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World File Search System模棱两可
分割任何模型（SAM）到分段超声图像的能力
超声（US）图像的自动分割可以帮助筛查，诊断和评估预后。但是，由于以下困难，准确的美国细分是一个挑战。首先，美国图像通常患有低信噪比（SNR）（1）和不均匀强度分布（2）。第二，由于美国探针与身体表面之间的接触不足或存在干扰扫描的组织界面的解剖结构，阴影是常见的发生（3）。这些阴影区域具有低强度或深色像素，通常是解剖区域和病变不可或缺的（4）。如图1所示，在美国图像中经常观察到阴影伪像和模棱两可的病变边界，对准确的美国分割提出了重大挑战。最近，已经提出了元AI的任何模型（SAM）（5），作为自然图像分割的可促进基础模型，并最少。SAM是一种深度学习模型（基于变压器），已接受大量图像和面具的培训 - 超过1
电力市场报告 - 2021年7月 - NET
从2021年初开始逐渐下降，因为实施了新的限制以包含大流行，从而扭转了2020年下半年的逐步积累。但是，非天气相关的下降被今年年初异常寒冷的温度掩盖。英国经历了自1922年4月以来的最低平均温度，德国（40年中的4月最冷的4月最冷温度），法国和奥地利（两年中最冷的4月最冷的温度）（两年中最冷） - 推动了用于供暖目的的电力需求。在2021年5月，法国，德国，意大利，西班牙和英国的总天气纠正的电力需求比2019年下降了3％（非威瑟校正的需求相似）。当前的趋势仍然模棱两可，并且比世界其他地区的趋势要少得多。在2021年的第二季度，经过天气校正的电力需求高于2020年的同一季度，但远没有显示完整的恢复。
Payal Gharate，int。 J. of Pharm。 Sci。，2024，第2卷，第11期，1303-1311
免疫介导疾病的病因和临床表现归因于多种遗传和环境变量。在遗传因素的情况下，已经在一系列自身免疫性疾病中鉴定出遗传变异。 全基因组关联研究（GWAS）是确定引起疾病基因的遗传基础的可行方法。 我们可以通过充分理解这些结果来研究突变或多态性与识别疾病并预测结果相关的多态性。 自身免疫性疾病的区别是缺乏自耐力，从而导致免疫介导的组织损伤和慢性炎症。 研究表明人类基因组和自身免疫性疾病中的单核苷酸多态性（SNP）之间的关联，但这些发现仍然模棱两可。 探讨了文献综述，以确定多态性与自身免疫性疾病之间的关系。 在这项研究中，我们将讨论常见自身免疫性疾病中GWA的重要结果，例如多发性硬化症，糖尿病，偏头痛，帕金森氏病和阿尔茨海默氏病。 我们进一步探讨了这些创新在疾病预测，基本生物学和可能疗法发展方面的前瞻性作用。 技术和分析方法的持续发展提高了遗传映射方法的有效性和效率。在遗传因素的情况下，已经在一系列自身免疫性疾病中鉴定出遗传变异。全基因组关联研究（GWAS）是确定引起疾病基因的遗传基础的可行方法。我们可以通过充分理解这些结果来研究突变或多态性与识别疾病并预测结果相关的多态性。自身免疫性疾病的区别是缺乏自耐力，从而导致免疫介导的组织损伤和慢性炎症。研究表明人类基因组和自身免疫性疾病中的单核苷酸多态性（SNP）之间的关联，但这些发现仍然模棱两可。探讨了文献综述，以确定多态性与自身免疫性疾病之间的关系。在这项研究中，我们将讨论常见自身免疫性疾病中GWA的重要结果，例如多发性硬化症，糖尿病，偏头痛，帕金森氏病和阿尔茨海默氏病。我们进一步探讨了这些创新在疾病预测，基本生物学和可能疗法发展方面的前瞻性作用。技术和分析方法的持续发展提高了遗传映射方法的有效性和效率。
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如果供应链破坏严重灾难，许多供应链往往会崩溃，并且需要很长时间才能恢复。弹性供应链网络设计（RSCND）是供应链管理中的重要研究问题，这意味着供应链可以维持持续的供应并快速恢复供应能力的部分破坏。基于不确定需求的有限分布信息，提出了一个具有模棱两可的机会限制（ACC）的两阶段分配强大的优化（DRO）模型，以解决需求不确定性和破坏情况下的RSCND问题，以提供计划支持供应链网络的决策支持。最后，为了验证所提出的DRO模型的有效性和实用性，我们将该方法应用于中国武汉的真实案例研究，以设计弹性的RSC网络以承受破坏。通过比较和灵敏度分析，在数值实验中，获得了一些行业决策者的管理见解。
1。机器学习和人工智能的未来
尽管进度令人印象深刻，但当前的机器学习系统具有重大局限性。培训算法需要实质性的计算能力并访问大量数据集，因此只有少数组织才能追求最雄心勃勃的发展。机器学习算法对于分类（而不是连续）变量或输入是异源时的作用不能很好地工作。算法的输出本质上是脆弱的，很容易被专门设计的输入愚弄。成功的模型几乎不可能解释或理解，从而使他们的认证成为挑战。将“获得的知识”转移到其他问题很困难，这限制了我们攻击“日常任务的长尾”的能力。最后，当前的机器学习范式无法很好地处理日常生活中遇到的多种类型的问题，在这种情况下，环境具有高度动态和不可预测的，具有模棱两可或矛盾的多种目标，并且嵌入了人类和社会价值的隐式系统中。
青年语作为社会语言代码：其功能和...
