在培训或评估深度学习模型时,两个基本部分正在选择适当的损失功能并决定性能指标。在本文中,我们概述了许多不同类型的深度学习任务中最常见的损失功能和指标,从回归和分类等一般任务到计算机视觉和自然语言处理中更具体的任务。我们介绍了每个损失和度量标准的公式,讨论它们的优势和局限性,并描述如何将这些方法应用于深度学习中的各种问题。这项工作可以作为该领域的研究人员和从业人员的参考,在为其深度学习项目选择最合适的损失功能和绩效指标时,可以帮助他们做出明智的决定。
这项调查是从2023年10月26日至2023年10月31日进行的,捕获了雇主的覆盖范围和围绕GLP-1药物的考虑因素,而GLP-1药物历来是为减肥或糖尿病而开的。它还提供了提供医疗保险以解决某些慢性健康状况的雇主使用的其他方法的快照。以下数据反映了公司计划发起人和专业服务提供商的回应。
印第安纳州免疫接种部门、疾病预防控制中心 (CDC) 和印第安纳州的疫苗供应商在确保所有符合条件的公民接种疫苗方面有着共同的利益。尽管已登记的供应商可以通过免疫接种部门免费获得疫苗,但这些疫苗是通过联邦和州政府拨款购买的。这意味着供应商必须对所有订购的剂量负责,以确保所有 VFC(儿童疫苗)和州符合条件的儿童以及符合条件的成年人都能获得足够的疫苗供应。重要的是,所有供应商都要向免疫接种部门偿还退回或浪费的剂量,以便该州能够维持足够的疫苗供应和资金,继续确保印第安纳州居民的健康。根据疫苗退货政策(政策 17),需要退回原包装(小瓶或注射器)中的非活性疫苗以获得消费税抵免。
全球变暖正在损害地球的生态物质并损害吸收碳的能力,而全球经济的影响继续破坏了自然:世界上有32%的森林地区丧失了,其中有50%的珊瑚礁系统,17%和85%以上的湿地。例如,亚马逊雨林和其他关键生态系统中的18种森林砍伐实际上已经将碳储存了数千年的地方转化为生产碳的地点。湿地(例如盐沼和红树林沼泽)可以吸收大量碳,但在许多碳中已经铺平了。19,由于这些生态系统对政府和商业职能做出了贡献,因此对自然的需求远远超出了其供应的能力,可以在极端风险和不确定性的方向上指向经济和社会,20威胁着使生活发展的系统。21
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猪通常在3至4周时从母猪断奶,但在某些情况下为6至8周。预防疾病前死亡的第一原因是母猪躺在猪上。称为母体覆盖,覆盖或压碎,这占死亡人数的48.1%。其他主要原因的主要原因包括饥饿(死亡人数的15.3%)和冲突(死亡人数的13.3%)(Lay等人。2002)。 在SOW唱片卡上,牧民经常将覆盖,饥饿或冲突列为死亡原因。 然而,猪前的死亡通常是由于环境,母猪和猪本身之间的一系列相关事件和相互作用而发生的。 确实,覆盖层会导致猪死亡人数最多,但几个相关因素会导致这种结果。 例如,寒冷而饥饿的猪会挤在母猪附近,并面临更大的覆盖风险。 图1. 显示了环境,母猪和猪导致前期死亡的可能相互作用。2002)。在SOW唱片卡上,牧民经常将覆盖,饥饿或冲突列为死亡原因。然而,猪前的死亡通常是由于环境,母猪和猪本身之间的一系列相关事件和相互作用而发生的。确实,覆盖层会导致猪死亡人数最多,但几个相关因素会导致这种结果。例如,寒冷而饥饿的猪会挤在母猪附近,并面临更大的覆盖风险。图1.
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摘要:脑电信号作为一种新型的生物特征被用于生物特征认证。为了解决传统分类网络难以有效拓展分类数目的问题以及提高工程实用性,本文提出一种基于注意力机制和三重态损失函数的脑电数据认证方法。该方法首先将脑电信号输入深度卷积网络,利用长短期记忆网络结合注意力机制将其映射到512维欧氏空间,得到包含身份信息的脑电信号特征向量;然后利用三重态损失函数调整网络参数,使得同类信号特征向量之间的欧氏距离减小,不同类信号之间的欧氏距离增大。最后,使用公开的脑电数据集对该识别方法进行评估。实验结果表明,该方法在保持识别率的同时,有效拓展了模型的分类数目,提高了脑电认证的实用性。
非收入水(NRW)是经过处理并泵入配电系统的水,但不会通过物理损失或未正确考虑来产生收入。要解决NRW,B&V审查了AW的最佳可用数据,包括(但不限于)仪表测试和准确性,水生产量和校准,计费例外和泄漏分析。该团队利用详细数据以及从2010 - 2021年进行的得克萨斯州水发展委员会(TWDB)审核来分析明显和实际损失的趋势。B&V合成了一个PowerBi仪表板,该仪表板显示了实际损失的数量和成本趋势。团队还进行了AWWA水审核和实际损失成分分析,以更准确地确定系统中实际和明显损失的来源以及潜在的缓解策略。
(华盛顿特区,2021 年 5 月 12 日)乔治城大学教育与劳动力中心 (CEW) 的一项新思想实验表明,美国教育体系的不平等给社会带来了高昂的成本。如果美国致力于实现按收入和种族/族裔划分的更加平等的高等教育水平,并投入 3.97 万亿美元的初始资金,那么我们国家每年可以获得 9560 亿美元的公共利益,此外还有许多非货币利益。《高等教育中的经济和种族不平等成本》发现,最终收益将超过成本。该报告还强调了与提高教育水平相关的非货币利益,包括提高批判性思维能力、增强公民参与度、降低威权主义倾向、改善健康状况、更加多元化的取向、增强能动性和赋权以及提高幸福感。这项思想实验的动力是什么?即使经过数十年的改革,美国教育体系仍然存在种族和经济不平等的问题。在收入位于前 60% 的美国人中,57% 拥有副学士学位或更高学位,而收入位于后 40% 的人只有 28%。白人(46%)和亚裔(64%)成年人拥有副学士学位或更高学位的比例更高,而拉丁裔成年人这一比例为 21%,黑人成年人这一比例为 31%。但是,如果无收入者和收入位于后 40% 的人的教育水平与收入位于前 60% 的人的教育水平相当,情况会怎样?如果所有种族/族裔群体的教育水平都与白人成年人一样高,情况会怎样?CEW 的研究人员与高等教育价值委员会合作,通过模拟提高高等教育水平对各种种族、经济和性别差距的影响来探讨这些问题。“经济和种族公正有利于公共财政,”主要作者兼 CEW 主任 Anthony P. Carnevale 说。“我们的思想实验揭示了高等教育系统中尚未开发的公共收益潜力。”由于按经济状况和种族/族裔实现教育水平的均等化,拥有副学士学位或更高学历的成年人比例将比目前水平增加 18 个百分点。在种族和族裔群体中,拥有副学士学位或更高学历的人数将增加 1290 万低收入白人;1020 万拉丁裔;590 万黑人;498,000 名亚裔;462,000 名美洲印第安人、阿拉斯加原住民、夏威夷原住民和太平洋岛民 (AIAN/NHPI);以及 457,000 名其他种族和族裔。