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World File Search System概括性
水痘带状疱疹（Chicken Pox） - 技术文档
皮疹是概括性的。它在结皮前从黄斑到丘疹到囊泡病变迅速发展。病变通常同时存在于发育的所有阶段[多形皮疹]。皮疹通常首先出现在胸部，背部和脸部，然后散布在整个身体上。病变通常集中在胸部和背部。症状通常持续4至7天。在健康的儿童中，水痘通常温和，瘙痒性皮疹，不适和温度高达102°F，持续2至3天。婴儿，青少年，成年人，老年，孕妇和免疫受损的人有更严重疾病的风险，并发症发生率更高。从原发性水痘感染中恢复通常为生命提供免疫力。在其他健康的人中，第二次出现水痘的事件并不常见。在T细胞耗尽化学疗法的患者中可能发生水痘的复发。
使用Adaboost算法
早期发现黑色素瘤皮肤癌对于改善预后和挽救生命至关重要。这项研究旨在使用Adaboost算法优化黑色素瘤图像的分类。采用10,000张黑色素瘤图像的数据集，研究结合了用于图像分割的精美方法，用于特征提取的HU矩和用于分类的ADABOOST算法。5倍的交叉验证结果显示平均准确性为61.52％。虽然精度始终超过召回，表明该模型在预测积极病例时的保守性质。结果与先前的研究保持一致，强调了黑色素瘤分类的挑战。这项研究通过展示早期黑色素瘤检测中机器学习的潜力和改进领域为领域做出了贡献。未来的研究建议探索混合模型，并使数据源多样化，以增强鲁棒性和概括性。
单眼视频的动态场景的进发弹时间重建
静态馈送场景的最新进展已显示出高质量的新型视图合成中的显着进步。但是，这些模型通常会在各种环境中的普遍性中挣扎，并且无法有效处理动态内容。我们提出了BTIMER（Bullettimer的缩写），这是实时重建和动态场景的新型视图综合的第一个运动感知馈送模型。我们的方法通过从所有上下文框架中汇总信息，以给定目标（“子弹”时间戳）在给定目标的3D高斯分裂表示中重建整个场景。这样的公式允许BTIMER通过掌握静态和动态场景数据集来获得可扩展性和概括性。给定一个随意的单眼视频，BTimer在150ms内重建了子弹时间1场景，同时在静态和动态场景数据集上达到最先进的性能，
实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析
摘要：该论文通过“量子信息”的概念解释了“可分离的复合物希尔伯特空间中的操作员”（在“经典”量子力学中定义为“数量”）的概念。就波函数而言，对于要测量的一定数量的所有可能值的概率（密度）分布的特征函数，量子力学中数量的定义是指概率（密度）分布的任何单一变化。可以将其表示为“统一” Qubits的特定情况。任何量子位的相反解释是指某个物理数量，这意味着它的概括性既不是统一的，也不是保存能量。他们的身体意义，宽松地说，包括交换时间时刻，因此在时空“屏幕”中实现。“暗物质”和“暗能量”可以通过“数量”的相同概括为非热门操作员的相同概括，其次仅在伪里曼尼亚人的时空“屏幕”上，根据爱因斯坦的“马赫的原理”和他的野外方程式。关键词：质量，数量，量子信息，Qubit Hilbert空间，时空
通过监督的视图贡献加权
最近基于深度学习的多视图人检测（MVD）方法在现有数据集上显示出令人鼓舞的结果。但是，当前方法主要在具有数量有限的多视图框架和固定相机视图的小型单个场景上进行培训和评估。结果，这些方法可能不可行，可以在更大，更复杂的场景中检测出严重的阻塞和摄像机误差错误。本文着重于通过开发有监督的观点加权方法来改善多视图人的检测，该方法可以更好地融合大型场景下的多相机信息。此外，还采用了大型合成数据集来增强模型的概括性，并实现了更实际的评估和比较。通过简单的域适应技术进一步证明了模型在新测试场景上的性能。实验结果证明了我们方法在实现有希望的跨场所多视角人检测表现方面的有效性。
用可解释的AI
摘要：入侵检测系统（IDS）对于识别网络攻击并为每种风险采取适当的措施至关重要。机器学习（ML）技术的效率在存在无关的特征和阶级失衡的情况下被妥协。在这项研究中，提出了有效的数据预处理策略，以增强模型的普遍性。使用K-均值Smote解决类别的差异。之后，我们提供了一种混合特征选择方法，该方法结合了过滤器和包装器。此外，通过改变最佳特征子集来分析超参数调整的光梯度增强机（LGBM）。实验使用了数据集 - UNSW-NB15和CICIDS-2017，其精度分别为90.71％和99.98％。由于模型的透明度和概括性很大程度上取决于理解预测的每个组成部分，因此我们采用了可解释的人工智能（XAI）方法，Shapley添加说明（SHAP）来提高对预测结果的理解。
疲劳裂纹与修复 - 船舶结构委员会
表 7 列出了本研究中考虑的细部类型。根据要考虑的复杂程度，列表可能更长或更短。之所以选择这个特定的列表，是因为它与 TSCF [3] 使用的列表非常接近。在制定此列表时，考虑因素之一是列表必须与本项目疲劳部分使用的列表兼容。该研究使用的细节列表比此处使用的列表详尽得多。例如，不包括任何类型的支架，也不包括一些细节，如中心线大梁。我们认为，细节列表越大，自由度的大幅增加意味着每次分析的样本量会减少，从而降低对结果的信心。由于腐蚀的可变性，在这种类型的研究中，重要的是获得尽可能大的样本量，以便任何统计数据都能准确反映现实。选择 TSCF 基本细节列表作为基础，既能满足简要概括性的要求，又能与疲劳研究兼容。
使用机器学习的相似图像查找器
摘要：Internet和个人设备上数字图像的扩散产生了对有效图像检索系统的紧迫需求。本文提出了使用机器学习技术来应对这一挑战的类似图像查找器（SIF）。该系统采用特征提取方法（例如卷积神经网络（CNN））的组合来捕获图像的视觉特征。然后使用降低降低技术（如T-分布式随机邻居嵌入（T-SNE）或主成分分析（PCA））将这些特征映射到较低的空间中。结果表示可以有效地比较和检索视觉上相似的图像。此外，可以在大型数据集上培训系统，以学习跨各种图像类型和域的概括性特征。实验结果证明了所提出的SIF在准确有效地检索视觉相似图像方面的有效性。此外，还讨论了系统在图像搜索引擎，内容建议系统和数字资产管理中的可扩展性和潜在应用。
甘油三酸酯 - 葡萄糖之间的潜在关联
成立于2016年，国家代谢管理中心（MMC）是一个综合平台，旨在用于代谢疾病的标准诊断，治疗和长期随访，涵盖了中国各个地区的近300家医院。在最初住院的8,669名患者中，选择了2,194例以进行后续分析。根据TYG相关指标的三位脉冲，将患者分为三组，该指数具有循环异常（CA），糖尿病肾脏疾病（DKD），糖尿病性视网膜病（DR）和糖尿病周围神经神经病（DPN）。逻辑回归，有限的立方花纹和亚组分析用于评估与TYG相关指数与与2型糖尿病相关的并发症之间的关联。最后，对模拟物3.0数据库的9,715个样本进行了验证分析，以增强发现结果的可靠性和概括性。