如今，可以遇到s语的定义，这已经失去了相关性，作为盗贼或乞g使用的特殊秘密词汇，作为与某种专业或活动相关的术语（Pongsapan，2022;）。实际上，讲s语的乞g，盗贼和巡回吉普赛人在英格兰生活了将近五个世纪，当时斯拉是康德的一部分。在1788年，在英国庸俗词典出版后，词典标记正式认可了s语。在现代词典中，由于该术语的模棱两可和模糊性，有一种倾向于用非正式或口语替换标记语的趋势。语与嬉皮亚文化的传播一起于1960 - 70年进入俄罗斯语言。，但最大的青年语在1990年代涌入了与“铁幕”的沦陷，如今，它是年龄段和年轻一代之间“地震”语言差距的标志之一。
从规则到示例：机器学习的授权类型
摘要本文分析了从基于规则的计算机编程范式过渡到与机器学习相关的示例范式的过渡的影响。虽然两种范式在实践中共存，但我们批判性地讨论了机器学习的“示例性”权威类型的独特认识论和道德含义。为了捕获其逻辑，我们将其与20世纪中叶的计算机编程规则进行了比较，显示了规则和示例如何以显着不同的方式调节人类行为。与编程规则施加的高度构建，明确和规定的权威形式相反，使用已将数据的数据培训的机器学习模型。这些例子以隐式的，紧急的方式引发了规范，以使预测和分类成为可能。我们分析了在机器学习中产生示例的三种方式：标签，功能工程和缩放。我们使用“人工自然主义”一词来表征这种权威的紧张局势，在数据和规范之间进行了模棱两可。
使用多标准决策方法在不确定性下使用多标准决策方法对钢结构工程成本的风险评估
摘要：选择具有复杂，模棱两可和矛盾标准的选项是决策者的普遍挑战。选择最佳选项，他们通常使用多标准决策技术，其中专家管理有形和无形标准相互冲突的相对重要性来识别和评估可能的行动方案。做出决定涉及一个或多个人从一系列潜在选项中选择最佳选择。本研究提出了计算标准权重的多标准决策（MCDM）方法是替代方案。MCDM方法用于用于钢结构工程成本的风险评估。此问题包括许多标准和替代方案。MCDM方法在plithogenation集合下用于评估过程中的不确定性。灰色关系分析（GRA）是本研究中使用的MCDM方法，可对替代方案进行排名。收集了八个标准和八个替代方案以采用MCDM方法。灵敏度分析是在本研究中进行的。
研究模式识别理论和实用...
您的研究兴趣在于新颖的模式识别和机器视觉技术以及工业和医疗应用。我们在应用领域中开发了用于模式识别和分析的新技术和方法，包括计算机视觉，图像处理和机器学习（包括深度学习）。我们目前正在进行以下研究：1）开发用于视觉检查基础设施（例如混凝土结构和道路表面）的机器视觉系统。我们提出的方法将使用图像处理和模式识别技术来检测和测量表面上的缺陷。它们将有助于在视觉检查中提高高精度测量的效率。我们的技术可以应用于各种视觉检查方法。2）通常，深度学习模型的构建需要大量的培训数据。数据收集和精确标签的高成本是实际应用的关键问题。为了解决这些问题，我们还使用基于图像处理和模式识别技术的人类计算机交互处理来开发使用小数据和模棱两可的信息来构建系统的方法。