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perbandingan metoda k-nn，随机森林dan 1d CNN untuk
摘要 - 机器学习方法/机器学习的使用对于开发人眼状态的识别非常重要，尤其是脑电图（EEG）信号处理的问题以识别眼睛状态。在先前的研究中，所使用的方法可以是监督学习和无监督学习之间的一种组合方法，以及使用监督学习的单一方法。在这项研究中，脑电图的分类使用一种具有监督学习的方法，使用方法：k-neartemest neghbors（k-nn），随机森林和1D卷积神经网络（1D CNNS）。使用四种尺寸（即精度，回忆，精度和F1得分）测量三种分类方法的性能。从实验结果中获得的是，与所使用的四种尺寸的其他两种方法相比，K-NN方法具有最佳性能，其中每个尺寸的值为：准确性= 82.30％；召回= 82.30％；精度= 82.36％； F1得分= 82.30％。k-nn比其他两种方法更适合分类脑电图，因为数据集中的所有输入属性都有实际数字数据类型。
![b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1eb8edb93c176a0334628f287995a2757f02cfe3.webp)
b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。
b'in最近的地标结果[Ji等。，arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无限维度的量子状态时，近似两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界定时，两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个半尺寸的尺寸的程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算附加\ xcf \ xb5-关于具有T \ xc3 \ x97 t -dimum量的两次播放游戏的值的附加值，近似值，该量的量游戏分别。对于固定尺寸t，这在Q中以Q和准多态的多项式缩放在A中，从而改善了先前已知的近似算法，其中最差的运行时保证最充其量是Q和A中的指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不等式得出。
可再生能力中氢生产的机会...
对局部网络特征的分析表明，理想的电解器容量为300 kW，其中最高700 kW的容量是可行的。在[13]中列出了另一个例子，其中研究了风能系统的大小优化，以最大程度地提高氢价格和风能波动的股本回报率。结果表明，氢的生产仅为4.34欧元/千克氢气价格或更高，置信度92％。换句话说，增加电解器的大小将增加氢的产量，因此氢价格达到所需的可行性。在[14]中分析了通过水电解器生产氢的风能减少。检查了两个在5兆瓦以下及6兆瓦的电溶剂能力以下的网格连接的风氢系统的情况。结果表明，在两种情况下，随着电解器尺寸的增加，风能的利用率增加。但是，回报周期也增加了，而电解器的成本超过了氢价格的增加。一般而言，电解器尺寸的增加与电力消耗和氢的产生成正比，以实施适当的负载水平，否则可能会导致成本指数升高[15]。
肌肉纤维直径的定量确定（...
营养不良肌肉中的病理过程包括明显的变性和肌肉纤维的再生。这些过程可以通过测量肌肉纤维的直径以及确定具有集中核的肌肉纤维的比例（指示肌肉再生）。所描述的方法依赖于通过使用肌肉纤维横截面的最小“ FERET直径”来说明肌肉纤维尺寸的确定。与肌肉纤维尺寸的其他形态计量参数不同，最小的“ Feret直径”在实验误差（例如截面角的方向）上非常健壮。此外，在一组代表性的肌肉中，最小的“ FERET直径”可靠地区分营养不良和正常表型。如果不可能评估最小的“ Feret直径”，则建议提出替代参数。此外，将集中核的百分比确定为指示营养不良肌肉再生的量度。一旦可以使用整个肌肉的数字图像，就可以轻松实现其他测量参数（例如总肌肉横截面区域）。与其他染色程序结合使用，可以通过对系统进行少量修改来评估其他病理参数（例如坏死区，巨噬细胞浸润等。）。
solax：带有神经网络支持的费米子量子系统的Python求解器
费米子多体量子系统的数值建模介绍了各个研究领域的类似challenges，需要使用通用工具，包括现状的机器学习技术。在这里，我们介绍了Solax，这是一个python库，旨在使用第二个量化的形式主义来计算和分析费米子量子系统。Solax提供了一个模块化框架，用于构建和操纵基础集，量子状态和操作员，促进电子结构的模拟并确定有限尺寸的Hilbert空间中的多体量子状态。库集成了机器学习能力，以减轻大量子群中希尔伯特空间尺寸的指数增长。使用最近开发的Python库Jax实现了核心低级功能。通过将其应用于单个杂质Anderson模型的应用，为研究人员提供了一种灵活而强大的工具，可用于应对各种领域的多体量子系统的挑战，包括原子物理学，量子化学和凝结物理学。
用于辐射噪声的垂直线阵列... - RTSYS
由于传感器尺寸的原因，阵列尺寸减小到 31 毫米，并且足够轻，长度不到 20 米，一个人就可以轻松操作。内部不锈钢电缆和 Dyneema 编织纺织外电缆提供了高强度和声学噪声保护的完美结合。软件，例如 ©PAMguard、R、Python 和 ©Matlab。
分布式风市场报告：2024版演示
目的，范围和数据•总结到2023年底之前的美国分布式风年度数据•分析各种尺寸的分布式风项目•提供与陆基和离岸风能分开的数据和分析•包括涡轮机制造商，项目安装人员，州机构，美国清洁电源>
地球的人工智能和机器学习......
• 来自十年调查或模型；各种尺寸的航天器；系统的系统（空间互联网）；各种组织 • 就传感器数量/类型、航天器、轨道、分辨率、机载与地面计算、传感器间通信等进行交易。 • 系统提前设计为任务或观测系统，或随着时间的推移逐步和动态地设计 2. 响应各种感兴趣的科学和应用科学事件：各种整体观察
接受手术的糖尿病患者须知
如果您有任何低血糖症状，如出汗、头晕、视力模糊或颤抖，请尽可能检测您的血糖。如果血糖低于 4 mmol/L，请服用四片葡萄糖片或 150 毫升含糖饮料（相当于半罐标准尺寸的非健怡可乐）。请告知医院工作人员您已这样做。
