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深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。
通过吸附在GO表面
这项研究的目的是检查被用作五种潜在危险的偶氮染色的吸附剂的可能性，以从水溶液中取出。通过实验和计算DFT以及蒙特卡洛方法研究了AZO-DYES去除的GO的吸附特征。实验研究包括吸附剂剂量，接触时间和初始浓度的影响，而计算研究涉及DFT和Monte Carlo（MC）模拟。通过探索了通过搜索最低的可能性吸附复合物来通过MC预测，通过DFT研究进行了地理，电子和热力学参数的地理，电子和热力学参数。通过Langmuir模型评估实验数据，以描述平衡等温线。均衡数据非常适合Langmuir模型。热力学参数，即自由能的变化，焓变和熵变化表明，通过在GO分子筛子表面上吸附来去除偶氮-DYES是自发的。发现该过程的性质是涉及非共价相互作用的物理吸附。这项研究揭示了GO可以用作有效的吸附材料，用于从水溶液中吸附偶氮-DYES。
金属离子吸附在...
CNC宽度测量是通过在Gwyddion软件中与高斯曲线拟合AFM高度轮廓（图S6（a））完成的，然后使用等式的峰值最大值（FWHM）的一半宽度使用公式𝐹𝑊𝐻𝑀=√2ln 2𝑏，其中B是Gwyddion的拟合参数参数输出。要校正AFM尖端扩展，AFM尖端半径和CNC高度可用于计算尖端曲率造成的额外宽度。使用庇护研究的FS-1500 AFM尖端，尖端半径为10 nm，通过AFM测量的MXG-CNC-COOH 1100的高度为2.4 nm。使用图S6（b）中说明的三角学，可以使用公式𝐿=√𝑟2 -𝑑2计算CNC一侧的一半高度的额外宽度为4.75 nm，其中r是尖端radius（10 nm）d是尖端半径半径半径为CNC高度（8.8 nm），是额外的宽度。从13 nm的测得的宽度中减去2𝐿导致校正后的MXG-CNC-COOH 1100宽度为3.5 nm。
端吸 EN733 离心泵 SES
端吸离心泵 SES 专为满足多种水应用以及一般工业和辅助动力的需求而设计。SES 是一种长耦合泵，可以作为完整的滑橇与苏尔寿自己的电机或其他品牌的电机一起交付，也可以作为裸轴泵连接到现有的电动机。SES 在输出和效率方面提供最高的性能。
端吸 EN733 离心泵 SKS
SKS 端吸式离心泵旨在提供最高的输出和效率性能，以满足多种水应用以及一般工业和辅助电源的要求。SKS 是一种带电动机的紧耦合（一体式）泵，可配备变频器。为了满足任何安装要求，泵可以水平、倾斜或垂直放置 - 始终使电动机朝上。
使用深
Skögen等人9对95例患者进行了分析，使其与高级神经胶质瘤不同。这项研究报告了曲线下的重点操作特征区域。在另一项分类II级 - IV的研究中，Tian等人10使用支持载体机（SVM）模型进行了153例患者进行了TEXTURE分析，报告的准确性为98％。这项研究还表明，对比增强的T1加权（TICE）方法可为等级预测提供最佳序列。Xie等人11能够使用熵和无模型和动态对比增强的MR成像的熵以及III和III级胶质瘤分化III和IV级和III级。这些先前的MR成像 - 基于胶质瘤分级研究使用了直接提取的硬编码特征。我们假设这种方法限制了在多对抗MR图像中嵌入丰富信息的使用。这项工作的前提是，在图像对比度/强度的简单变化之外，丰富的成像信息如下； 1）深层嵌入在抗比例和后对比后增强的MR成像中，2）使用深度学习技术从标记的培训数据中学到了有价值的胶质瘤分级和3）。近年来，卷积神经网络（CNN）在众多视觉对象识别和图像分类研究中表现出了出色的表现。12他们还加速了医学图像分析的发展，其中13个包括肿瘤诊断的应用。14带有CNN，可以以逐层的方式从低到高水平学习特征的层次结构。15
使用深...
我们将数据集分为培训和验证集。通过在k = 4个试验中采用平均验证误差来估计验证误差。我们使用了一个简单但流行的解决方案，称为k -fold cross -validaton（图2），包括将可用的训练数据分为两个分区（训练和验证），实例化k相同的模型，每倍k∈{1，2，。。。，k}，并在培训分区上进行培训，同时评估验证分区。所使用模型的验证分数是k验证分数的平均值。此过程允许调整网络超参数，以便减轻过度拟合[15]。通常，将大约80％的数据用于培训集，为验证集使用20％。请注意，验证分数可能在验证拆分方面有很大的差异。因此，k倍跨瓦利达顿可帮助我们在评估模型的泛化能力时提高可靠性。
