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World File Search System天真
在瓦斯堡距离中的密度图的对准
其中b是包含v ∗的立方体，d是在ℝ3上所有概率度量的空间pℝ3上的合适距离函数。大多数现有的作品，很少有例外（请参见第2节）作为通常的L 2距离，（2）通过基于梯度的方法或在空间B×So3ðÞ上进行的一种详尽搜索来求解。然而，由于体积的不规则形状，f L 2的景观可能是高度非凸，基于梯度的方法将失败，初始化较差。基于详尽的基于搜索的方法可以返回更准确的结果，但如果实施天真实施，则具有巨大的成本。利用F L 2（8）的卷积结构的方法可以提高计算速度，但仍被认为是大容量的昂贵。是由这些问题激励的，在本文中，我们将基于1-Wasserstein距离的解决方案（2）提出一种对齐算法，该算法比欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，而与欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，从而创造了更好的损失景观。利用这一事实，我们使用贝叶斯优化的工具来最小化（2），它能够返回全局优化器，而对目标的评估比详尽的搜索要少得多。所产生的算法比现有算法提高了性能，因为我们将在真实蛋白质分子的比对上证明。
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
№ 5 12022 - 船舶与海洋工程
和造船厂产能已耗尽。这会为欧洲建筑商带来机会吗？再次——可能不会；至少不会不假思索，甚至可能得到一些国家支持。在将我们的能源供应转化为可持续资源的过程中，中国也发挥着重要作用：大量资源和商品，如太阳能电池板和稀土，都是从中国获得的。因此，作为贸易伙伴，中国实际上是不可或缺的，离开中国在很多层面上都会有问题。正如墨卡托中国研究所对外关系负责人 Bernhard Bartsch 最近在德国公共广播中所说：“没有第二个中国！”印度、印度尼西亚或巴西等国家在这方面无法取代中国。那该怎么办？要求制定适当法规的呼声并不新鲜，但可能从未像现在这样紧迫。但如前所述，希望得到当地政客的迅速支持可能有些天真。世界舞台上当前的发展据称更加引人注目。所有这些“行李”让我们的头脑忙碌不已，可能很难对光明的未来保持乐观。然而，将所有可能的创造力结合起来实现共同目标从未像现在这样重要。我们已经拥有确保可持续利用现有资源所需的知识和技术——人们的思维必须发生改变，可能还得走出舒适区。
在高中物理课程中实施人工智能
我们这个时代的特点是技术变革不断改变着我们周围的平衡。技术发展如此之快，甚至在它们变得有意义之前，它们就已经成为过去。我们只需想想人们多久会换一次手机，换上更新、更现代、功能更多的手机。所以，我们确实处于计算机时代。如今的 2000 年代出生的 20 多岁的年轻人，正如 Prensky 所描述的“数字天真者”[1]，是伴随着计算机长大的。他们的生活不可避免地与数字时代交织在一起。所以，无论我们喜欢与否，我们都面临着一个新现实的曙光。计算机科学创造了一项技术成就——人工智能 (AI)。早在 50 年代中期，人工智能的概念就开始试探性地出现在聚光灯下 [2]，指的是旨在具有类似人类智能行为的机器。总之，库兹韦尔对人工智能的定义指出，人工智能是一门构建机器的艺术，这些机器在运行过程中需要人类的思维和智慧 [3]。人工智能所应用的技术分析和探索人类的推理和行为 [4]，最后通过一系列算法来创建模仿人类推理的结构 [5]。本文基于发现学习理论，该理论要求学生发现新知识。布鲁纳的发现学习通常与建构主义教学原则相关，其强调学生在参与积极的社会学习过程时学习效果最好，这有助于他们根据现有知识形成新的想法 [6]。主要
Insight
创伤经历无疑是生活的一部分。罗特·布雷格曼（Rutger Bregman）的想法是，大多数人是同情的，但天真。III不幸的是，我们生活在一个有很多不公正，冲突，苦难和暴力的世界中。 在欧洲，一场战争正在肆虐。 创伤图像不能保存给我们。 在我们的生活中，我们是由这些经验形成的。 每个破坏稳态的事件都会导致调整和新平衡。 我们的身体和大脑对压力和创伤的适应性是不可避免的，快速且通常是足够的。 如果我们对创伤压力的最初反应不足，则有可能发展心理投诉，包括创伤后应激障碍（PTSD）。 一种疾病，其特征是不必要的创伤，焦虑和侵略性抱怨，睡眠不安，警惕性增加。 ivIII不幸的是，我们生活在一个有很多不公正，冲突，苦难和暴力的世界中。在欧洲，一场战争正在肆虐。创伤图像不能保存给我们。在我们的生活中，我们是由这些经验形成的。每个破坏稳态的事件都会导致调整和新平衡。我们的身体和大脑对压力和创伤的适应性是不可避免的，快速且通常是足够的。如果我们对创伤压力的最初反应不足，则有可能发展心理投诉，包括创伤后应激障碍（PTSD）。一种疾病，其特征是不必要的创伤，焦虑和侵略性抱怨，睡眠不安，警惕性增加。iv
引用：Wolff J，Hefner G，Normann C等。预测精神病医院中药物与药物相互作用的风险：回顾性纵向P
