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您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
mVGAM：多变量（动态）广义加法模型
add_residuals.mvgam。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3每个_neon_tick_data。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 augment.mvgam。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5代码。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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儿童脑结构网络、遗传、环境和认知精神病理学特征之间的多变量关联
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.07.24.23293075 doi：medRxiv 预印本
使用易于获得的临床数据的糖尿病和糖尿病的多变量预测模型的开发和验证
标题：使用易于获得的临床数据作者的多变量预测模型的开发和验证：Alan L. Hutchison，MD，PhD * 1，Mary E. Rinella，Mary E. Rinella，MD 1，Raghavendra G. Mirmira，Mirmira，Mirmira，Mirmira，MIRMIRA，MD，MD，MD，MD，MD，PHD 2，WILLIAM F. PARKER，WILLIAM F. PARKER，MD 3 * ALAN.HUCHEN.HUCHIN.HUCTAN.HUCHICERINE。胃肠病学，肝病学和营养部分，2。内分泌学，糖尿病和代谢部分，3。与单独使用血红蛋白A1C测试相比，伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学医学系肺和重症监护系，伊利诺伊州芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥，60637关键问题问题可以改善对糖尿病前和糖尿病的诊断？在这项横断面研究中的发现，对国家健康和营养检查调查中的13,800名成年成年成年人和口服葡萄糖耐受性测试，由8.6％未诊断的前糖尿病率和由血液氯脂素A1C未诊断的糖尿病率为3.5％。一种新型的多变量预测模型，包括禁食血浆葡萄糖，胰岛素，基本身体测量以及常规可用的血脂异常和肝功能实验室的实验室的准确性明显更准确（AUROC 0.66/0.71至0.77（单独的0.87/0.88至0.88至0.88至0.88至0.88至0.91），比糖尿病的糖尿病均与二型糖尿病相比。与单独的血红蛋白A1C相比，易于获取的临床数据纳入易于获得的临床数据可以改善糖尿病前和糖尿病的诊断。在美国，糖尿病前和糖尿病的抽象重要性与其他慢性疾病一起增加。我们排除了没有血红蛋白A1C，口服葡萄糖耐受性测试或样品体重数据的参与者。血红蛋白A1C是美国进行的糖尿病最常见的诊断测试，但在其他慢性疾病的情况下，它已知不准确。与仅血红蛋白A1C相比，目的可以使用容易获得的临床数据来改善糖尿病和糖尿病的诊断。设计，设置和参与者这项横断面研究分析了美国国家健康和营养检查调查调查的六个2年周期（2005年至2006年至2015年）获得的全国代表性数据。样本包括13,800名调查参与者。数据分析是从2024年5月1日至2025年2月9日进行的。的主要结果和措施我们估计了从梯度提升机器决策树学习模型的2小时葡萄糖，以诊断糖尿病前和糖尿病，这些糖尿病和糖尿病是由口服葡萄糖耐受性测试定义的2小时葡萄糖，大于或等于140 mg/dl，但小于200 mg/dl，大于或等于200 mg/dl，相应地分别为140 mg/dl，相应地分为200 mg/dl。我们将校准，校准，预测值和决策曲线分析的净益处与单独的血红蛋白A1C进行了比较。
对质量为零质量的多变量有限数据推断
这篇主要的研究论文是由Uwindsor奖学金的论文，论文和主要论文免费提供给您的。已被Uwindsor的奖学金授权管理人纳入主要论文。有关更多信息，请联系schoolship@uwindsor.ca。
功能神经影像多变量组分析的受试者间模式分析。统一的形式化
背景和目的。在医学成像中，群体研究必须克服个体之间存在的差异，以识别可用于诊断目的的不变图像特征。在功能性神经成像中，识别在群体水平上成立的神经编码原理的一个有吸引力的解决方案是受试者间模式分析，即从来自多个受试者的数据中学习预测模型并评估其对新受试者的泛化性能。尽管近年来它越来越受欢迎，但由于文献中明显缺乏正式定义，其广泛采用仍然受到阻碍。在本文中，我们精确介绍了针对功能性神经成像的多变量组分析的受试者间模式分析的第一个原则性形式化。方法。我们建议将受试者间模式分析构建为多源传导传递问题，从而将其置于几个定义明确的机器学习设置中并拓宽可用算法的范围。我们描述了两组使用几个开放数据集的受试者间大脑解码实验：一项涉及 16 名受试者的脑磁图研究和一项涉及 100 名受试者的功能性磁共振成像范例。我们通过进行模型比较来评估我们框架的相关性，其中一个大脑解码模型利用我们的形式化，而其他则不利用。结果。第一组实验证明了使用受试者标准化的大脑解码器与使用其他标准化方案的最先进模型相比具有优越性，证明了我们形式化的传导和多源组件的兴趣第二组实验定量表明，即使经过这样的转换，大脑解码器也更难以推广到新参与者而不是来自训练阶段可用的参与者的新数据，从而凸显了需要克服的转移差距。结论。本文将受试者间模式分析的第一个形式化描述为多源传导迁移学习问题。我们利用几个互补的功能性神经成像数据集上的概念验证实验证明了这种形式化的附加价值。这项工作将有助于推广功能性神经成像人群研究的受试者间模式分析，并为未来的方法创新铺平道路。
使用机器学习算法的自组装光催化二氧化碳降低性能的多变量多功能优化
摘要：将CO 2减少到燃料和平台化学物质中是实现循环经济的一种有前途的方法。但是，既定的优化方法都不适合多变量的多次光催化系统，因为它们旨在优化一个性能指标，同时牺牲其他标准，从而限制整体系统性能。在此，我们通过定义一个考虑多个功绩数字的整体系统性能的指标来解决这一多项挑战，并采用机器学习算法来通过大型参数矩阵有效地指导我们的实验，以使整体优化可用于人类实验主义者。作为一个测试平台，我们采用了一个五组分系统，该系统将自组装到光催化胶束中，以减少CO 2-CO，我们对其进行了优化，以同时提高产量，量子收益率，周转数和频率，同时保持高选择性。使用机器学习算法利用数据集可以量化每个参数对整体系统性能的影响。出乎意料地揭示了缓冲液浓度是最佳光催化活性的主导参数，并且是催化剂浓度的四倍。通过提供对绩效瓶颈的前所未有的见解，增强可比性的前所未有的见解，扩大了这种方法来定义和优化整体绩效的使用和标准化将加速催化的进展，并取得了比较的比较。■简介
统计503统计学习II：多变量分析
本课程涵盖了现代多元数据分析和统计学习的方法，包括其理论基础和实际应用。主题包括主要组成分析和其他缩小技术，分类（判别分析，最近的邻居分类器，逻辑回归，支持向量机器，决策树，集合方法，神经网络），聚类（K-Means，k-Means，基于层次的聚类，基于模型的方法，基于模型的方法，光谱群 - 倾向），图形的模型和某些基础模型和一些基础。目标是了解什么
