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World File Search System合奏
“热模型”对加拿大气候服务提供商使用的CMIP6合奏的影响：做全球限制会导致R
摘要：加拿大气候服务提供商提供了耦合模型对比项目（CMIP6）的预测，以帮助为气候变化缓解和适应决策提供信息。CMIP6包括几种“热”气候模型，其对温室气体强制的敏感性超过了从多种证据推断的可能范围。通过将观察性约束应用于CMIP6集团的历史持续率，可以减少政府间气候变化委员会（IPCC）的第六次评估报告（AR6）评估的全球变暖估计。本研究评估了对加拿大的全球限制CMIP6预测是否与不受约束的预测有明显不同。考虑了两个约束：一个删除瞬时气候响应的模型在AR6评估范围之内（TCRlaukeLy），而另一种权重模型以匹配平衡元素灵敏度的评估分布（ECSALL）。这两种约束都比不受约束的团结降低了凉爽和更干燥的预测，在整体范围的上端，高排放场景，世纪末期间和加拿大北部地区的降低最强。在这种情况下，年平均温度的约束预测为2 8 - 3 8 C比无约束的预测凉爽，而每年降水的预测通常为20％ - 干燥40％。在温度极端指数的集合中位数中也检测到明显的差异。基于这些结果，建议考虑区域预测的约束合奏，以避免“热模型”问题。另外，可以以规定的全球变暖级别进行预测，并在全球限制下进行了限制，以告知变暖水平超过超过的时间。
一种加权合奏方法，具有多种预训练的深度学习模型用于中风的分类
摘要：中风是全球最致命的疾病之一，强调了早期诊断的关键需求。本研究旨在创建一个两阶段的分类系统，用于中风和非冲程图像，以支持早期临床检测。深度学习（DL）是诊断，检测和及时治疗的基石，是主要方法论。转移学习适应了成功的DL体系结构来解决各种问题，合奏学习结合了多个分类器，以增强结果。这两种技术用于使用中风和正常图像数据集对中风进行分类。在初始阶段，六个预训练的模型是微调的，densenet，Xception和ExcilityNetB2作为表现最佳的人，分别达到98.4％，98.4％和98％的验证精度。这些模型在整体框架中充当基础学习者。加权的平均合奏方法将它们结合在一起，从而在保留的测试数据集中获得了99.84％的精度。这种方法表现出对中风检测的希望，这是一种威胁生命的状况，同时也证明了合奏技术在增强模型性能方面的有效性。
旋转式Gottesman-Kitaev-Preskill代码原子合奏中的量子误差校正
Los Alamos国家实验室是一项平权行动/均等机会雇主，由Triad National Security，LLC经营，为美国能源部国家核安全管理局根据合同89233218CNA000001运营。通过批准本文，出版商认识到，美国政府保留了不判有限定的免版税许可，以出版或复制已发表的此捐款形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商根据美国能源部主持的工作确定这篇文章。Los Alamos国家实验室强烈支持学术自由和研究人员发表权；但是，作为一个机构，实验室并未认可出版物的观点或保证其技术正确性。
深度卷积神经网络的合奏比董事会认证的眼科医生更准确和可靠，在视网膜眼底照片中检测多种疾病
摘要旨在开发一种算法，以准确可靠地从眼底照片中对多种视网膜病理进行分类，并验证其针对人类专家的绩效。方法，我们训练了一个深卷积合奏（DCE），这是五个卷积神经网络（CNN）的集合，将视网膜眼底照片分类为糖尿病性视网膜病（DR），青光眼，与年龄相关的黄斑变性（AMD）和正常眼睛。CNN体系结构基于InceptionV3模型，并且在Imagenet数据集上预估计了初始权重。我们使用了来自12个公共数据集的43 055底面图像。然后在100张图像的“看不见”集上测试了五个训练有素的合奏。要求七位认证的眼科医生对这些测试图像进行分类。结果认证的眼科医生在所有类别中达到72.7％的平均准确性，而DCE的平均准确性为79.2％（p = 0.03）。与眼科医生相比，DCE对DR分类的平均F1得分平均得分更高（76.8％vs 57.5％； P = 0.01），但在统计学上更高，但统计学上不显着的F1得分的F1得分（83.9％vs 75.7％； P = 0.10）和正常（85.9％vs; amd; 85.9％vs; （73.0％vs 70.5％; p = 0.39）。DCE在准确性和自信之间具有更大的平均一致性，而自信为81.6％vs 70.3％（p <0.001）。讨论我们开发了一个深度学习模型，发现与董事会认证的眼科医生相比，它可以更准确，可靠地对四类眼底图像进行分类。这项工作提供了算法能够仅使用眼底照片对多种视网膜疾病进行准确和可靠的识别的原则证明。
多元合奏后处理的生成机器学习方法
