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World File Search System梯度
实施疾病分类的梯度提升...
摘要 - 在2型糖尿病的分类中梯度增强算法的应用在提高侵略性的准确性方面显示出显着的结果。这项研究教授了各种研究，这些研究使用梯度提升来通过使用医疗数据集来预测2型糖尿病。结果表明，该算法能够达到-82％，比其他方法（例如随机森林和幼稚的贝叶斯）更好。通过确定有助于糖尿病发展的重要特征，梯度不仅提高了准确性，而且还为预防和管理这种疾病提供了宝贵的见解。这项研究的结果证明了机器学习在糖尿病早期诊断中的潜力，这对于公共卫生管理很重要。
大脑组织的梯度：方法顺畅
多模式神经成像使强大的体内窗口融入了人脑的结构和功能。最新的方法论和概念进步已能够研究大脑结构和功能中大型空间趋势（或梯度）之间的相互作用，从而提供了一个框架，以跨多个尺度统一大脑组织的原理。对这些技术的强烈社区热情在广泛的采用和实施中发挥了作用，以回答神经科学中的关键问题。在对该框架的当前文献进行了简要回顾之后，该观点论文将突出务实的步骤如何使社区更容易访问梯度方法，从而将这些技术推向了神经科学查询的最前沿。更具体地说，我们将强调如何通过数据共享，开源软件开发以及由一组早期职业研究人员团队领导的专门研讨会的组织来催化对梯度方法的兴趣。为此，我们认为，对大脑梯度的日益激励是建立包容性社区的协调和一致努力的结果，可以作为一个为未来创新和神经信息方面的概念进步的典范。我们通过讨论挑战神经科学理论，方法论创新和现实世界翻译的挑战来结束这篇观点论文，以维持我们朝着大脑组织综合模型的集体进步。
BCI 学习现象可以通过梯度来解释......
脑机接口 (BCI) 实验表明，动物能够调整记录的神经活动以获得奖励。最近的研究强调了两种现象。首先，学习 BCI 任务的速度取决于所需的神经活动与预先存在的活动模式的匹配程度：学习“流形外”任务比学习“流形内”任务慢。其次，学习是通过“重新关联”进行的：在任务学习过程中，神经活动模式的整体分布不会发生显著变化。这些现象被视为 BCI 学习的独特方面。在这里，我们使用模拟和理论分析表明，这两种现象都源于一个简单的假设，即行为和表示通过基于梯度的算法得到改进。我们援引奥卡姆剃刀原理，表明在解释这些实验观察时应该优先考虑这种直接的解释。
梯度磁力仪无人机 - Gem Systems
无人机现在可用于执行机载地球物理勘测。绘制地球磁场的空间变化图，用于各种有用的应用。探索矿产潜力，以高分辨率绘制未爆炸弹药和考古图。• 无人机磁测和梯度勘测可以在过于危险、过于偏远或过于昂贵的地区进行，而这些地区无法使用载人飞机进行同等的地面或机载勘测。• 无人机磁测可以在地形和安全标准禁止载人飞机以最佳地形间隙获取数据的环境中提供高质量数据。
印度瘦糖尿病的社会经济梯度
糖尿病是全球公共卫生挑战，尤其是在印度，影响了数百万。在糖尿病患者中，瘦肉2型糖尿病是一种严重的亚型，具有较高的微血管复合风险。虽然越来越多地提供了有关糖尿病的患病率，变异和危险因素的研究，但对印度瘦糖尿病的患病率，差异和社会经济差异的研究有限。这项研究使用了NFHS-5微型数据，瘦糖尿病定义为BMI水平低于25的BMI和随机血糖左右的糖尿病，而糖尿病的糖尿病为200多个或糖尿病药物。对描述性和多元分析进行了调整，以了解瘦糖尿病的变化和相关因素。使用浓度曲线和浓度指数测量社会经济差异。这项研究揭示了对印度瘦糖尿病的重要见解。8.2％的男性和6.0％的女性血糖水平升高，表明糖尿病负担很大。值得注意的是，2.9％的男性和2.4％的女性被诊断出患有瘦糖尿病。在2型糖尿病患者中，男性的52.56％和43.57％的女性患有瘦肉2型糖尿病。瘦糖尿病的患病率从最贫穷的五分之一到最富有的1.1％不等。与最富有的五分之一相比，最贫穷的五分五五型糖尿病的几率为6.7。男性瘦肉2型糖尿病的浓度指数为-0.42，女性为-0.39，这表明对较低的社会经济群体产生了比例的影响。这项研究促进了我们对印度社会经济因素与瘦小型脱节之间复杂相互作用的理解。要解决较低的社会经济阶层中瘦糖尿病的负担上升，决策者和医疗保健专业人员必须优先考虑倡议，以增强健康保健，促进健康的生活方式并确保有效的糖尿病管理。通过解决社会经济差异并实施脆弱人群的干预措施，印度可以降低与糖尿病相关的死亡率并增强其公民的整体健康状况。
