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德克萨斯州的经济表现和前景 - 2024年4月
*季节性调整的年度速率。注释：最后一个数据点是3月的年度工作增长。2024/dec。2023。年度增长是12月/十二月。资料来源：劳工统计局；德克萨斯州劳动力委员会；达拉斯联邦储备银行的季节性和其他调整。数据：德克萨斯州薪资就业 - 总非夫人-Dallasfed.org
小麦酵母菌效应分子阵列抑制植物免疫反应
图 1 Zymospetoria tritici 的各种效应物持续抑制 flg22 诱导的活性氧 (ROS) 爆发。候选效应物在本氏烟中用农杆菌瞬时表达。每片叶子的一半表达阴性对照 (sHF)，另一半表达效应物。渗入后 72 小时，用 flg22 处理叶子每一侧的叶盘。通过将表达效应物的叶盘的总发光度与阴性对照 (sHF) 进行比较，测量每次 ROS 爆发测定中所有叶盘的平均总相对发光 (RLU)。单独的实验进行了五次，每个图中有五个数据点表示。对于 Zt_2_242，有一个不符合要求的数据点。为了确认这是一个异常值，又进行了三次重复（即总共八个数据点）。与 sHF 对照相比，五种效应物被鉴定为 flg22 诱导的 ROS 爆发的显著抑制剂（Wilcoxon 检验：* p < 0.05，** p < 0.01）。
具有阈值和...的神经网络的记忆容量
1.3 问题的历史。1988 年，Baum [ 6 ] 提出了该问题的一个版本。在 Cover [ 8 ] 早期工作的基础上，Baum 研究了多层感知器的记忆容量，即具有阈值激活函数的前馈神经结构。他首先研究了网络结构 [ n, m, 1]，其中一个隐藏层由 m 个节点组成（并且，如符号所示，隐藏层中有 n 个节点和一个输出节点）。Baum 注意到，对于 R n 中一般位置的数据点 xk，结构 [ n, m, 1] 的记忆容量约为 nm ，即它与连接数成正比。这并不难：一般位置保证任何 n 个数据点子集所跨越的超平面不会错过任何其他数据点；这允许人们在其自己的 n 个数据点批次上训练隐藏层中的 m 个神经元中的每一个。Baum 然后问同样的现象是否仍然存在于更深的神经网络中。他问，对于较大的 K，是否存在一个深度神经结构，其总数为 O（√
重塑医疗保健供应链：如何云ERP ...
“当您考虑所使用的物品以及货架上的东西时，您还需要考虑如何自动化流程。” Luoma先生说。“手动处理订单，发票，付款和库存不仅效率低下，而且还无法捕获可以输入分析和决策的数据点。强大的数据治理和您所有过程中的自动化对于创建一个良性周期至关重要。”
用于异常检测的量子自动编码器可识别...
• 普通自动编码器和变分自动编码器之间的主要区别在于潜在空间的结构。在 VAE 中，潜在空间是连续且概率性的。这一特性使得 VAE 特别适用于生成建模，因为它们可以通过从潜在空间中学习到的分布中进行采样来生成新的数据点。
德克萨斯州的经济表现和前景 - 2024年12月
*季节性调整的年度速率。注释：最后一个数据点是2024年11月/12月的每年化工作增长。2023。年度增长是12月/十二月。资料来源：劳工统计局；德克萨斯州劳动力委员会；达拉斯联邦储备银行的季节性和其他调整。数据：德克萨斯州薪资就业 - 总非夫人-Dallasfed.org
发育应力不会诱导野生大山雀（Parus Major）雏鸟
fi g u r e 4位于FOXC1和GMD下游的显着CpG的DNA甲基化水平。CPG显示了两种处理的孵化日期与CpG甲基化水平之间的关系，该关系显示出显着的孵化日期依赖性治疗效果。原始数据点，回归线和95％的置信区间被绘制为减少处理的样品
使用基于树的模型预测心脏病-UCF星星
摘要 - 本文介绍了一项关于使用机器学习算法预测心脏病的研究，这是全球死亡的主要原因。该研究的重点是决策树算法的使用，该算法具有考虑大量危险因素的优势。心脏病数据集是从UCI机器学习存储库中获得的，并使用决策树分类器进行了分析。数据集有6个丢失的数据点，这些数据点已被删除，留下了279个实例进行分析。对具有两个以上响应的分类变量进行了单次编码。使用5倍交叉验证来优化决策树分类器以选择最佳参数。结果表明，决策树分类器的准确性可以正确预测81％的患者患有心脏病，并且因没有心脏病而明智的82％，这比以前研究中使用的其他机器学习算法高。这项研究证明了决策树算法预测心脏病的潜力，并突出了早期鉴定出患心血管疾病风险的个体的重要性。索引术语 - 机器学习算法，心脏病预测，决策树算法，UCI机器学习存储库，5倍交叉验证
