数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调,批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们,对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性,重点是上游数据组件:培训数据,微调,调整,参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性,但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息,这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型,这表明与透明度7的其他方面相比,使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度,并确定了数据透明度信息的同样较低的存在,以及访问此信息的关键障碍。8
摘要准确的充电状态(SOC)估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型,提出了基于NARX(具有外源输入的非线性自回归网络)的方法,提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性,建模速度和鲁棒性。首先,为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖,使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx(具有外部输入的非线性自回旋)具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出,并将其添加到下一个时刻的计算中。因此,使用少量数据实现了更好的估计结果;其次,移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三,通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较,可以验证该模型的有效性。结果表明,所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65%,并且执行时间缩短了约50%。
尽管美国国库市场仍然是世界上最深,最液体的证券市场,但近年来,几次市场功能障碍使该市场的韧性成为了重点。在国库市场中采用全能的交易可能是增强市场弹性的途径。从概念上讲,全能的交易将使任何市场参与者都可以直接与任何其他市场参与者进行交易。当可能测试传统中介机构的能力时,这可能会有所帮助。在本文中,我们讨论了全体交易对财政市场的意义,它可能带来的收益以及从其他市场的经验中学到的东西。我们还审查了在财政市场中运行的几种交易协议,以扩大交易伙伴的领域,并讨论更广泛使用此类协议或采用新的全能协议的挑战。关键词:国库市场,市场结构,全能
为口腔 - 芯片模型创建基本结构涉及设计一个微流体芯片,该微流体芯片复制必需的组件并创建模拟口腔复杂性的微环境。微流体芯片可以由各种材料制成,包括玻璃,硅和聚合物。微流体芯片的标准制造技术包括软光刻,光刻图和注射成型。这些方法可以在芯片上创建复杂的微观结构和通道。微流体芯片应复制口腔的关键成分,包括代表各种口腔组织的细胞培养室,例如上皮细胞,成纤维细胞和唾液腺细胞,这些细胞包含在细胞外基质中。细胞外基质可以结合水凝胶或其他材料,以提供结构支撑和细胞附着和生长的基板。结合灌注系统可模拟血液,使营养素,氧气和药物的递送2,3。
湿度是空气中的水蒸气量。如果空气中有很多水蒸气,则湿度将很高。湿度越高,外面感觉越湿。相对湿度是实际上空气中的水蒸气的量,其表示为空气可以在相同温度下容纳的最大水蒸气量的百分比。在寒冷的-10摄氏度(华氏14度)上考虑空气。在该温度下,空气最多可以容纳每立方米的2.2克水。因此,如果摄入-10摄氏度时,每立方米有2.2克水,我们的相对湿度很不舒服。如果在-10摄氏度的空气中有1.1克水,我们的相对湿度为50%。
通过虚拟模型为个性化医疗保健提供机会,DTS代表了精密健康和个性化医学领域的范式转变。在医疗保健中,DTS可以定义为物理实体(细胞,组织,器官,患者和卫生系统)的高度详细和动态的虚拟复制品,从而再现了物理对应物的结构,行为和背景(Qi等人,2021年)。这些虚拟的对应物不断使用实时数据进行更新,以模拟和预测健康结果,从而优化了临床决策(Fuller等,2020)。dts实时整合来自多个来源的数据,以模拟健康结果,并可以通过实现更精确,及时,及时,及时的临床干预措施,最终提高患者治疗效率,从而适应每个患者,从而增加主动的医疗保健管理。
