在24小时内完全收集尿液。在此期间的收集中,参数的日常浓度波动得到了补偿。在收集期间,大约1.5-2升可以喝醉。手和生殖区域再次在每个集体步骤之前彻底洗涤并冲洗肥皂。
3 实现这一目标的方法有很多种。其中一种是机器学习,其核心组件是学习算法、数据和训练算法的计算能力。人工智能领域最近的大部分成功都来自机器学习的一个子集:深度学习。它采用由多层人工神经元组成的深度神经网络,每层神经元都会转换接收到的数据。神经网络的灵感来自人类大脑。随着学习能力和决策能力的提高,人工系统有望随着时间的推移变得更加自主。MITRE 公司(2017 年),“与国防部相关的人工智能和通用人工智能研究观点”,JSR-16-Task-003,1 月,https://fas.org/irp/agency/dod/jason/ai-dod.pdf。
摘要 - 在电动流动性时代,重力健康监测和预测对安全,可持续性和经济方面产生巨大影响至关重要。现有的研究通常集中于预测准确性,但倾向于忽略可能阻碍技术在现实世界应用中部署的实际因素。在本文中,我们解决了这些实际注意事项,并基于贝叶斯神经网络来开发模型,以预测电池寿命。我们的模型使用与电池健康有关的传感器数据,并将分布(而不是单点)应用于模型的每个参数。这使模型可以捕获电池健康的固有随机性和不确定性,这不仅会导致准确的预测,而且导致可量化的不确定性。我们进行了一项实验研究,并证明了我们提出的模型的有效性,预测错误率为13.9%,对于某些测试的电池,预测率为13.9%。此外,所有预测均包括可量化的确定性,从电池的初始阶段到中年阶段提高了66%。这项研究对电池技术具有实际价值,并有助于加速行业的技术采用。索引术语 - 预算健康监测,临终预测,机器学习,工业人工智能
ISSN 1330-3651(印刷版),ISSN 1848-6339(在线版) https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*,齐大陆,刘爽 摘要:近年来,体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明,新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上,提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务,这些产品和服务对公民来说是基本的,考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型(SMSEM)来评估城市公共体育服务的运动心理需求,目的是紧密围绕群众的体育需求,提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率,推动城市体育休闲城市建设,让更多人享受城市公共体育,保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域,丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中,从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词:人工智能;多媒体数据分析;语义;运动心理;城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为,通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员,报告了成功运动员的理想心理特征,包括:焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明,运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性,多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6],即“自然或既定的心理优势”。一般来说,体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外,还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性,这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态,以方便进一步咨询[10]。此外,问卷还测量了特定领域的因素,例如焦虑和PSIS(运动心理技能清单)团队因素、ACSI-28(运动应对技能量表-28)、APSI(运动心理技能清单)应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面:
背景 2023 年 3 月中旬,瑞信的危机突然恶化。瑞士国家银行 (SNB) 的流动性援助以及 2023 年 3 月 19 日宣布瑞信将被瑞银收购等措施避免了这家全球系统重要性银行 (G-SIB) 即将倒闭。联邦委员会和财政代表团通过根据紧急立法向瑞士央行和瑞银提供国家担保实现了这一解决方案。联邦委员会的目标是维护金融体系的稳定,并最大限度地降低经济和纳税人的成本。这个目标实现了。根据紧急立法提供的瑞士央行流动性援助贷款已偿还,国家担保于 2023 年 8 月终止。
自主驾驶系统依靠精确的轨迹前词进行安全有效的运动计划。尽管努力提高预测准确性,但由于数据噪声和不完整的观察,固有的不确定性仍然存在。许多策略需要将预测结果形式化为分布,并利用差异代表不明显。然而,我们的实验研究表明,现有的轨迹预测模型产生了不可靠的不可估计的估计,需要进行其他定制的核心过程。另一方面,直接将电流校准技术应用于预测输出可能会产生亚最佳结果,因为对所有预分解使用了通用缩放器并忽略了信息性的数据提示。在本文中,我们提出了使用调节器(CCTR)的定制校准温度,这是一个通用框架,可以校准外部分布。具体来说,CCTR 1)采用基于校准的正规器将输出差异与预测与地面真相之间的差异相一致,并且2)使用上下文和历史信息为每个预测提供了每个预测的量身定制的温度缩放器。涉及多种谓词和计划方法的广泛评估表明,CCTR比现有的校准算法和不确定性意识方法的优越性,校准质量的11% - 22%的显着提高,运动计划的17%-46%。
抽象背景结直肠癌(CRC)构成了重大的医疗挑战,占全球癌症病例的近6.1%。通过使用创新生物标志物进行的人口筛查促进的早期检测对于MITIGAT的CRC发病率是关键的。与CRC阴性对应物(CNS)相比,这项研究旨在仔细检查CRC阳性个体(CP)的粪便和唾液微生物组,以通过微生物生物标记物来增强CRC诊断。材料和方法总共从伊朗德黑兰的Shahid Beheshti医学科学大学Taleghani医院收集了80个口头和粪便样品,其中包括接受筛查的CPS和CNS。使用16S rRNA测序测定法进行了微生物介绍,并在Illumina novaseq平台上采用Nextera XT Index套件。结果在CP的唾液和粪便样品中观察到了不同的微生物谱,与各种分类水平的CNS(包括门,家庭和种类)的粪便显着不同。CPS的唾液样品表现出大量的Calothrix Parietina,颗粒状Adiacens,Rothia dentocariosa和Rothia Mucilaginosa,在CNS中没有。此外,在CPS的粪便中,Lachnospileceae和Prevotellaceae明显更高,而CPS唾液中的fusobacteria phylum显着升高。相反,与CNS相比,非致病细菌akkermansia粘蛋白iphila的CPS粪便样品显着降低。关键字结直肠癌,口腔微生物群,粪便菌群,早期检测,16S rRNA测序通过一致选择唾液和粪便微生物的结论,基于平均值降低的Gini值,并采用唾液的逻辑回归,并支持粪便模型,我们成功地开发了一种微生物群检测,具有提高的敏感性和提高crc检测的敏感性和特异性。
本文研究了通胀不确定性对通胀和经济活动的影响。我们采取三个步骤。首先,我们汇总了各种通胀不确定性衡量指标(包括基于调查和基于模型的指标),并为七个发达经济体和七个大型新兴市场经济体提取一个共同的衡量指标。利用新颖的跨国数据,我们估计了一个面板结构 VAR 模型,以分析通胀不确定性如何影响宏观经济和金融变量。最后,我们通过动态随机一般均衡 (DSGE) 模型的视角探索不确定性冲击的传导渠道。我们发现,自 COVID-19 疫情以来,全球通胀不确定性急剧上升,达到了与 1970 年代和 1980 年代相当的历史最高水平。实证结果表明,通胀不确定性上升无疑会导致经济增长大幅下滑,尤其是投资方面。同时,通货膨胀不确定性与通货膨胀之间的关系在不同国家和时间上存在差异。我们的DSGE模型的模拟结果表明,通货膨胀不确定性冲击通过需求和供应等不同类型的传播渠道,可能导致负向商业周期联动,并对通货膨胀产生不同的影响。
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