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胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择
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考虑参与能源和灵活性市场的电力传输网格中可再生生成的托管能力的最大化：双重优化模型
对可再生能源产生的投资是过渡到可持续能源和能源系统的重要组成部分。在这方面，托管能力（HC）的概念是可再生发电的投资者和系统运营商确定最大数量连接可再生资源的有用工具，而无需修改或加强网格。然而，现有研究的相当一部分涉及分销系统中问题的技术要求，同时忽略了传输系统和市场范围。可再生生成吸收减少了对电力部门中化石燃料资源的依赖，同时还表现出满足系统灵活性需求的能力。本文提出了一种基于市场的方法，以最大限度地考虑能源和灵活性市场的传输系统中可再生的HC。为此，开发了一个双重优化问题，以研究最大化可再生生成HC的盈利能力。在上层问题中，关于新一代投资的非负盈利能力，开发了HC最大化。较低级别的问题解决了能源和灵活性市场的社会福利最大化，在这些市场中，新的可再生能源产生可以参与其中。将配方转移到单级混合刻板线性编程（MILP）问题中，以避免双重模型的非线性。所提出的模型应用于2总线说明性示例和IEEE 24总线可靠性测试系统（RTS）。结果表明，可再生生成单元可以通过参与灵活性市场来提高其盈利能力，从而从市场的角度增加可再生的HC。
最大化吞吐量的定量西方结果
（a）上面显示的是来自单个LEO运行的数据。使用重组GFP蛋白的8点标准曲线在弹药筒上三次。墨盒2、3和4用于定量来自2种不同批次和各种剂量的转导细胞裂解物中的GFP表达。重组蛋白以2.5 ng/ml的速度作为校准器在所有墨盒上作为用于墨盒校正的校准器。（b）上面显示的是来自单个JES运行的数据。使用重组GFP蛋白的8点标准曲线运行，并用于定量来自2个不同批次转导的细胞裂解物中的GFP表达。总体而言，每杰西斯运行的毛细血管数量有限，只能容纳标准曲线的一个复制和有限数量的样品。在杰西系统上处理96个样本至少需要4次运行和12小时。
最大化有效竞争的好处...
归因4.0国际（CC BY 4.0）此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作，您可以接受该许可条款的约束（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品，确定对原始文本的更改，并添加以下文本：如果原始作品和翻译之间有任何差异，则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本：这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料，则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用经合组织徽标，视觉标识或封面图像，也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院（PCA）仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎（法国）。仲裁员的数量应为一个。
使用Juniper AI护理服务最大化雾ROI
AI Care Services是该行业的第一个AI-NENITAGE服务组合，它提供了Juniper的专业知识和最佳实践，并结合了AI的运营情报。
核心最大化器美国60/40策略
在2024年12月之前，该复合材料被称为核心最大化剂美国以收入为中心的增长。核心最大化器美国专注于60/40的复合材料与由3.6％彭博市政债券指数组成的定制混合基准进行比较标准普尔500指数。自定义基准是通过每天加权各个指数返回来计算的。核心最大化器美国专注的60/40复合材料的最低$ 25,000。核心最大化器美国专注于60/40复合材料是在2020年5月创建的，并于2020年5月31日成立。
从减少剂量到最大化对比度：深度学习能否放大造影剂对脑部 MRI 图像质量的影响？一项读者研究
材料和方法 这项回顾性单中心研究考虑纳入 2019 年 11 月至 2021 年 3 月在 Gustave Roussy 癌症园区（法国维尔瑞夫）获取的共 250 张多参数脑 MRI。定义了独立的训练（107 例，年龄 55 岁±14 岁，58 名女性）和测试（79 例，年龄 59 岁±14 岁，41 名女性）样本。患者患有神经胶质瘤、脑转移、脑膜瘤或无增强病变。在所有病例中均获取了具有可变翻转角的梯度回波和涡轮自旋回波对比后 T1 序列。对于形成训练样本的病例，还获取了使用 0.025 mmol/kg 造影剂注射的“低剂量”对比后梯度回波 T1 图像。以标准剂量 T1 MRI 为参考，训练了一个深度神经网络来合成增强低剂量 T1 采集。训练完成后，对比增强网络用于处理测试梯度回波 T1 图像。然后由两名经验丰富的神经放射科医生进行读片，以评估原始和处理后的 T1 MRI 序列的对比增强和病变检测性能，以快速自旋回波序列为参考。结果对于增强病变的病例，处理后图像的对比噪声比（44.5 比 9.1 和 16.8，p<.001）、病变与脑组织比（1.66 比 1.31 和 1.44，p<.001）和对比增强百分比（112.4% 比 85.6% 和 92.2%，p<.001）均优于原始梯度回波和参考快速自旋回波 T1 序列。两位读者都更喜欢处理后的 T1 的整体图像质量（平均评分为 3.4/4 比 2.7/4，p<.001）。最后，对于大于 10 毫米的病变，所提出的处理方法将梯度回波 T1 MRI 的平均灵敏度从 88% 提高到 96%（p=.008*），而误检率则没有差异（两种情况下均为 0.02/例，p>.99）。考虑所有大于 5 毫米的病变时观察到了相同的效果：灵敏度从 70% 提高到 85%（p<.001*），而误检率保持相似（0.04/例 vs 0.06/例，p=.48）。如果包括所有病变，无论其大小如何，原始和处理后的 T1 图像的灵敏度分别为 59% 和 75%（p<.001*），相应的误检率为 0.05/例和 0.14/例（p=.06）。
Kodama：通过准确性最大化的知识发现
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Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
，我们专注于冰片遥感中心收集的雪雷达[1]数据集，作为NASA操作Icebridge的一部分。雪雷达从2-8 GHz运行，并且能够在冰盖较大区域的较高区域的冰层中跟踪冰层。传感器连续几年产生历史降雪堆积的二维灰度，其中水平轴代表沿轨道方向，而垂直轴代表层层深度。像素亮度与返回信号的强度成正比。代表表面层的像素通常由于较高的反射和降雪密度变化而更明亮且更明确，而代表更深层的像素通常由于密度和较低的回流 - 信号强度而较深，更嘈杂。在我们的实验中，我们在2012年使用了从格陵兰岛选定的雪雷达弹射线的雷达数据。在许多区域，每个冰层代表一年一度的等铁[2]。因此，我们可以在相应的一年之前指定的冰层。
最大化AI法案中的基本权利保护：定义和禁令
本文还与AI实践的五个禁止申请讨论了现有问题。再次，使用不清楚或不足的语言会产生潜在的漏洞来避免法律的应用。虽然所有禁令都包含令人不安的语言并需要澄清，但我们决定专注于特别关注的五个，并且可能没有受到其他禁令的广泛关注，例如禁止远程生物识别系统。取而代之的是，我们讨论了有关禁令的问题：有害的潜意识，操纵和欺骗性的技术；无法获得的社会评分；个人犯罪风险评估和预测；互联网或闭路电视材料的不靶向刮擦，以开发或扩展面部识别数据库；和生物特征分类。