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分数：评估决策的鲁棒性 -
摘要 - 自主驾驶系统（ADS）测试对于ADS开发至关重要，目前的主要重点是安全性。然而，对非安全性能的评估，尤其是广告做出最佳决策并为自动驾驶汽车（AV）提供最佳途径的能力，对于确保智力和降低AV风险的智力也至关重要。当前，几乎没有工作来评估ADSS路径规划决策（PPD）的鲁棒性，即，在环境中无关紧要的变化后，广告是否可以维持最佳的PPD。关键挑战包括缺乏评估PPD最优性的清晰牙齿，以及寻找导致非最佳PPD的场景的困难。为了填补这一空白，在本文中，我们专注于评估ADSS PPD的鲁棒性，并提出了第一种方法，分区者，用于生成非最佳决策方案（NODSS），其中ADS不计划AVS的最佳路径。测试器包括三个主要组成部分：非侵入性突变，一致性检查和反馈。为了克服甲骨文挑战，设计了非侵入性突变以实施保守的修改，从而确保了在突变场景中保存原始的最佳路径。随后，通过比较原始场景和突变的场景中的驱动路径来应用一致性检查以确定非最佳PPD的存在。为了应对大型环境空间的挑战，我们设计了整合AV运动的空间和时间维度的反馈指标。这些指标对于有效地转向发射的产生至关重要。因此，分子可以通过生成新方案，然后在新方案中识别点头来生成点头。我们评估了开源和生产级广告Baidu Apollo上的分员。实验结果验证了分子在检测ADS的非最佳PPD中的有效性。它总共生成63.9个点头，而表现最佳的基线仅检测35.4个点头。
对基于分数生成模型的噪声时间表的分析
基于得分的生成模型（SGM）旨在通过仅使用来自目标的噪声扰动样本来学习得分功能来估算目标数据分布。最近的文献广泛地集中在评估目标和估计分布之间的误差上，从而通过Kullback-Leibler（KL）Divergence和Wasserstein距离来测量生成质量。在对数据分布的轻度假设下，我们为目标和估计分布之间的KL差异建立了上限，这取决于任何依赖时间依赖的噪声时间表。在额外的规律性假设下，利用了有利的潜在收缩机制，与最新结果相比，我们提供了瓦斯坦斯坦距离的更严格的误差。除了具有易处理外，该上限还结合了在训练过程中需要调整的目标分布和SGM超参数的特性。最后，我们使用模拟和CIFAR-10数据集1通过数值实验来说明这些边界，并在参数族中识别最佳的噪声时间表范围。
学习记忆的蒸发分数
文本S1。涡流数据集的数据预处理程序数据的原始采样频率为半小时。数据过滤过程可以概括如下：首先，要在夜间测量中降低噪声，用明智的热通量> 5 w/m 2和短波输入辐射> 50 W/m 2对原始数据进行过滤，以选择白天的数据。然后，将原始数据平均为每日比例值（将降水计算为每日总和）。其次，我们只保留一小部分优质数据> 0.8。使用已建立的方法对输入特征的时间序列中的差距进行了插值（Reichstein等，2005； Vuichard和Papale，2015）。我们还按站点进行视觉检查，以确保可以接受信噪比。请注意，校正了来自涡流协方差的所有半小时LE数据，以使用Bowen比率方法实现能量平衡（Twine等，2000）。由于数据限制，仅使用最浅的土壤水分测量值与干燥期间的蒸发分数预测动态进行比较。文本S2。模型解释 - 综合梯度（IG）开发了集成梯度来解释受过训练的模型，从而可以获得对每日EF预测的每个样本的输入特征的时间特征的重要性（Jiang等，2022; Sundararajan等人，2017年）。IG方法可以拆除基于LSTM的机器学习模型，并追溯输入的特定贡献，并在预测前的每个时间为每个功能分配重要性得分。较大的正Ig评分可能表明该特征大大提高了蒸发分数预测（例如，在最近端的时间内的降水可能对当前蒸发分数的预测比早期的降水更大。）较大的负IG分数表明该特征降低了EF预测。IG得分接近零表示对EF预测的影响很小。以这种方式，我们的模型不仅可以显示一般特征的重要性，而且还可以在预测之前的每个时间步骤显示不同的特征重要性。更具体地说，这意味着对于不同种类的PFT的EF预测，将考虑输入特征的时间长度，其中暗示在特定的极端事件或环境条件下，例如具有不同严重性水平的干旱，植物的植物响应具有不同的生根深度。输入特征X的IG评分（例如，在第i th时间步骤中降水的特定贡献）被表达为：
应用程序＃clin1-16103评分数据密钥...