bezero部门分类的轮廓3方法论3 1。简介4贝泽部门分类的概述4 BEZERO分类结构5 2。项目资格7 3。数据和数据源7 4。BeZero部门分类委员会7 5。Guidelines for BeZero Sector Classification 8 Project data collection 9 Sector classification by primary project activity 9 One project activity maps to one BeZero sub-sector 9 Project is applicable to multiple BeZero sub-sectors and provides quantitative data on credit issuance 9 Project activity matches with multiple BeZero sub-sectors and does not provide quantitative data on credit issuance 10 Review process 11 Appendix A: Sector Classification Definitions (Version 2.1) 12 10 Energy 12 20家庭设备13 30工业流程14 40基于自然的解决方案15 50工程碳清除16 60浪费17附录B:更新和审查18附录C:标准机构和相关注册表(非避免)19
2015)。尽管如此,在某些情况下,如果数据量不大,并且单个受试者需要更多的解释,那么自动数据挖掘就无法实施支撑性,这需要研究人员做出决定性的选择,当数据量在统计上很少被认为是很少的关系时,这一点更为重要。tere也是有用且雄心勃勃的数字化项目中固有的风险,因为研究显然倾向于集中精力出于方便的原因,这些期刊已经被数字化并可以自由访问。tis导致那些尚未获得金融支持转换为数字格式的杂志和报纸的边缘化,但也许永远不会,但仍然顽固地为其生存而顽固地努力,显示出意外的寿命(Brake 2012)。tis主要是流行和插图期刊的情况,因为许多数字化都没有看到,因为它们在出版时很少收集在公共图书馆中,并且今天仍然被认为仍然被视为较少的意义。却流行和纸浆杂志是探索习惯,社会变革,文化模式,现代互动的方式以及政治叙事的成功或失败的宝贵来源。此外,他们对流派的有趣洞察力,传统上在插图杂志中发挥了关键作用,这是作为休闲元素的元素,甚至可能是逃避现实的人进入梦想世界,因此,就文学翻译和国际循环和国际作者的循环和接受者而言,这是一个宝贵的研究主题。为了评估期刊中国家和翻译文献的存在,即使无法进行自动化内容分析,也必须对定量研究进行仔细阅读。它的目的不仅是评估给定文化领域中外国文学的循环,而且通过反思,通过与进口和翻译的文学产品相关的那种污染和转移来研究民族文献。实际上,翻译向我们讲了很多有关目标文化的信息,因为它们阐明了民族文化所受到的影响,其开放性和增强外部文化触发因素的能力,但也介绍了编辑部门的战略选择(Sisto 2013; Sisto 2018; Sisto 2018)。对于那些自动数据挖掘从文本来源中提取信息的情况是不可行且优势的情况,需要建立合理的方法论基础。te本章讨论了与流行杂志发表的文学研究有关的一系列问题,并提出了可能的解决方案。精选的案例研究是指1930年代的意大利,即出版的阶段,即我们的1和真正的“翻译行业”(Rundle 2000:72)栩栩如生。
多囊卵巢综合征(PCOS)是最常见的内分泌疾病,影响了全球多达15%的生殖年龄妇女(1)。这种高度遗传,复杂的遗传疾病的特征是生殖和代谢异常的可变星座,导致了年轻女性中最多的不孕症和2型糖尿病(T2D)的大多数病例(1)。Clinically, the National Institutes of Health (NIH) criteria ( 2 ) and the Rotterdam criteria ( 3 , 4 ), the commonly used diagnostic criteria for PCOS, are based on the presence of at least two of three phenotypes: hyperandrogenism (HA), chronic oligo/anovulation or ovulatory dysfunction (OD), and polycystic ovarian morphology (PCOM) ( 2 – 4)。值得注意的是,目前在2023年发表的鹿特丹标准中描述了PCOS患者的选择,该标准还包括升高的睾丸激素和免费睾丸激素水平,除了先前引用的标准外。尽管PCOS的诊断标准中存在这些大量的病毒和显着进步,但考虑到PCOS病因的基本机制仍然很少了解,PCOS的患病率仍然上升(1)。除了影响生育能力之外,患有PCOS的个体的可能性升高了肥胖,胰岛素抵抗和代谢性疾病的可能性升高,所有这些都与线粒体功能障碍相互联系(6)。线粒体是负责能量产生的细胞器,是细胞ROS(活性氧)的主要来源,因此可能导致氧化应激损伤。到目前为止,PCOS患者中发现了33个相关的MTDNA突变。因此,线粒体生成的氧气已被认为是PCOS病因的关键因素(6)。有趣的是,PCOS患者已鉴定出mtDNA中的突变,即使它们在PCOS中的病因作用需要进一步研究,它们可能在PCOS病因和发病机理中起重要作用。在这些mtDNA突变中,大多数突变(在33个中的20个)被鉴定在D-Loop调节区域中,这表明
