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World File Search System合奏
亮雪干旱：长矛大合奏中的美国西部雪带的未来
美国西部的抽象季节性积雪（WUS）对于满足夏季水文需求，降低野火的强度和频率以及支持雪道经济体至关重要。虽然积雪（SD）的频率和严重程度（即，在持续的全球变暖下都会增加雪的雪带，但内部气候变异性的不确定性仅通过观察结果来量化。使用30人的大型集合，来自现状的全球气候模型，预测和地球系统研究（SPEAR）的无缝系统以及基于观测的数据集，我们发现WUS SD的变化已经很大。到2100年，Spear Project SDS在共享的社会经济途径5-8.5（SSP5-8.5）下的频率近9倍，而SSP2-4.5的频率则高出5倍，而1921- 2011年的平均平均水平则高出5倍。通过研究SD的两个主要驱动因素，温度和降水量的影响，我们发现平均WUS SD会变得更温暖和潮湿。为了评估这些变化如何影响未来的夏季水的可用性，我们跟踪了遍布Wus流域的冬季和春季雪带，发现区域之间“无诺夫”阈值的发作时间和整体内部的较大内部变异性的差异。我们将区域间可变性归因于区域平均冬季温度和区域内变异性的差异，这是不可减至的内部气候变异性，仅由温度变化很好地解释。尽管有强大的场景强迫，但内部气候变异性将继续驱动SD和NO -NOW条件的变化。
psilocybin增强恐惧灭绝与皮质合奏的双向调制有关
5-羟色胺2受体（5HT2R）激动剂psilocybin在神经术 - 跨科学疾病中表现出快速而持续的治疗疗效，这些疾病的特征是认知僵化。然而，尚未表征psilocybin对行为灵活性持续变化的神经活动模式的影响。测试了psilocybin通过改变皮质神经合奏中活性增强行为柔韧性的假设，我们在为期五天的痕量恐惧学习和灭绝测定中进行了延误皮质中的纵向单细胞成像。一剂psilo-cybin引起的恐惧学习和灭绝日之间的集合周转，同时相反地调节了恐惧和灭绝活性神经元中的活动。急性抑制恐惧活性神经元和延迟灭绝活性神经元的募集是预测psilocybin增强恐惧灭绝的。一个计算模型表明，psilocybin对恐惧活性神经元的急性抑制足以解释其几天后其神经和行为效应。这些结果与我们的假设保持一致，并引入了一种新的机制，涉及回合膜皮质中恐惧活性种群的抑制。
自适应预测合奏：改善运动预测的分布概括
摘要 - 自主驾驶的基于深度学习的轨迹预测模型通常会在概括到分布（OOD）方案的概括中遇到困难，有时表现比简单的基于规则的模型差。为了解决这一限制，我们提出了一个新颖的框架，自适应预测集合（APE），该集合整合了深度学习和基于规则的预测专家。学习的路由功能，与深度学习模型同时训练，根据输入方案动态选择最可靠的预测。我们在大规模数据集上进行的实验，包括Waymo Open Motion Datat（WOMD）和Argoverse，证明了整个数据集的零射击概括的改进。我们表明，我们的方法的表现优于单个预测模型和其他变体，尤其是在具有很高比例的OOD数据的长音预测和场景中。这项工作强调了混合方法在自主驾驶中进行鲁棒和可推广的运动预测的潜力。更多详细信息可以在项目页面上找到：https：//sites.google.com/view/ ape-generalization。
自动形态合奏的极性代码解码器6G URLLC
根据作者克劳斯·凯斯特尔（Claus Kestel），马文·盖塞尔哈特（Marvin Geiselhart），卢卡斯·约翰逊（Lucas Johannsen），斯蒂芬·恩·布林克（Stephan Ten Brink）和诺伯特·韦恩（Norbert Wehn）的作者克劳斯·凯斯特尔（Claus Kestel）和诺伯特·韦恩（Norbert Wehn），的题为“ 6G urllc的自动化集合代码解码器”，这是即将到来的6G标准标准的urllc sereario。 实现接近ML的性能是具有挑战性的，尤其是对于短块长度。 极性代码是此应用程序的有前途的候选人。 上述论文讨论了连续的取消列表（SCL）解码算法，该算法提供了良好的误差校正性能，但在高计算解码的复杂性下。 本文引入了自动形态集合解码（AED）方法，该方法在并行执行了几种低复杂性解码。 本文介绍了AED架构，并将其与最先进的SCL解码器进行了比较。 因此，鉴于Kestel等人的理论和实验证明，我们在这里概述了由TLB GmbH管理的PCT应用保护的这项技术发明的位置和背景。的题为“ 6G urllc的自动化集合代码解码器”，这是即将到来的6G标准标准的urllc sereario。实现接近ML的性能是具有挑战性的，尤其是对于短块长度。极性代码是此应用程序的有前途的候选人。上述论文讨论了连续的取消列表（SCL）解码算法，该算法提供了良好的误差校正性能，但在高计算解码的复杂性下。本文引入了自动形态集合解码（AED）方法，该方法在并行执行了几种低复杂性解码。本文介绍了AED架构，并将其与最先进的SCL解码器进行了比较。因此，鉴于Kestel等人的理论和实验证明，我们在这里概述了由TLB GmbH管理的PCT应用保护的这项技术发明的位置和背景。
