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使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
Startrace：个性化医学的多重器官Avatar药物测试平台
这项研究是通过Michael J.福克斯帕金森研究基金会（MJFF）。为了开放访问，作者已通过公共版权许可将CC应用于所有作者接受的作者手稿。
新型多重血浆生物标志物面板具有肥厚性心肌病儿童的诊断和预后潜力
通讯：MBBS，医学博士Juan Pablo Kaski，儿科遗传和罕见的心血管疾病中心，伦敦大学学院和大奥蒙德圣科医院，伦敦WC1N 1DZ，英国。电子邮件j.kaski@ucl.ac.uk *g。 Captur，I。Doykov和S.-C。 Chung是第一作者†K。Mills和J.P. Kaski是最后一位作者。补充材料可在https://www.ahajournals.org/doi/suppl/10.1161/circgen.123.004448获得。有关资金和披露的来源，请参见第265页。©2024作者。循环：沃尔特·克鲁维尔·健康公司（Wolters Kluwer Health，Inc。这是根据Creative Commons归因许可条款的开放访问文章，该条款允许在任何媒介中使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始作品。
Xiong博士，清研究助理教授 主题代码MM5433主题标题决策分析作者... comp6712.pdf 连续体中的多重弹性绑定状态 b'' apss1a04 AMA4370 主题说明表格 应用数学中的次要程序（... 提供交换/短期非本地研究学生的主题清单2（春季）2024/25康复科学系（RS）BS 应用数学系（AMA） AP40014 EEE525绿色城市的智能运输 LSGI4502 EEE522自动驾驶汽车 医学实验室科学 配对年度报告 sft205fy-intoduction-to-Fashion Exenteration。 ... ama566 选修课
此主题为学生提供了从基本数据分析到使用R和XGBoost的高级机器学习概念的旅程。每周通过代表性的业务示例研究，我们发现数据如何形成有效的管理和决策。该主题逐渐建立在R编程和机器学习知识的基础上，从而为学生提供了与每周主题相关的R分配的实践经验。需要对任何语言的统计和先前的基本编程技能的基本理解。-------------------------------------------------------------------------------- Part I: Fundamentals of data analytics - Importance of data - Big data - The process of data collection - The process of data cleaning -------------------------------------------------------------------------------- Part II: Human behavior - Non-linear relationships - Missing responses - Biases - Choices and value estimates -------------------------------------------------------------------------------- Part III: Machine learning hiccups - Overfitting and underfitting - Corelation vs causality - Statistical hypothesis testing - Text analysis
报告变异效应多重分析的最低限度信息和指南。
© 作者 2024。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可证进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可证的链接，并指明是否做了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可证中，除非在资料的信用额度中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可证中，并且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，您将需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdo-main/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
多重耐药菌 - 医疗保健信息...
接触预防措施应成为感染 MDRO 的患者或居民护理标准的一部分。医护人员在与患者或居民或其环境互动时应穿着防护服和戴手套。有关实施接触预防措施的更多注意事项，请参阅 DHS 的《医疗机构中 MDRO 预防和控制指南》（www.dhs.wisconsin.gov/publications/p4/p42513.pdf）。DHS 的《针对辅助生活设施预防和控制目标多重耐药菌的建议》（www.dhs.wisconsin.gov/publications/p-03250a.pdf）中也提供了针对辅助生活设施的具体指导。
电池的多重使用寿命方法
欧洲必须回收利用 欧洲大陆没有生产电池所需的原材料，这使得我们依赖进口初级原材料。为了逐渐减少我们的依赖，我们必须将原材料保持在材料循环内并引入全面的回收系统。 欧盟理事会最近通过了新的法规，对回收的要求更加严格，将回收的责任转移到电池制造商身上。新法规要求制造商披露其电池的碳足迹。第二步，制造商将在从制造到回收的整个产品生命周期的所有阶段受到碳足迹的强制性限制。这些法规中的一系列规定以及新的《电池法》逐步将电池回收的责任转嫁给制造商。欧盟还计划在研发方面投入巨资，并为私营部门提供激励措施，以提高生产和回收能力。
使用多重成像的人类发展的时空分析
人类的发育是复杂而复杂的，其中细胞的位置，关键标记的表达和细胞 - 细胞相互作用有助于从不同细菌层的各种器官的发展以及身体轴的建立。因此，了解人类在时空方面的发展至关重要。空间和时间方面，这可以评估同一组织上的多个标记，从而对细胞和组织中的蛋白质表达进行关键见解。在本文的范围内，我们专注于使用多重成像在系统性和器官水平的人类发育中期的三个月中细胞类型的空间和单细胞分析。本文的论文I列出了前三个月发育中的人肺的空间和单细胞图。我们在概念后第6至13周使用了多重成像，该肺采用30 plex抗体面板，因此分析了近100万个细胞。我们提供了发育中的人肺的空间分辨细胞类型组成，重点是细胞类型的时空变化，例如免疫细胞，内皮细胞，淋巴细胞和增殖细胞态。第一篇论文的关键发现是，上皮中的增殖模式揭示了较小和较大的远端和近端气道的伸长率以及动脉周围某些免疫细胞的存在，突出了位置 - 功能关系。此外，本文代表了多路复用成像在发育中的人肺上的首次应用。纸II旨在通过关注免疫细胞和内皮细胞等细胞类型来系统地研究整个胚胎的人类发育。我们使用28个多重抗体面板从第3周到5分析了人类的整个胚胎组织。本文的关键发现是早在第4周就出现了肝免疫细胞，与其他免疫细胞相比，其标记表达谱的差异。在论文III中，我们提出了一种简单且灵活的开源方法，用于可视化数百个基因的原位表达式，该方法可以与其他方法（例如多路复用成像）结合使用。在论文IV中，我们探索了在细胞和亚细胞水平上发育中的人心脏的空间动力学。 总而言之，本文通过在各个阶段呈现发展器官和整个胚胎的空间图来阐明人类发育前三个月的时空变化。 目的是说明健康状态的特征，有助于更好地理解与先天性疾病相关的异常。 关键词：人类发育，器官发育，空间蛋白质组学，单细胞蛋白质组学，增殖，免疫系统在论文IV中，我们探索了在细胞和亚细胞水平上发育中的人心脏的空间动力学。总而言之，本文通过在各个阶段呈现发展器官和整个胚胎的空间图来阐明人类发育前三个月的时空变化。目的是说明健康状态的特征，有助于更好地理解与先天性疾病相关的异常。关键词：人类发育，器官发育，空间蛋白质组学，单细胞蛋白质组学，增殖，免疫系统
基于物联网避免发生多重故障的电动汽车中的消防事故...
2.3.4.5学生，泰米尔纳德邦霍苏尔工程学院Adhiyamaan学院。摘要：电动汽车（EV）的快速增长需要创新的安全措施，以解决由车辆电气系统（尤其是电池管理系统中）故障引起的潜在火灾事故。在这项研究中，我们提出了一种旨在通过全面的故障检测和使用人工智能（AI）技术的智能电池管理来防止电动汽车中的消防事故的物联网（IoT）的解决方案。实现了复杂的故障检测系统，以识别多种故障类型，包括短路，过度充电和热异常。这种积极主动的方法确保了及时发现潜在问题，从而降低了火灾事故的风险。该系统旨在提供准确，及时的预测，使维护团队在导致重大失败之前解决潜在问题。