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混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
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混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
7.9.1 解释和绘制预测变量和目标变量 ...................................................... 107 7.9.2 活动 0：空闲摘要图 .......................................................................... 109 7.9.3 活动 0（空闲）：简化图 ...................................................................... 110 7.9.4 活动 1（移动）摘要图 ...................................................................... 111 7.9.5 活动 1（移动）：简化图 ...................................................................... 112 7.9.6 活动 2（觅食）：摘要图 ...................................................................... 113 7.9.7 活动 2（觅食）：简化图 ...................................................................... 113 7.9.8 活动 3（吃）：摘要图 ...................................................................... 115 7.9.9 活动 3（吃）：简化图 ...................................................................... 116 7.10 开发状态表示：有限状态机 ................................................................ 117
混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
7.9.1 解释和绘制预测变量和目标变量 ...................................................... 107 7.9.2 活动 0：空闲摘要图 ...................................................................... 109 7.9.3 活动 0（空闲）：简化图 ...................................................................... 110 7.9.4 活动 1（移动）摘要图 ...................................................................... 111 7.9.5 活动 1（移动）：简化图 ...................................................................... 112 7.9.6 活动 2（觅食）：摘要图 ...................................................................... 113 7.9.7 活动 2（觅食）：简化图 ...................................................................... 113 7.9.8 活动 3（吃）：摘要图 ...................................................................... 115 7.9.9 活动 3（吃）：简化图 ...................................................................... 116
混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
7.9.1 解释和绘制预测变量和目标变量 ...................................................... 107 7.9.2 活动 0：空闲摘要图 .......................................................................... 109 7.9.3 活动 0（空闲）：简化图 ...................................................................... 110 7.9.4 活动 1（移动）摘要图 ...................................................................... 111 7.9.5 活动 1（移动）：简化图 ...................................................................... 112 7.9.6 活动 2（觅食）：摘要图 ...................................................................... 113 7.9.7 活动 2（觅食）：简化图 ...................................................................... 113 7.9.8 活动 3（吃）：摘要图 ...................................................................... 115 7.9.9 活动 3（吃）：简化图 ...................................................................... 116 7.10 开发状态表示：有限状态机 ................................................................ 117
利用基于物理的混合机器学习/分子力学潜力实现炼金术自由能计算的化学精度
1 计算与系统生物学项目，斯隆凯特琳研究所，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州 10065，美国；2 化学生物学三机构博士项目，威尔康奈尔医学科学研究生院，纽约，纽约州 10065，美国；3 计算生物学和医学三机构博士项目，威尔康奈尔医学科学研究生院，纽约，纽约州 10065，美国；4 生理学、生物物理学和系统生物学研究生项目，威尔康奈尔医学科学研究生院和计算与系统生物学研究生项目，斯隆凯特琳研究所，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州 10065，美国；5 纽约州奥奈市，纽约州；6 佛罗里达大学化学系；7 卡内基梅隆大学化学系； 15 8 奥地利维也纳大学药物化学系 16
混合机顶盒白皮书
硬件平台选择 第一步是从市场上现有的解决方案中确定硬件平台。我们选择的硬件应该能够满足所有需要复杂处理的要求。STB 市场上使用最广泛的芯片组是 Broadcom BCM7xxx、ST Microelectronics Sti71xx、Sigma Designs SMP865x、NXP PNX89xx 等。根据混合 STB 所需的功能、处理能力、性能水平、硬件插件的可用性、SDK 等软件工具、调试工具、内存和存储的可扩展性、评估套件的价格、大致的 BoM 价格、批量价格、SDK 价格和功能、市场上可用的成熟解决方案、技术支持模式、客户偏好等进行了比较研究。由于市场上有很多解决方案，因此选择平台是一项艰巨的工作。在选择解决方案之前，必须选择最适合的硬件平台。