基于数值天气预测模型多个运行的集合天气预报通常显示系统错误，需要后处理以获得可靠的预测。在许多实际应用中，对多元依赖性进行建模至关重要，并且已经提出了多种多元后处理方法，其中首先在每个边距中首先在每个边距中分别进行后处理，然后通过COPULAS恢复多元依赖性。这些两步方法具有共同的关键局限性，特别是在建模依赖项中包含其他预测因子的困难。我们提出了一种基于生成机器学习来应对这些挑战的新型多元后处理方法。在这类新的非参数数据驱动的分布回归模型中，来自多元预测分布的样本是直接作为生成神经网络的输出而获得的。生成模型是通过优化适当的评分规则来训练的，该规则衡量生成的数据和观察到的数据之间的差异，条件是外源输入变量。我们的方法不需要对单变量分布或多元依赖性的参数假设，并且允许对任意预测变量进行分配。在两个关于德国气象站的多元温度和风速预测的案例研究中，我们的生成模型对最先进的方法显示出显着改善，尤其是改善了空间依赖性的表示。
使用机器学习合奏模型
马来西亚国家健康和发病率调查显示，五分之一的马来西亚成年人被诊断出患有糖尿病。它存在于不同年龄段的人群中，尤其是在年轻人中发现的，因为只能在某些需要特殊设备的地方进行测试。必须开发能够产生高精度预测的工具。这项研究经过了选择一个辅助数据集的选择，该数据集包含17个属性，没有无关的数据和缺失值，并将其作为基本算法模型，支持向量机（SVM）以及机器学习知识开发的集合模型。使用SelectKest为每个模型选择了数据集中的前五个最受影响的功能，以在数据集上进行训练和测试，并实现了更高的准确性预测结果。比较了三个模型的预测，并在集合模型中合并了Adaboost和SVM的结果。开发了糖尿病预测原型，以比较使用观察到的数据集比较三种方法的准确性。这项研究得出结论，整体模型给出了糖尿病预测的最高精度，并且可能被认为是糖尿病预测工具中最合适的方法。
Raven HBV-EC模型的集成实现，并描述了多模型合奏评估中的不确定性
尽管水文建模方面取得了进步，但在模拟和预测中量化了固有的不确定性仍然是必不可少的。这些不确定性来自诸如初始条件，输入数据，参数估计和模型结构之类的来源。虽然水文界越来越关注不确定性评估，但大多数研究都集中在特定模型中的输入数据和参数不确定性上，使模型结构不确定性未经探索。这项研究介绍了一种基于整体的新方法来评估水文模型不确定性，同时强调模型结构和输入数据不确定性。研究利用Raven水文建模框架创建了水文模型的合奏。此合奏会与噪声进一步扰动，以表示输入数据不确定性。在加拿大圣龙流域的西南部分展示了该方法，评估了模型集合针对观察到的水流。正向贪婪方法有助于从集合中选择子模型，增强可靠性并降低模型计数。通过确保每个标准符合预定义的性能标准，采用此方法来完善模型池。此外，还评估了校准不确定性和输入数据不确定性。结果强调了多模型合奏在降低各种不确定性来源的重要性，而噪声扰动的数据可提高可靠性。这项研究促进了对水文模型不确定性评估的理解，并强调了一种全面的多模型方法的重要性，该方法解释了结构性，输入数据和校准不确定性，以实现强大的流量模拟和预测。
分子气相构象合奏
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。 许可证：CC由4.0https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。许可证：CC由4.0
使用轻梯度提升机和类别增强模型的混合合奏学习方法，用于基于生活方式的II型糖尿病预测
解决分类和预测挑战，树木集成模型已获得了重要的重要性。促进集合技术是用于预测II型糖尿病的综合技术。光梯度提升机（LightGBM）是一种以其叶片生长策略，减少损失和增强的训练精度而闻名的算法。但是，LightGBM容易过度拟合。相比之下，Catboost使用了称为决策表的平衡基础预测值，该预测值可以减轻过度适应风险，并明显提高测试时间效率。catboost的算法结构抵消了梯度增强偏见，并结合了过度拟合的检测器以尽早停止训练。本研究的重点是开发一种混合模型，该模型结合了LightGBM和Catboost，以最大程度地减少过度拟合并通过降低方差改善效果。为了找到与基础学习者一起使用的最佳超级仪表，使用了贝叶斯超级参数操作方法。通过微调正则化参数阀，混合模型有效地降低了方差（过拟合）。针对LightGBM，Catboost，Xgboost，Deciest Crey，Random Forest，Adaboost和GBM算法的比较评估表明，混合模型具有最佳的F1得分（99.37％），召回率（99.25％）和准确性（99.37％）。因此，拟议中的框架对医疗保健行业的早期糖尿病有望有望，并显示出与糖尿病共享相似性的其他数据集的潜在适用性。