基于梯度的特征归因于可解释的AI
Black-Box AI模型的激增促使需要解释内部机制并证明其可靠性是合理的，尤其是在高风险应用中，例如医疗保健和自动驾驶。由于缺乏对可解释的AI（XAI）的严格定义，已经开发了与解释性，可解释性和透明度有关的大量研究，以从各个角度解释和分析该模型。因此，通过详尽的论文清单，从各个方面对XAI研究进行全面概述变得具有挑战性。考虑到神经网络在AI研究中的普及，我们将重点缩小到XAI研究的特定领域：基于梯度的解释，可以直接用于神经网络模型。在这篇综述中，我们系统地探讨了迄今为止基于梯度的解释方法，并引入了一种新颖的分类法，将它们分类为四个不同的类别。然后，我们按时间顺序介绍了技术细节的本质，并强调了算法的演变。接下来，我们引入人类和定量评估以测量算法性能。更重要的是，我们证明了XAI中的一般挑战以及基于梯度的解释中的特定挑战。我们希望这项调查能够帮助研究人员了解最先进的进步及其相应的缺点，这可能引发他们对解决未来工作中这些问题的兴趣。
从多材料到功能梯度陶瓷
各层。桶的底部是透明的，光源可以从下方照射悬浮液。构建平台安装在轴上，在 3D 打印过程中上下移动。创新的双桶系统提高了清洁材料在层间和层内切换的速度、准确性和有效性，而全自动清洁步骤避免了材料更换期间的交叉污染。使用的浆料很少，不需要材料回收操作或泵送系统来保持浆料循环，在成本和资源效率方面具有吸引力。旋转平台组件具有巨大的创新潜力。可以使用独立编写的定制软件将桶切换到其他系统，从而为客户开发和研究提供更多机会。复合材料生产的一个重要步骤是成功地对选定的粉末进行共处理和共烧结。将不同类别的材料烧结成一个组件的开发旨在匹配不同材料的收缩行为以制造功能组件 [3]。 Lithoz 正在研究如何确保多材料部件共烧结成功。各种部件的收缩行为由调整浆料中的粉末分数以及调整粒度分布或形状决定。
BCI 学习现象可以通过梯度来解释......
脑机接口 (BCI) 实验表明，动物能够调整记录的神经活动以获得奖励。最近的研究强调了两种现象。首先，学习 BCI 任务的速度取决于所需的神经活动与预先存在的活动模式的匹配程度：学习“流形外”任务比学习“流形内”任务慢。其次，学习是通过“重新关联”进行的：在任务学习过程中，神经活动模式的整体分布不会发生显著变化。这些现象被视为 BCI 学习的独特方面。在这里，我们使用模拟和理论分析表明，这两种现象都源于一个简单的假设，即行为和表示通过基于梯度的算法得到改进。我们援引奥卡姆剃刀原理，表明在解释这些实验观察时应该优先考虑这种直接的解释。
1 增材制造功能梯度材料的设计...
三元子系统 热力学评估来源 Cr-Fe-Ni [40] Cr-Fe-Ti [37] Cr-Fe-V [41] Cr-Ni-Ti [42] Cr-Ni-V [41] Cr-Ti-V [43] Fe-Ni-Ti
梯度的真正稀疏和通用实现......
摘要 — 从梯度下降中得出的在线突触可塑性规则在广泛的实际任务中实现了高精度。然而，它们的软件实现通常需要繁琐的手工梯度或使用梯度反向传播，这牺牲了规则的在线能力。在这项工作中，我们提出了一种自定义自动微分 (AD) 管道，用于稀疏和在线实现基于梯度的突触可塑性规则，该管道可推广到任意神经元模型。我们的工作结合了前向 AD 的反向传播类型方法的编程简易性，同时节省了内存。为了实现这一点，我们利用在线突触可塑性的优势计算和内存扩展，提供一种固有稀疏的 AD 实现，其中如果张量是对角的，则昂贵的张量收缩被简单的元素乘法取代。基于梯度的突触可塑性规则（如资格传播 (e-prop)）恰好具有这种特性，因此从这一特性中获益匪浅。我们在合成任务中展示了梯度反向传播与梯度对齐，其中 e-prop 梯度是精确的，以及音频语音分类基准。我们展示了内存利用率如何随网络规模而变化，而不依赖于序列长度，这与前向 AD 方法的预期一致。索引术语 — 算法、神经形态计算、资格传播、自动微分