该提案将允许在DOK7 CMS中首次临床试验提交IND，该试验将与[加利福尼亚州另一个加利福尼亚机构]的世界知名专家合作在[加利福尼亚临床站点]与[加利福尼亚临床站点]举行。该试验将使患有DOK7 CM的加利福尼亚州居民受益，对小儿人群的益处将尤为明显，这将是幸免的终身限制，例如需要气管切开术或严重的脊柱侧弯。资金要求$ 2,894,305 GWG建议级别1：保证资金流程投票所有GWG成员一致确认：“审查在科学上是严格的，有足够的时间来听取所有观点，并且分数反映了GWG的建议。”患者倡导者一致确认：“审查是以公平的方式进行的，没有过度的偏见。”评分数据最终分数：GWG的15个科学成员每个应用程序得分最多15个科学成员。应用程序的最终分数是所有单个成员分数的多数分数。如果没有多数分数，则最终得分为2。与分数相关的其他参数如下所示。
使用机器学习聚类分析对射血分数保留的心力衰竭进行表型映射：预后和治疗意义
Elena Galli、Corentin Bourg、Wojciech Kosmala、Emmanuel Oger、Erwan Donal。使用机器学习聚类分析对射血分数保留的心力衰竭进行表型映射：预后和治疗意义。心力衰竭诊所，2021 年，17 (3)，第 499-518 页。�10.1016/j.hfc.2021.02.010�。�hal-03246464�
修正为：用于锂离子电池寿命预测和基于风险价值的维护框架的不确定性校正分数广义帕累托运动
原文发表时未注明资金来源：本研究由泉州市科技重大专项（批准号：2022GZ8）、闽南理工大学技术创新项目（批准号：23XTD113）、产学研合作资助。
射血分数范围的心力衰竭治疗...
UBC 心力衰竭和心脏电生理学副教授 Charles Kerr 博士 心律管理杰出学者 UBC 心脏病学系研究主任 心脏服务质量与研究医学负责人 BC 医生 VCH 区域心力衰竭项目负责人
自动细胞外体积分数测量用于轻链型心脏淀粉样变性患者的诊断和预测
共分析了 300 名连续患者，这些患者接受了 CMR 检查以鉴别诊断 LVH。50 名患者确诊为 CA（39 名患有 AL-CA，11 名患有转甲状腺素蛋白淀粉样变性），198 名患者确诊为肥厚性心肌病，47 名患者确诊为高血压性心脏病，5 名患者确诊为法布里病。半自动深度学习算法 (Myomics-Q) 用于分析 CMR 图像。区分 CA 与其他病因的最佳截止细胞外体积分数 (ECV) 为 33.6%（诊断准确率为 85.6%）。自动 ECV 测量显示，对于 AL-CA 患者（修订版 Mayo III 或 IV 期）的心血管死亡和心力衰竭住院综合预后价值显著（ECV 40% 的调整风险比为 4.247，95% 置信区间为 1.215– 14.851，p 值 = 0.024）。将自动 ECV 测量纳入修订版 Mayo 分期系统可实现更好的风险分层（综合判别指数 27.9%，p = 0.013；分类净重新分类指数 13.8%，p = 0.007）。
对卫生政策/实践/研究/医学教育的影响：Holarrhena Pubescens种子的连续溶剂分数S
对卫生政策/实践/研究/医学教育的影响：Holarrhena Pubescens种子的乙醇提取物的连续溶剂分数显示在体外实验中显示抗菌，抗氧化剂和抗炎症潜能。体外研究的选定生物活性分数还表明，在大鼠模型中辅助诱导的关节炎的体内实验中，可以治疗慢性炎症。因此，该植物的种子可以用作天然抗氧化剂，抗菌和抗炎药。然而，需要进一步的研究才能了解该药物在其抗炎活性中的作用机理。请引用该论文为：Saha S，Subrahmanyam Evs。评估Holarrhena Pubescens（Buch.-Ham。）抗菌，自由基清除和抗炎活性墙。使用体外方法的种子和使用体内方法评估抗性势。J Herbmed Pharmacol。2025; 14（1）：82-89。 doi：10.34172/jhp.2025.52731。