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b“帕金森氏病（PD）是一种常见的神经性疾病病理生理学，在整个中枢神经系统中表现出丧失的质量nigra神经元和-synclein的积累，在整个中枢神经系统中的积累。到目前为止，几种遗传和环境因素是迄今为止已知的，但由于在10％的遗传因素中发现了概述的遗传因素，并且在环境因素之间可能存在摩擦，并且在环境因素之间存在相互作用，并且在环境因素之间存在相互作用，并且在环境因素之间存在相互作用，并且具有遗传因素的相互作用。在PD的发展中，诸如脑部损伤之类的重要作用在PD患者中越来越多地观察到了PD患者。它在PD中的原因和影响尤为重要，因为微生物组是一个很容易受到各种干预措施（例如饮食和益生菌补充剂）的影响的因素，为可能的治疗提供了新的靶标。”
b“帕金森氏病（PD）是一种常见的神经退行性疾病，从病理生理上表现出来，其遗传性Nigra神经元丧失和 - 在整个中枢神经系统中的积累。到目前为止，几个遗传和环境因素尚不清楚，但是由于证实该疾病的遗传形式可以在约10％的患者，环境因素以及遗传因素与潜在的分子机制之间的相互作用中发现，这可能在PD发展中起重要作用。已知的因素，例如复发性创伤性脑损伤，而肠道和口腔菌群也越来越多地观察到PD患者的不平衡。PD中的微生物营养不良是否在该疾病之前，还是由于肠道轴的水平上的神经元通信的结果，仍有待解决。此外，由于微生物组是一个很容易受到各种干预措施（例如饮食和益生菌补充剂）的影响，因此微生物营养不良及其在PD中的因素和作用的全面表征尤其重要，为可能的治疗提供了新的靶标。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
项目区域内已知的原住民遗址
\\emm.local\xdrive\Secured\Divisions\E220672\GIS\02_Maps\_EPBC_Referral\EPBC004_KnownAboriginalSite\EPBC004_KnownAboriginalSite_20241106_02.aprx 2024 年 6 月 11 日
聊天机器人对已知的个人prakriti（...
stract：本文通过使用OPENCV实施的对象检测技术提出了一种增强视障人士可访问性的新方法。利用最新的对象检测模型，我们开发了一个实时系统，该系统能够检测相机提要中的对象并提供听觉反馈，以导航和与环境的交互。OPENCV的集成可以使有效的对象检测，边界框可视化，置信阈值和非最大抑制作用，这有助于为视觉障碍的辅助技术开发。通过对现有文献的全面审查，我们确定了为视力障碍开发可访问解决方案的创新差距和机会。我们的方法论涉及对象检测模型的选择和适应，实现了实时对象检测的OPENCV以及用于用户交互的听觉反馈的集成。我们详细介绍了实现过程，包括对输入图像的预处理，使用选定模型的对象检测，边界框的可视化以及置信阈值的应用和非最大最大抑制作用到完善检测到的对象。实验的结果证明了对象检测系统在辅助视觉受损的个体方面的有效性，并根据检测准确性，处理速度和用户反馈进行评估。讨论解释结果，解决我们方法的优势和局限性，并提出未来的研究方向。总而言之，本文强调了将OPENCV整合到为视障和概述途径开发可访问解决方案的重要性，以进一步发展辅助技术和计算机视觉。
使用Raspberry Pi 的基于物联网的车辆安全和安全系统 ... 的面积有效的通用加密处理器 农业的新兴趋势-IJNRD 人工智能在SEO中的作用 使用机器学习的自动驾驶汽车模拟 标题： - “吡啶：综合，瑞士和应用。” 使用机器学习模型预测孕产妇的健康风险并比较 利用药房实践中的人工智能和... 人类活动识别系统 对微球的评论：类型，配方方法，... 医疗保健中的AI驱动数据安全 聊天机器人对已知的个人prakriti（... 使用Python 的对象检测OPENCV Jetir Research Journal
该提案提出了一个高级的综合车辆安全和安全系统，该系统准确地解决了这两个方面。现有系统通常专注于安全或保障措施，而不是合并的解决方案。拟议的系统包含了基于面部识别的安全授权和一个超声波传感器，以监视车辆移动以提高安全性。通过整合这些关键组件，该系统旨在提供全面的解决方案，通过面部认证来增强车辆安全性，同时通过障碍物检测和速度控制机制降低事故的风险。这种用于车辆安全和保障的综合方法区分了拟议的系统，提供了一个整体解决方案，以应对该领域的关键挑战。
