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HIV 诱发的神经肉囊病患者...
7. 刘春燕, 杨娜, 王倩, 胡燕玲, 李玲, 张桂英, 等. 北京结核病转诊医院耐氟喹诺酮类结核病的危险因素分析. 呼吸病学. 2011;16:918–25. https://doi.org/10.1111/j.1440-1843.2011.01990.x 8. 李建英, 李华建, 金英凯, 余胜, 郑建, 张燕萍, 等. 结核病诊断前氟喹诺酮类药物暴露对免疫功能低下患者临床结局的影响. 抗菌药物与化学治疗. 2016;60:4005–12. https://doi.org/10.1128/AAC.01749-15 9. 陈天桥, 陆鹏飞, 林崇义, 林伟, 陈燕华.氟喹诺酮类药物与结核病治疗延迟和耐药性相关：系统综述与荟萃分析。国际传染病杂志。2011;15:e211-6。https://doi.org/10.1016/j.ijid.2010.11.008 10. Versporten A、Bolokhovets G、Ghazaryan L、Abilova V、Pyshnik G、Spasojevic T 等；世卫组织/欧洲-ESAC 项目组。东欧抗生素使用情况：与世卫组织欧洲区域办事处协调开展的一项跨国数据库研究。柳叶刀传染病杂志。2014;14:381-7。https://doi.org/10.1016/S1473-3099(14)70071-4
人工感觉记忆 | DR-NTU
DOI：10.1002/（（请添加稿件编号）） 文章类型：评论 人工感觉记忆 万昌金、蔡平强、王明、钱燕、黄伟*、陈晓东* 万昌金博士、蔡平博士、王明博士、陈晓东教授 柔性设备创新中心（iFLEX）、马克斯普朗克 - NTU 人工感官联合实验室、南洋理工大学材料科学与工程学院，新加坡南洋大道 50 号，639798 电子邮件：chenxd@ntu.edu.sg 钱英教授、黄伟教授 有机电子与信息显示重点实验室和先进材料研究所、南京邮电大学江苏省国家先进材料协同创新中心（SICAM），南京市文源路 9 号，210023，中国 黄伟教授 西北工业大学陕西柔性电子研究所，西安， 710072 中国 电子邮件: iamwhuang@nwpu.edu.cn 摘要
纳米能源 - 王志良的主页
人机交互 (HCI) 策略基于不同的设备和技术传达人类思维和机器智能。大多数人机交互策略都假设身体状况正常，这限制了残障用户的可访问性。某些产品（例如盲文键盘）对特定残障人士来说很好用。然而，一种可以忽略用户身体状况的更通用的人机交互策略将增强这些工具对残疾人的可访问性。在这里，我们报告了一种利用人体摩擦电 (TEHB) 进行人机交互的人机交互策略。人体的许多部位都可以产生 TEHB，从而消除了身体功能障碍带来的障碍。这种人机交互方法已用于文本输入、图形输入和模仿鼠标功能。在深度学习的帮助下，直接从手写获得的文本输入的准确率约为 98.4%。我们的研究结果为人机交互提供了一种新方法，并证明了多种交互模式的可行性。
首都师范大学先进技术会议
技术创新赋能新优质生产力发展的机制与路径研究：基于数字经济核心产业专利视角 张琳教授（江西财经大学，中国） 互联网时代数字贸易对全球价值链升级的影响 王静步教授（西安财经大学，中国），褚希伟教授（西安财经大学，中国） 搜索引擎营销领域制造商预算约束下的动态合作广告策略分析 余瑞辉教授（安徽财经大学，中国），徐晓燕教授（南安普顿大学，英国），冯宝珠教授（安徽财经大学，中国） 申相华教授 10 分钟休息时间
姓名: 王镜戎职称: 钰立微电子股份有限公司商务与策略长介绍
钰创科技股份有限公司董事长James 曾多次应邀在大型会议上发言，在消费电子、机械和半导体公司拥有出色的商业领导能力和成功经验。James 曾领导该公司的企业战略和业务规划，并成功获得多个案例和机会。他曾帮助 eYs3D 获得 ARM IoT Fund、WI Harper 和其他领先投资公司的投资。
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
引用：王胜，陈荣，王胜等.基于机器学习理论的2型糖尿病风险预测模型比较研究：跨学科
摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果，为预测2型糖尿病（T2DM）风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法，最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体，最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的预测效果，采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例，其中2型糖尿病患者4023例，对照组3990例。六种模型的比较结果显示，反向传播神经网络模型的预测效果最好，准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%，AUC值为0.977，其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差，准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%，AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型，并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果，结果显示，基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。