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World File Search System混淆
钙钛矿还是非钙钛矿？一种从 X 射线衍射图自动识别新型混合钙钛矿的深度学习方法
图 3. ML 方法对钙钛矿与非钙钛矿进行分类。a. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 预测准确度，b. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阴性，c. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阳性，d. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阴性，e. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阳性，f. XRD 模式（d 间距（Å））对于随机森林分类的特征重要性（步长：2.18°（2 ））。
在提及“船舶运动预测 (SMP)”软件时使用“预测”一词会造成混淆，并且目前使用时是错误的
图 1- USCG HH-52A 降落在 USCGC WESTWIND 上，1964 年 3 月 6 日（WWW . USCG . MIL）...................................- 1 - 图 2 - 标准海军气泡倾斜仪（BALL）和 HCO 的船尾视图（WWW . NAVY . MIL）.............................................................................- 3 - 图 3 - 比较倾斜仪读数和 NSRDC 电子测量在飞机事件期间的极端船体横摇和纵摇（两个测量值均以双振幅给出）(BAITIS 1975) ...........................................................................................................................................................- 5 - F图 4 — LSE 向 SH-60 发出着陆信号（ WWW . NAVY . MIL ）.............................................................................- 6 - 图 5 — 海岸警卫队 HH65A 6571 后翻滚方位（USCG 2004）.............................................................- 8 - 图 6 — 海军人员快速爬上 DDG 飞行甲板（ WWW . NAVY . MIL ) .................................- 9 - 图 7 – 甲板约束系统 – 传统楔块、链条和 RAST（在直升机下方可见） (WWW. 海军. MIL) .............................................................................................................................................- 14 - 图 8 – 动态接口 (DI) .............................................................................................................................................- 21 - 图
领域无关的生成 AI 中的医学领域知识
图 2：模型的常见混淆。(A) 我们研究中观察到的常见混淆的示例图像，(B-E) 针对四个文本提示生成没有和有 CLIP 指导的图像。对于每个提示，都会显示八个随机图像，这些图像不是精心挑选的。
使用机器学习技术和Smote
图7描述了逻辑回归（LOGR）的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2086个真实的负面实例，2172个真实的积极实例，255个假阳性实例和152个假阴性实例。图8显示了SVM的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2105个真实的负面实例，2149个真实的积极实例，236个假阳性实例和175个假阴性实例。图9描述了幼稚贝叶斯（NB）的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2124个真实的负面实例，2019年真实的积极实例，217个假阳性实例和305个假阴性实例。图10给出了KNN的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了345个真实的负面实例，2321个真实的积极实例，1996年的假积极实例和3个假阴性实例。
trelpy：用于任务相关的感知评估的工具箱
摘要 - 在安全 - 关键的自治系统中，得出系统级保证需要以与系统级任务一致的方式评估单个子系统。这些安全保证需要仔细的理由，以了解如何评估每个子系统，并且评估必须与子系统的相互作用和其中所做的任何假设一致。一个常见的例子是感知与计划之间的相互作用。Trelpy是一个基于Python的工具箱，可以评估感知模型的性能，并通过概率模型检查在计算系统级保证中利用这些评估。该工具为流行检测指标（例如混淆矩阵）实现了这一框架，并实现了新的指标，例如命题标记的混淆矩阵。选择混淆矩阵标签的命题公式，以使混淆矩阵与下游计划者和系统级任务相关。Trelpy还可以通过Egentric距离或相对于自我车辆进行方向分组对象，以进一步使混乱矩阵更多的任务相关。这些指标被利用以计算感知和计划者的综合性能，并计算系统级要求的满意度概率。
术语一致性在 XPS 重现性中的作用
科学出版物中不一致或不正确的术语使用会导致科学文献中的误解、混淆和错误结果。这一问题在 X 射线光电子能谱 (XPS) 中尤为重要，因为不同背景的科学家广泛使用该技术用于许多不同的目的。国际标准化组织表面化学分析技术委员会 TC201 制定了一套表面分析术语，该术语经国际专家一致批准。为鼓励广泛使用，可在多个网站上免费获取该术语。本简短概述提供了一些示例，强调了统一术语对于消除相似术语混淆的重要性。示例提供了文献中常被误用或混淆的术语。其他示例重点介绍了为比较仪器参数和性能提供共同基础的术语。随着科学的进步，澄清用于描述对 XPS 很重要的不断发展的概念和发展的术语非常重要。
深度学习揭示了成人人类肠道微生物组的功能原型，这是个体间变异性和混淆疾病信号的基础
了解肠道微生物组的功能多样性对于解码其在健康和疾病中的作用至关重要。使用深入学习框架，我们确定了三种定义成年肠道微生物组的功能原型，每个原型都以特定的代谢潜力为特征：带有分支链氨基酸和细胞壁合成（原型1）的糖代谢，脂肪酸酸和TCA循环循环代谢（Artype型2）和Armino Acid Acid Acid and nIristy（Armogen nitrisp）（Armogen Mentiast）（Armogen Mentiast）（Armogen Mentiast）。原型接近度与稳定性有关，原型2代表最弹性的状态，这可能是由于其代谢灵活性所致。功能多样性在与疾病相关的微生物特征中成为混杂因素。在炎症性肠病中，我们观察到原型特异性的转移，包括在原型1-主导样本中增加碳水化合物代谢和3种样品原型中的炎症途径，这表明了微生物组靶向的干预措施的不同机会。该框架解决了微生物组研究中的关键挑战，包括个人间
TT120.pdf-SPIE
1.1 什么是自动目标识别（ATR）？ 1 1.1.1 买家和卖家 4 1.2 基本定义 4 1.3 检测标准 10 1.4 目标检测性能指标 13 1.4.1 真实值标准化指标 13 1.4.1.1 指定目标和混淆器（AFRL COMPASE 中心术语） 14 1.4.2 报告标准化指标 15 1.4.3 接收者操作特性曲线 15 1.4.4 P d 与 FAR 曲线 18 1.4.5 P d 与列表长度 18 1.4.6 可进入检测方程的其他因素 19 1.4.7 导弹术语 19 1.4.8 杂波水平 20 1.5 分类标准 20 1.5.1 物体分类法 21 1.5.2 混淆矩阵 25 1.5.2.1 复合混淆矩阵26 1.5.3 概率和统计学中的一些常用术语 26 1.6 实验设计 29 1.6.1 测试计划 31 1.6.2 ATR 和人体测试 32 1.7 ATR 硬件/软件的特性 33 参考文献 34