Batta Mahesh 摘要:机器学习 (ML) 是对算法和统计模型的科学研究,计算机系统使用这些算法和统计模型无需明确编程即可执行特定任务。学习算法在我们每天使用的许多应用程序中都很有用。每次使用像谷歌这样的网络搜索引擎搜索互联网时,其工作良好的原因之一是学习算法已经学会了如何对网页进行排名。这些算法用于各种目的,如数据挖掘、图像处理、预测分析等。使用机器学习的主要优点是,一旦算法学会了如何处理数据,它就可以自动完成工作。本文对机器学习算法的广泛应用进行了简要回顾和未来展望。 关键词:算法、机器学习、伪代码、监督学习、无监督学习、强化学习 1. 简介 自进化以来,人类一直在使用多种类型的工具以更简单的方式完成各种任务。人类大脑的创造力导致了不同机器的发明。这些机器使人们能够满足各种生活需求,包括旅行、工业和计算,从而使人类的生活变得轻松。机器学习就是其中之一。根据 Arthur Samuel 的说法,机器学习被定义为使计算机能够在没有明确编程的情况下学习的研究领域。Arthur Samuel 是
2. 十年总体框架应保留七大主题*但要灵活:(i)滚动计划和优先事项由 CROP 机构每两年更新一次;(ii)放弃整体实施计划,使用 CROP 机构工作计划;(iii)关键职位由核心资助(协调员、资源动员、石油);(iv)提高能源的知名度:新的 CROP 能源工作组,向
不幸的是,如今,脑部疾病(包括神经和精神疾病)是全世界范围内导致残疾的主要原因。一些严重疾病的发病率和死亡率都很高。然而,过时的技术基础设施使得治疗这些疾病变得困难。血脑屏障 (BBB) 是中枢神经系统 (CNS) 的保护机制,调节其稳态过程。大脑受到一个极其复杂的系统的保护,免受伤害和疾病的侵袭,该系统精确调节离子、极少量微小分子以及更少数量的大分子从血液流向大脑。然而,血脑屏障也大大抑制了药物向大脑的输送,使得无法治疗各种神经系统疾病。目前正在研究几种策略来增强药物在血脑屏障上的运输。根据这项研究,纳米粒子是治疗脑部疾病最有希望的药物之一,虽然许多传统药物也能够穿过这一屏障,但
1.1.5 本 DHR 将考虑当地机构与 Amber 和/或 James 2 的联系或参与,James 是一名 31 岁的男子,Amber 与 James 保持了大约八个月的亲密关系。Amber 和 James 都是萨默塞特的居民,住在由一家无家可归者慈善机构经营的多户住宅 (HMO) 中的独立卧室中。在她和 James 开始他们的关系之前,Amber 已经在这个地址当了四个月的租户。在他们交往三个月后,Amber 因服药过量被送往医院。她透露,服药过量是由于与伴侣的争吵造成的,她“再也受不了了”。在 Amber 去世前的几周里,她还透露,当她要求 James 离开她的房间时,James 不会离开;他曾两次殴打她;并且他对她造成了身体伤害。在 Amber 去世前大约 10 天,她向 HMO 工作人员讲述了 James 对她的虐待行为,并试图远离他。
摘要 随着先进材料的出现,可持续建筑领域发生了范式转变,这些材料不仅可以提高结构性能,而且对环境保护也做出了重大贡献。本文全面回顾了可持续建筑先进材料的创新,阐明了它们的环境效益。近年来,研究人员和行业专业人士一直致力于开发减少建筑活动对环境影响的材料。本综述探讨了无数先进材料,包括但不限于高性能混凝土、绿色复合材料和再生聚合物。高性能混凝土配方结合了先进的外加剂和辅助胶凝材料,使结构具有优越的强度和耐久性,同时最大限度地减少了资源消耗。绿色复合材料由
对环境污染,气候变化和能源安全的越来越担忧正在推动从化石碳源到更可持续的替代品的必要过渡。由于较低的环境影响,生物化学物质迅速获得了显着的可能性,这是一种潜在的可再生解决方案,尤其是在欧洲感兴趣的解决方案。在这种情况下,过程系统工程(PSE)有助于在多个量表和级别上进行决策,以最佳使用(可再生)资源。使用废物生物量或工业过失的发酵是生产这些产品的一种有希望的方法。但是,由于抑制作用或底物浓度较低,可以获得相对较低的产品浓度。因此,需要在下游处理中进行显着改进,以提高整体生物处理的竞争力。本文通过提供有关稀释发酵肉汤挥发性生物产品的纯化的新的PSE观点来支持可持续发展。由于纯化显着促进了生化生产过程的总成本(占总成本的20% - 40%),因此增强这一部分可能会大大提高整体生物过程的竞争力。高级先进的下游过程提供了恢复高纯度产品的可能性,同时通过连续去除抑制性产物来增强发酵步骤,并用当前的大部分水回收微生物。除了较高的生产率外,可以通过避免生物量损失,实现闭环运行并减少对淡水的需求,从而大大改善上游过程。应用热泵,热积分和其他工艺强化方法(PI)可以大大降低能量需求和CO 2排放。此外,使用可再生电力而不是传统化石能源的机会为(绿色)电力和化学工业脱碳迈出了重要的一步。