● 模型训练:在训练模型之前,读取 (2) 生成的特征并进行预处理。例如,如果需要,对数据进行归一化,并根据可用数据量按比例拆分为训练、验证和测试数据集。模型训练完成后,将与 model.json 文件一起存储 (3),该文件包含有关训练模型的相关信息,例如每个隐藏层的神经元数量、隐藏层数量、使用的变量(后拟合残差、SNR 等)等。● 批量推理:模型训练完成后,可以通过加载保存的模型 (3) 并对新的 GNSS 数据执行推理过程将其部署到生产中。
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像,并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据,训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题,并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型,引入了 18 类物体,根据人造物体和背景(人为或自然景观)之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行,具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中,发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明,在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习,分类,分割,远程监控,神经网络,遗传算法,背景目标环境,光电系统,热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
经典信号处理和非经典信号处理:信号的节奏 作者:Attaphongse Taparugssanagorn 本书首次出版于 2023 年 剑桥学者出版社 Lady Stephenson 图书馆,纽卡斯尔,NE6 2PA,英国 大英图书馆出版数据编目 本书的目录记录可从大英图书馆获取 版权所有 © 2023 Attaphongse Taparugssanagorn 保留本书的所有权利。 未经版权所有者事先许可,不得以任何形式或任何方式(电子、机械、影印、录制或其他方式)复制、存储在检索系统中或传播本书的任何部分。 ISBN (10):1-5275-2864-2 ISBN (13):978-1-5275-2864-2
摘要 将干扰素处理过的细胞的细胞质提取物与双链 RNA 和 ATP 一起孵育,可形成一种低分子量的无细胞蛋白质合成抑制剂,其有效浓度为亚纳摩尔。通过将来自此类细胞的 poly(I)poly(C)-Sepharose 结合酶级分与 [:IH 或 [a- 或 y-32P]ATP 一起孵育,可方便地合成该抑制剂。该放射性抑制剂的特征在于其在尿素存在下在 DEAE-Sephadex 上的行为,以及在酶、碱和高碘酸氧化和 ft 消除的顺序降解中获得的产物。其结构似乎是 pppA2'p5'A2'p5'A。除了 2'-5' 键之外,我们没有发现任何其他修改或异常的证据。有时抑制剂制剂似乎包括相应的二聚体 (pppA2'p5'A)、四聚体 [ppp(A2'p)3A]、五聚体 [ppp(A2'p)4A],以及数量逐渐减少的高级寡聚体。三聚体、四聚体和五聚体的活性相似,但二聚体的活性较低,即使有活性。
方案摘要是疗程专着的缩写版本,仅包含有关用法,剂量,时间表,周期长度和特殊说明的顶级信息(如果有的话)。它旨在用于医疗保健提供者,仅用于信息目的。它不是构成或代替医疗建议的,并且该方案摘要的所有用途均经过临床判断。以“按原样”为基础提供此类信息,而无需任何表示,或暗示的,无论是明示的还是暗示的,法定的或其他方面的,也没有信息的质量,准确性,货币,完整性或可靠性,以及癌症护理Ontario不承担此信息的使用以及任何要求的索赔,动作,需求,需求或使用此类信息的全部责任。
1. 目的阿德兰托市 (City) 正在寻求合格的专业公司 (顾问) 提交提案,提供专业设计服务,以提供工程设计服务,从而为现有的阿德兰托污水处理厂 (WWTP) 提供三级处理能力。提交此项目提案的顾问必须具有为其他城市、机构和水区提供类似服务的经验。此提案征求书 (RFP) 预计将产生一份合同 (专业服务协议),其成本不超过所列金额。选定的顾问应执行 RFP 的“工作范围”部分中指定的任务。鼓励顾问建议对范围进行补充或修改,以增强或澄清所要求的服务,并将建议纳入提案中。此提案征求书 (RFP) 的部门联系人 (联系人) 是此采购的唯一联系人。所有通信均应以书面形式提交给下面指定的联系人。除非联系人另有指示,否则顾问不得与其他部门/市工作人员或官员就此 RFP 进行沟通,除非在提案前会议和/或面试期间。请将与此 RFP 相关的书面问题和/或信函直接发送至:Brenda Lopez,市书记员电子邮件:blopez@adlantoca.gov 有意参与此 RFP 的顾问应立即向联系人提供电话号码、传真号码和电子邮件地址,以便分发附录和/或补充信息(如适用)。未能提供上述联系信息可能会导致通知延迟和/或提案不完整。
多囊卵巢综合征(PCOS)是最常见的内分泌疾病,影响了全球多达15%的生殖年龄妇女(1)。这种高度遗传,复杂的遗传疾病的特征是生殖和代谢异常的可变星座,导致了年轻女性中最多的不孕症和2型糖尿病(T2D)的大多数病例(1)。Clinically, the National Institutes of Health (NIH) criteria ( 2 ) and the Rotterdam criteria ( 3 , 4 ), the commonly used diagnostic criteria for PCOS, are based on the presence of at least two of three phenotypes: hyperandrogenism (HA), chronic oligo/anovulation or ovulatory dysfunction (OD), and polycystic ovarian morphology (PCOM) ( 2 – 4)。值得注意的是,目前在2023年发表的鹿特丹标准中描述了PCOS患者的选择,该标准还包括升高的睾丸激素和免费睾丸激素水平,除了先前引用的标准外。尽管PCOS的诊断标准中存在这些大量的病毒和显着进步,但考虑到PCOS病因的基本机制仍然很少了解,PCOS的患病率仍然上升(1)。除了影响生育能力之外,患有PCOS的个体的可能性升高了肥胖,胰岛素抵抗和代谢性疾病的可能性升高,所有这些都与线粒体功能障碍相互联系(6)。线粒体是负责能量产生的细胞器,是细胞ROS(活性氧)的主要来源,因此可能导致氧化应激损伤。到目前为止,PCOS患者中发现了33个相关的MTDNA突变。因此,线粒体生成的氧气已被认为是PCOS病因的关键因素(6)。有趣的是,PCOS患者已鉴定出mtDNA中的突变,即使它们在PCOS中的病因作用需要进一步研究,它们可能在PCOS病因和发病机理中起重要作用。在这些mtDNA突变中,大多数突变(在33个中的20个)被鉴定在D-Loop调节区域中,这表明