摘要目标的目的是使用患者入院时可用的常规数据来预测多药和药物 - 药物相互作用（DDI），并评估其在支持有效管理药物处方的福利和风险的有用性方面的预测绩效。设计回顾性，纵向研究。设置我们使用了来自德国黑森的八家精神病医院进行的大型多中心药物守护项目的数据。参与者住院情节在2017年10月1日至2018年9月30日（1年）或2019年1月1日和2019年12月31日（2年）之间连续出院。结果衡量正确分类医院发作的比例。我们使用梯度提升来预测各自的结果。，我们测试了未见患者的最终模型的性能与另一个日历年，并将用于培训的研究地点与用于性能测试的研究地点进行了培训。结果总共包括53 909集。与接收器操作特征下的区域测量的模型性能分别是“出色”（0.83）和“可接受”（0.72）（0.72），而对多剂量和DDI的预测分别为公共基准。这两个模型都比仅基于基本诊断组的天真预测要好得多。结论本研究表明，可以从常规数据中预测出多药和DDI。这些预测可以支持对医院处方的福利和风险的有效管理，例如，在建立药理学治疗前处于风险的患者入院后，早期将药物监督包括在内。
一种基于行为监测的新型信任模型，用于增强
由于虚拟数据泛滥，物联网（IoT）处于最近不稳定的状态。相信，物联网和云计算达到了最大阈值，并在此之后加载数据只会使其性能恶化。因此，已经引入了边缘计算来减轻物联网的处理负担。为了满足边缘计算的安全要求，我们打算将区块链的方法与边缘计算一起使用，以获得更好的解决方案。因此，本文提出了基于人工神经网络和信任估计的新型区块链模型的引入，称为行为监测信任估计模型。性能指标，例如准确性，精度，召回和F-量表是在正常条件下和注射诸如虚假数据注入，引导攻击和捕获节点之类的攻击下计算的。将提出的行为监控信任分类模型与天真贝叶斯，K-Nearest邻居，自动编码器，随机森林和支持向量机等现有分类器进行了比较，并发现性能提高。还计算出拟议模型的其他评估参数，例如执行时间，加密时间，存储成本，计算费用，能源效率和数据包下降的可能性，并与现有的比特币，以太坊，HyperLeDger，直接和不变的信任模型以及相互信任的基于基于基于基于的区块链链链模型相比。所提出的模型的准确度为95％，精度得分为90％，召回分数为94％，F量表的F量为94％，表明表现出色。
一种新的检测MRI脑肿瘤的混合系统
摘要不规则的脑细胞的生长导致一种称为脑肿瘤（BT）的疾病。由于较低的肿瘤形状速率和范围很大，很难预测患者的生存机会。即使可以手动检测到癌症，也很困难且耗时，并且有产生假阳性结果的风险。这可以通过MRI完成，这是定位癌症所必需的。很难通过计算机辅助诊断系统可靠地可靠地识别MRI图像从MRI图像中识别出不同的疾病。在实验中，使用了三个公开访问的基准数据集。要在我们提出的方法中执行特征提取，采用了CNN模型，随后应用五个机器学习分类器：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），自适应增强（ADABOOST），K-Nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）。结果表明，通过在各种分类指标下优于其他尖端DL模型，提出的使用KNN分类器的CNN体系结构的性能要比以前的CNN模型更好。最后，所达到的F1得分，精度，召回和所提出模型的分类和检测的准确性值分别为99.58％，99.59％，99.58％和99.58％。进行比较研究，使用了其他转移学习模型。实验发现支持所提出的体系结构的强度，该结构已迅速加速并改善了BT的分类。设计的方法优于现有知识的主体，表明它是对BTS进行分类的快速而精确的方法。
Slimflow：训练带有整流流量的较小的一步扩散模型
摘要。扩散模型在高质量产生中表现出色，但由于迭代采样而导致缓慢的推断。尽管最近的方法已成功地将扩散模型转换为单步生成器，但它们忽略了模型尺寸的减小，从而将其适用性限制在计算受约束的情况下。本文旨在通过探索推理步骤和模型大小的关节压缩来开发基于强大的整流流框架的小型，有效的一步扩散模型。使用两种操作，回流和蒸馏，整流的流框架训练一步生成模型。与原始框架相比，挤压型号的大小带来了两个新的挑战：（1）在回流过程中，大型老师和小学生之间的初始化不匹配； （2）小型学生模型上天真蒸馏的表现不佳。为了克服这些问题，我们提出了退火回退和流引导的蒸馏，这共同构成了我们的Slimflow框架。使用新颖的框架，我们训练一个一步扩散模型，其FID为5.02和1570万参数，在CIFAR10上表现优于先前最新的一步扩散模型（FID = 6.47，1940万参数）。在Imagenet 64×64和FFHQ 64×64上，我们的方法产生了与较大模型相当的小型单步扩散模型，从而展示了我们方法在创建紧凑，有效的一步扩散模型时的效率。
规章制度
摘要：神经反馈训练 (NFT) 是一种经常被提出来训练大脑活动 SR 的技术，效果颇佳。然而，由于缺乏对其学习效果的评估、可靠性和验证，因此也受到了一些批评。本研究评估了以下假设：在 NFT 之前用引导式正念冥想 (MM) 为受试者提供启动可能可以改善 SR 学习。在一个简单的严肃游戏设计中，通过单次 alpha NFT 会话的双向平行组随机对照干预测试了所提出的框架。62 名健康的幼稚受试者，年龄在 18 至 43 岁之间，被分为 MM 启动组和无启动组。尽管 EG 和 CG 都成功实现了 alpha 节律的上调（F(1,59) = 20.67，p < 0.001，ηp2 = 0.26），但与 CG（t(29) = 1.18，p > 0.1）相比，EG 表现出显著增强的（t(29) = 4.38，p < 0.001）控制大脑活动的能力。此外，EG 在 NFT 上的优异表现似乎可以通过受试者在干预前缺乏意识、干预后活力较低、任务参与度增加以及对 NFT 任务的轻松不加评判的态度来解释。这项研究是对所提出的辅助启动框架的初步验证，提出了一些关于其对 NFT 表现功效的隐性和显性指标，并且是一种提高天真“用户”自我调节能力的有前途的工具。