人类行为与可持续性科学的博士...- cdn 基础III：进化与生物多样性-CDN DNA序列和染色质分化了人类疟原虫疟原虫恶性疟原虫中序列特异性转录因子的结合 Cristal Villalba，MSC，PhD -CDN 通过逃避噬菌体抗性机制来改善噬菌体疗法 转移具有深层生成域适应性新可穿戴传感器的活动识别模型 铂纳米线/mxene纳米片/多孔碳三元纳米复合材料，用于原位监测从神经元细胞释放的多巴胺 钻石中无序的偶极自旋合奏中的准浮力细胞化 雷神无人机竞赛-CDN 在二维光子准晶体中的非热序 使用可信赖的执行确保云文件系统 - cdn PHD在根系和深层健康中的位置-CDN Austin Iglesias saragih -cdn
John Coley，概念组织，推理和教育（核心）实验室：人类与自然关系的心理模型；人类中心主义和人类例外主义；生态思维中的文化和经验差异；环境认知对环境态度和行为的影响。SaraConstantino，可持续性与社会变革实验室：社会和环境政策和决策；了解个人，制度和生态因素在感知，政策偏好以及对极端事件或冲击的韧性之间的相互作用； the role of polarization, social norms and governance in stimulating or stifling support for climate action. Juliet Davidow , Learning & Brain Development Lab : Research bridging classic areas in psychology, neuroscience, and computer science, to investigate how learning behaviors change with age and can influence what is remembered, how decisions are made, and how goals are established. David Desteno , Social Emotions Lab : Impact of moral emotions on phenomena requiring self-regulation;合作，亲社会行为，道德和经济决策等。 及其对可持续性的影响。ArtKramer，认知和大脑健康中心：城市和野生绿色空间对认知和大脑健康的影响。BrieReid，Reid Lab，气候压力，环境压力，水不安全感，金属曝光，金属曝光率，环境变化，诱发的食物不稳定等等。John Coley，概念组织，推理和教育（核心）实验室：人类与自然关系的心理模型；人类中心主义和人类例外主义；生态思维中的文化和经验差异；环境认知对环境态度和行为的影响。SaraConstantino，可持续性与社会变革实验室：社会和环境政策和决策；了解个人，制度和生态因素在感知，政策偏好以及对极端事件或冲击的韧性之间的相互作用； the role of polarization, social norms and governance in stimulating or stifling support for climate action. Juliet Davidow , Learning & Brain Development Lab : Research bridging classic areas in psychology, neuroscience, and computer science, to investigate how learning behaviors change with age and can influence what is remembered, how decisions are made, and how goals are established. David Desteno , Social Emotions Lab : Impact of moral emotions on phenomena requiring self-regulation;合作，亲社会行为，道德和经济决策等。及其对可持续性的影响。ArtKramer，认知和大脑健康中心：城市和野生绿色空间对认知和大脑健康的影响。BrieReid，Reid Lab，气候压力，环境压力，水不安全感，金属曝光，金属曝光率，环境变化，诱发的食物不稳定等等。可以通过产前/产后压力生理和营养机制影响人类的发展。亚伦·塞特（Aaron Seitz），精神健康和福祉的大脑游戏中心：了解认知过程的机制，并将这些知识应用于公共利益；概念上的改变；决策；信息处理。BrionySwire-Thompson，《误导性心理学实验室：为什么人们相信错误信息，为什么人们在线共享错误信息以及如何设计矫正以促进信念的变化。