要探索或不探索：基于后悔的LTL路径在部分已知的环境中计划⋆
在本文中，我们研究了由共同保护线性时间逻辑（LTL）公式描述的高级规格的最佳机器人路径计划问题。我们考虑工作空间的地图几何形状部分已知的场景。具体来说，我们假设有一些未知区域，除非机器人在物理上到达这些区域，否则机器人不知道其继任区域。与基于游戏的标准方法相反，该方法优化了最差的成本，在本文中，我们建议将遗憾用作在这种部分知名的环境中计划的新指标。计划在固定但未知的环境下的计划的遗憾是机器人在事后意识到实际环境时所能实现的实际成本与最佳响应成本之间的差异。我们提供了一种有效的算法，以找到满足LTL规范的最佳计划，同时最大程度地减少其遗憾。提供了关于消防机器人的案例研究，以说明拟议的框架。我们认为，新指标更适合部分知名环境的情况，因为它捕获了实际花费的实际成本与探索未知区域可能获得的潜在收益之间的权衡。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
对数遗憾地传达MDP：使用匪徒利用已知的动态
我们研究了具有已知动态但未知奖励功能的平均奖励和交流马尔可夫决策过程（MDP）中的遗憾最小化。尽管在此类MDP中学习比完全未知的MDP更容易，但它们仍然在很大程度上是挑战，因为它们包括特殊情况，例如组合半伴侣等大类问题。以统计上有效的方式利用遗憾最小化的过渡功能的知识似乎在很大程度上没有探索。猜想，即使有已知的过渡，我们即使在通用MDP中实现精确的最佳性也是NP-HARD，因此我们专注于计算有效的放松，以实现Order-Timpimal-Timal-Topimal-Mic MIC的遗憾而不是精确的最佳性。我们通过基于流行的匪徒最小经验差异策略引入一种新颖的算法来填补这一空白。提出的算法的关键组成部分是一个经过精心设计的停止标准，利用固定策略引起的复发类别。我们得出了一种非渐近，问题依赖性和对数的遗憾，该算法依赖于利用该结构的新颖遗憾分解。我们进一步提供了有效的实施和实验，以说明其有希望的经验绩效。关键字：平均奖励马尔可夫决策过程，遗憾的最小化，对数遗憾，马尔可夫链，经常性课程
视网膜图像的深度学习能否增强已知的糖尿病心血管疾病预测风险因素？苏格兰国家筛查计划的一项前瞻性队列研究
目的：本研究旨在评估对糖尿病视网膜病变筛查计划中的视网膜照片进行深度学习 (DL) 是否能改善对心血管疾病 (CVD) 发病率的预测。方法：训练 DL 模型以联合预测未来 CVD 风险和 CVD 风险因素，并用于输出 DL 分数。包括有和没有 DL 分数的临床风险因素的泊松回归模型分别适用于 1 型糖尿病 (T1DM) 和 2 型糖尿病 (T2DM) 中 2,072 例和 38,730 例 CVD 事件的研究队列。结果：DL 评分与 CVD 发病率独立相关，在 T1DM 和 T2DM 队列中，调整后的标准化发病率比分别为 1.14（P = 3 × 10 − 04 95 % CI（1.06, 1.23））和 1.16（P = 4 × 10 − 33 95 % CI（1.13, 1.18））。有和没有 DL 评分的模型之间的预测性能差异具有统计学意义（检验对数似然的差异为 6.7 和 51.1 个自然对数单位），但 T1DM 和 T2DM 的 C 统计量从 0.820 到 0.822 和从 0.709 到 0.711 的增量很小。结论：这些结果表明，对于糖尿病患者，视网膜照片包含有关未来 CVD 风险的信息。然而，为了使其对 CVD 的临床预测做出显著贡献，需要评估进一步的方法，包括利用序列图像。
甲状腺激素与心力衰竭：绘制已知的心脏修复/再生途径
摘要：心力衰竭影响着全球 6400 多万人，严重影响着他们的生存和生活质量。为了开发新的治疗方法，迫切需要探索其病理生理学和分子基础。甲状腺激素信号在进化上是保守的，它控制着基本的生物过程，在发育和代谢中起着至关重要的作用。它的活性形式是 L-三碘甲状腺原氨酸，它不仅通过与核受体结合来调节重要的基因表达，而且还具有非基因组作用，控制着关键的细胞内信号。应激刺激，如急性心肌梗塞，会导致甲状腺激素信号的变化，尤其是甲状腺激素与其核受体的关系的变化，这与胎儿发育程序的重新激活、心肌细胞的结构重塑和表型变化有关。信号传导中胎儿样特征的重现可能部分是心肌重现其发育程序并使心肌细胞增殖并最终再生的不完整努力。在这篇综述中，我们将讨论甲状腺激素在射血分数降低和保留的心力衰竭环境中心肌恢复中的作用的实验和临床证据及其未来的治疗意义。