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。
BTK和CIAP1蛋白质降解器三元复合物的快照和合奏
杂功能嵌合降解器是一类配体，它们募集靶蛋白到E3泛素连接酶以驱动化合物依赖性蛋白质降解。对作用机理至关重要的是靶，降解器和E3连接酶之间形成三元复合物，以促进泛素化和随后的降解。然而，存在对三元复合物结构的有限见解，包括几乎没有对最广泛选择的E3，凋亡1的细胞抑制剂的研究（CIAP1）。我们的结果揭示了独特的三元复合结构的见解，并表明增加的三元复合稳定性/刚度不一定总是与提高的降解效率相关。
在可变工作条件下滚动轴承故障诊断的增强合奏学习方法
摘要：确保滚动轴承的平稳运行需要精确的故障诊断。特别是，在不同的工作条件下识别故障类型在实践工程中具有重要意义。因此，我们提出了一种加固集合方法，用于在不同的工作条件下诊断滚动轴承断层。首先，设计了一个加固模型来选择最佳的基础学习者。分层随机抽样用于从原始训练数据中提取四个数据集。强化模型分别由这四个数据集培训，我们获得了四个最佳基础学习者。然后，稀疏的ANN被设计为集合模型，并且可以成功识别可变工作条件下的故障类型的增强学习模型。进行了广泛的实验，结果证明了所提出的方法比其他智能方法具有优越性，具有显着的实践工程益处。
mepsi：一种基于MDL的合奏修剪方法，具有结构信息
合奏修剪结合了并行制作预测产生的个体学习者的子集是整体学习中的重要话题。过去几十年来开发了许多修剪算法，这些算法的重点是学习者对样本的外部行为，这可能会导致过度拟合。在本文中，我们猜测合奏的概括性能不仅与样本上的外部行为有关，而且还取决于分裂学习者的内部结构。我们提出了基于kolmogorov复杂性和最小描述长度（MDL）原理的一般MEPSI方法，该原理制定了综合修剪任务，作为构成两种目标的优化问题，这些问题包括个人学习者之间的经验误差和结构信息。我们还提供了对决策树的MEPSI的具体实现。理论结果为一般的MEPSI方法和基于树的实现提供了概括。在多个现实世界数据集上进行的合规实验证明了我们提出的方法的有效性。
海马EGR1依赖性神经合奏负调节运动学习
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
可解释的人工智能（XAI）用于预测糖尿病管理：合奏方法
摘要 - 机器学习确定来自数据的模式，以加快决策过程。基于事实的决策和数据驱动的决策由行业专家指定。由于医疗保健中机器语言模型的持续增长，它们在ML模型中繁殖了连续的复杂性和黑匣子。为了使ML模型晶体清晰且可实现的解释，AI登录率很高。这项研究审查了印度医疗保健系统中可解释的AI和能力检测糖尿病。石灰和外形是两个用于实现可解释AI的库和软件包。密封的基础合并局部和全局可解释的方法，从而增强了复杂模型的结晶度，并从复杂模型中获得了对公平性的直觉。此外，所获得的直觉还可以促进临床数据科学家计划对计算机辅助诊断的更奇怪的组成。XAI对预测顽固疾病的重要性。 在这种情况下，顽固的糖尿病，血浆与胰岛素与胰岛素之间的相关性，年龄与妊娠，类（糖尿病和非糖尿病患者）与血浆葡萄糖的相关性持续存在着牢固的关系。 具有塑形值的PIMD（PIMA印度糖尿病数据集）用于简洁依赖性，而当同时需要特征的锚定和重要性时，石灰是适用的。 依赖图可帮助医生可视化与预测疾病的独立关系。 要识别不同属性的依赖性，使用相关热图。XAI对预测顽固疾病的重要性。在这种情况下，顽固的糖尿病，血浆与胰岛素与胰岛素之间的相关性，年龄与妊娠，类（糖尿病和非糖尿病患者）与血浆葡萄糖的相关性持续存在着牢固的关系。具有塑形值的PIMD（PIMA印度糖尿病数据集）用于简洁依赖性，而当同时需要特征的锚定和重要性时，石灰是适用的。依赖图可帮助医生可视化与预测疾病的独立关系。要识别不同属性的依赖性，使用相关热图。从学术的角度来看，Xai在不久的将来对成熟是必不可少的。估算了其他适用数据集对应研究的介绍，这是非常学徒的。