对数量和价格的变化，我们得出结论，巴西、中国和印度的集聚也具有技能偏向性。
针对雄激素受体无序转录激活域的小分子诱导折叠螺旋状态的形成
Cα HN N C' Cβ 无偏 Tau-5 R2_R3 MD 集合 RMSD (ppm) 0.47 0.23 1.06 0.45 0.37 相关性 0.991 -0.558 0.954 0.915 1.000 Cα 重加权最大熵 Tau-5 R2_R3 集合 RMSD (ppm) 0.29 0.21 0.88 0.38 0.33 相关性 0.997 -0.312 0.968 0.934 1.000 表 1. 使用 a99SB- disp 力场对 Tau-5 R2_R3 进行 74μs 无偏 REST2 MD 模拟的 300K 副本以及最大熵计算和实验 NMR 化学位移之间的一致性使用 Cα NMR 化学位移作为约束得出的重加权集合。化学位移使用 SPARTA+ 57 计算。EPI-7170 对 Tau-5 R2_R3 的亲和力高于 EPI-002。
麻省理工学院-IBM Watson 人工智能实验室
循环经济的创意人工智能 跨物种数据翻译 去偏对象识别 深度表型分析 设计硅酸盐材料 动态在线预测 动态资源分配 动态处理策略 经济上有吸引力的人工智能
Diffusion Models for Reinforcement Learning
在离线RL中，离线数据集通常是由策略的混合物收集的，行为策略可能会表现出：•强大的多模式，•偏度，•不同动作维度之间的依赖性，这不能由对角线高斯政策很好地建模。
空间脑部 MRI 滤波方法分析......
非线性滤波器用于滤除 MR 数据中的伪影和噪声。信号保存和降噪之间的平衡使 MR 数据恢复成为一项复杂的任务。应用非线性滤波器（例如中值和非局部均值滤波器 (NLM) 滤波器）将右偏 Rician 分布转换为非偏高斯分布。NLM 滤波器比双边和中值滤波器提供更好的结果。由于应用非线性滤波器后分布不偏斜，因此应用了标准线性滤波器（例如高斯滤波器和维纳滤波器）并得出结果。NLM 和高斯滤波器的线性组合给出了令人满意的结果。对 40 张临床图像进行了实验，发现 NLM 滤波器具有最佳效果。用于比较的图像质量指标是峰值信噪比 (PSNR)、均方根误差 (RMSE)、结构相似性指数 (SSIM) 和熵。实验是在 MATLAB 2020a 上进行的。
使用机器学习技术从 MRI ADC 图像中提取特征以进行脑肿瘤分类
方法：这项前瞻性研究使用了 1599 个标记的 MRI 脑 ADC 图像切片，其中 995 个为恶性，604 个为良性，这些切片来自 195 名经放射学诊断并经组织病理学确诊为脑肿瘤的患者。从每位患者的 MRI ADC 图像中提取人口统计学信息、平均像素值、偏度、峰度、灰度共生矩阵 (GLCM) 特征、平均值、方差、能量、熵、对比度、同质性、相关性、突出度和阴影。在特征选择阶段，使用 ANOVA f 检验测量提取特征的有效性。然后，将这些特征用作几种机器学习分类算法的输入，并评估相应的模型。结果：根据 ANOVA f 检验特征选择过程的结果，两个属性：偏度（3.34）和 GLCM 同质性（3.45）的 ANOVA f 检验分数最低。因此，在继续实验时排除这两个特征。在测试的不同 ML 算法中，选择随机森林分类器来构建最终的 ML 模型，因为它具有最高的准确度。在超参数调整过程之后，最终模型能够以 90.41% 的准确率预测恶性和良性肿瘤。结论：本研究得出结论，上述特征（偏度和 GLCM 同质性除外）对于识别和区分恶性和良性脑肿瘤具有重要意义。此外，它们有助于开发一种高性能 ML 模型，该模型能够在尝试侵入性诊断程序（例如脑活检）之前协助脑肿瘤诊断过程的决策步骤。
对碳中立性的承诺
•到2040财年，从我们的商业活动中消除了所有温室气（GHG）排放（范围1和2），而无需碳抵消碳的偏移，并使我们的供应商通知我们为减少温室气体排放的努力。通过沟通和鼓励自愿行动，我们将使范围3的排放量减少50％（与2018财年相比）。此外，我们还将用经过验证的碳偏移来抵消未还原的范围3温室排放，以实现碳中立。•到2025财年，我们将通过购买可再生能源（包括大规模的PPA**）和主动的内部能源管理计划，将业务运营中的温室气体排放量减少40％（与2016财年相比）。此外，我们将通过告知供应商减少温室气体排放并鼓励他们采取自愿行动的努力，将范围3的排放量减少15％（与2018财年相比）。•在2020年，武田承诺通过使用可再生能源和经过验证的碳偏移来实现整个价值链（范围1、2和3）的碳中立性。