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World File Search System参数值
锥体：扩散模型中用于定制生成的概念神经元
与给定主题相关的刺激的网络梯度统计。概念神经元在解释和操纵生成结果方面表现出磁性。关闭它们可以直接产生在不同场景中情境化的相关主题。连接多个概念神经元簇可以生动地在单个图像中生成所有相关概念。我们的方法在多主题定制方面取得了令人印象深刻的性能，甚至四个或更多的主题。对于大规模应用，概念神经元是环境友好的，因为我们只需要存储一个稀疏的 int 索引簇，而不是密集的 float32 参数值，与以前的定制生成方法相比，存储消耗减少了 90%。对不同场景的广泛定性和定量研究表明，我们的算法具有优越性
如何组合抗生素以限制耐药性进化
注意：当给出多个值时，这些值是在分析过程中发生变化的。药效学参数值是根据从实验数据中测得的值选择的 (Regoes et al., 2004)。Igler 等人 (2021) 审查了突变的成本和收益值；这里选择的值具体依赖于 Melnyk 等人 (2015) 和 Spohn 等人 (2019) 的工作。我们考虑了广泛的突变概率，包括极高和极低的值。这些值的示例可在 Rodríguez-Rojas 等人 (2014)、Imhof 和 Schlötterer (2001)、Oliver 等人 (2004)、McGrath 等人 (2014) 和 Wang 等人 (2001) 的文献中找到。请注意，我们对所有药物使用相同的 zMIC W。然而，由于浓度范围总是以 zMIC W 的倍数显示，因此结果与实际值无关，而实际值可能因药物而异。
面向可持续性的农业供应链网络设计：以椰枣为例
摘要。如今，农业和食品供应链吸引了学术界和工业界的关注。本文首先考虑枣产品的特性，将其作为最著名和最丰富的产品之一来设计和解决其供应链设计。枣产品的特殊特性使得供应链设计独一无二。因此，考虑不同的客户以及特定的产品流程是本文的另一个贡献。据报道，目前还没有关于这个主题的研究。在多目标元启发式算法中采用了几种旧的和最新的元启发式算法，以达到更好的集约化和多样化权衡。通过田口设计实验方法，选择了所提算法的适当参数值。此外，通过相对百分比偏差 (RPD)、CPU 时间和加权 LP 度量方法等方法来研究解决方案的质量。结果表明，多目标 Keshtel 算法 (MOKA) 效率更高，并且始终优于其他使用的算法。
2 型糖尿病、血脂异常和血压
摘要：本研究类型为单盲、安慰剂对照，并经医院伦理委员会批准。秋葵用于观察原发性和继发性高脂血症患者的降血脂、降血糖和降血压作用。制作了单独的文件夹来记录治疗前后的血压、总胆固醇、LDL 胆固醇、HDL 胆固醇和血糖等参数值。治疗前后值进行了比较，结果证明，与安慰剂相比，总胆固醇、甘油三酯、LDL 胆固醇和空腹血糖显着降低，p 值 <0.001。HDL 胆固醇增加，p 值 <0.01，这是一个显着变化。研究结果表明，秋葵可以降低原发性和继发性高脂血症患者的血脂水平和空腹血糖，并可用于预防代谢综合征导致的其他健康相关后果，如心脏病和中枢神经系统疾病。
基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）是一种通过输入提供大脑与外部设备之间通路的系统。
基于EEG的BCI开发和研究面临诸多挑战，例如运动图像数据的跨受试者分类。由于EEG信号的高度个性化，开发一种在预测受试者意图时达到足够高准确率的跨受试者分类方法一直很困难。2020年，我们提出了一种多分支二维卷积神经网络（CNN），每个分支使用不同的超参数值，对不同受试者的数据更加灵活。我们的模型EEGNet Fusion在103名受试者的eegmmidb数据集上针对执行和想象的运动动作分别实现了84.1%和83.8%的准确率。与三种最先进的CNN分类器EEGNet、ShallowConvNet和DeepConvNet相比，该模型取得了统计学上显著更高的结果。然而，所提模型的计算成本比用于比较的计算成本最低的模型高出四倍。
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
蚂蚁
4 我们在 R 中使用了随机森林包，并采用了默认的超参数值。5 在这里，数据选择由用于评估性能的相同标准驱动。具体来说，Deep-SCAN 网络训练利用 FreeSurfer 脑分割结果。厚度与分割高度相关，而分割在相关软件包之间具有特征性差异。然后通过确定与 FreeSurfer 厚度值的相关性来评估与 ANTs 厚度（不使用 FreeSurfer 进行训练）的相对性能。几乎同样成问题的是他们使用可重复性（他们令人困惑地将其标记为“稳健性”）作为额外的排名标准。可重复性评估应在偏差-方差权衡等考虑因素的背景下进行，并使用相关指标进行量化，例如考虑观察者间和观察者内变异性的类内相关系数。6 https://bicr-resource.atr.jp/srpbs1600/
使用MRILAB模拟的大脑T2加权神经图像中的参数来评估图像特征
已经对用于调整磁共振成像（MRI）参数的技术进行了研究，以获取具有更好特征的图像。在这项研究中，我们旨在通过使用用户友好的MRILAB模拟程序来调整翻转角度，激发次数（NEX）和带宽（BW）来确认人脑T2加权图像的最佳参数值。我们还考虑了噪声水平和相似性评估参数。根据结果，随着NEX的增加和BW的降低为90°，噪声水平和相似性评估得到了改善，而它们的最佳状态不太最佳，而不是90°的翻转角度。发现过多的参数变化会在此类图像中引起额外的噪声和伪影，从而导致图像清晰度恶化。因此，我们确认设置适当的参数在磁共振图像采集中至关重要。
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
通过学习将不完善的模型组合起来的多模型集成方法
摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表征。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型（被视为真实模型）的数据中学习。本研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近真实值，比每个单独的不完善模型要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。