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深度融合的政治经济学
现代贸易协定不再强调基本的贸易自由化，而是更广泛地关注国际政策协调。在这篇评论中，我们介绍了关于此类深度一体化协定的政治经济学的新兴文献。我们的讨论围绕三个要点展开。首先，围绕贸易协定的政治冲突正在超越出口方利益从贸易中获益与进口竞争方利益从贸易中受损的典型对立。其次，民众对深度一体化协定的反对比对浅层一体化协定的反对更为强烈。最后，贸易协定的福利经济学变得更加复杂，因为实现更自由贸易的目标已不足以作为评估国际协定效率的指南。
使用深度学习和...
通常只保留倾向于协助分类任务的数据的基本方面。完全连接的自动编码器，尤其是在图像的情况下，会导致大量可训练的参数。卷积自动编码器（CAE）提供了更好的选择，因为由于稀疏连接和重量共享，参数数量较少[9]。CAE以层的方式训练，可以将无监督的层彼此堆叠以构建层次结构。每一层都是独立于其他层的训练，其中前一层的输出充当后续层的输入。最后，使用跨凝结目标函数对整体层进行了堆叠和微调。不介意的初始化倾向于避免局部最小值并提高网络性能稳定性。
使用深度学习
呼吸暂停和呼吸症是常见的睡眠障碍，其特征是呼吸道的完全或部分障碍物。一项睡眠研究，也称为多聚疗法（PSG），通常用于计算呼吸暂停 - hypopnea指数（AHI），一个人患有呼吸暂停或某些类型的每小时睡眠的次数。ahi用于诊断睡眠障碍的严重程度。呼吸暂停的早期检测和治疗可以显着降低发病率和死亡率。但是，连续的PSG监测是不可行的，因为它代价高昂且不舒服。为了规避这些问题，我们提出了一种名为“驱动器”的方法，以估算可穿戴设备的AHI，并协助医生诊断apneas的严重性。驱动的还可以检测到呼吸暂停，呼吸呼吸症，整个晚上都会发生觉醒时期，从而促进了医生的轻松检查。患者可以佩戴单个传感器或可以轻松在家中测量的传感器组合：腹部运动，胸腔运动或脉搏血氧饱和度。例如，仅使用两个传感器，将所有测试患者的72.4％的驱动器正确分类为四个AHI类之一，其中99.3％正确分类或将一个类别放在了True的AHI类中。这是模型的表现与患者舒适度之间的合理权衡。我们使用来自最大的公共存储库国家睡眠研究资源（NSRR）的三项睡眠研究的数据，其中包括14,370个记录。驱动是基于深度卷积神经网络和用于分类的轻级增强机器的组合。由于驱动的简单且在计算上有效，因此可以在无监督的长期家庭监控系统中自动估算AHI，从而降低医疗保健系统的成本并改善患者护理。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为26个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
基于深度学习的侧面...
摘要。基于深度学习的侧渠道分析代表了最强大的侧通道攻击方法之一。由于其在处理原始功能和对策方面的能力，它成为SCA社区的事实上的标准方法。最近的作品显着改善了来自各种观点的深度学习攻击，例如高参数调整，设计指南或自定义的neu-ral网络体系结构元素。仍然，对学习过程的核心 - 损失函数的核心已被不足。本文分析了现有损耗函数的局限性，然后提出了一种新型的侧道渠道分析优化损耗函数：焦距损耗比（FLR），以应对其他损失函数中观察到的识别缺陷。为了验证我们的设计，我们1）考虑了各种情况（数据集，泄漏模型，神经网络体系结构）和2）进行彻底的实验研究，2）与基于深度学习的侧渠道分析（“传统”的侧通道分析和侧通道分析的范围分析）进行比较。我们的结果表明，FLR损失在各种条件下都优于其他损失函数，而没有像最近的一些损失功能建议那样的计算开销。
使用深度学习方法
动机：溶剂可访问的表面是与蛋白质结构和蛋白质功能相关的必不可少的结构特性度量。相对溶剂可访问区域（RSA）是描述蛋白质表面或蛋白质内部暴露程度的标准措施。但是，当残基信息缺失时，此计算将失败。结果：在本文中，我们提出了一种新型的E刺激方法，并使用了D E EP LEAN方法（Eagerer）。新方法，急切的，在两个独立的测试数据集上达到了Pearson相关系数为0.921–0.928。我们从经验上证明，与现有的RSA估计量相比，急切的人可以产生更好的皮尔森相关系数，例如协调数，半球体暴露和spherecon。据我们所知，狂热者代表了使用有限的信息和深度学习模型的有限信息来估算溶剂可访问区域的第一种方法。它可能对蛋白质结构和蛋白质功能预测有用。可用性和实现：该方法可以在https://github.com/cliffgao/eagerer上免费获得。联系人：gaojz@nankai.edu.cn补充信息：补充数据可在BioInformatics Online获得。