XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相对性能
蚂蚁
4 我们在 R 中使用了随机森林包，并采用了默认的超参数值。5 在这里，数据选择由用于评估性能的相同标准驱动。具体来说，Deep-SCAN 网络训练利用 FreeSurfer 脑分割结果。厚度与分割高度相关，而分割在相关软件包之间具有特征性差异。然后通过确定与 FreeSurfer 厚度值的相关性来评估与 ANTs 厚度（不使用 FreeSurfer 进行训练）的相对性能。几乎同样成问题的是他们使用可重复性（他们令人困惑地将其标记为“稳健性”）作为额外的排名标准。可重复性评估应在偏差-方差权衡等考虑因素的背景下进行，并使用相关指标进行量化，例如考虑观察者间和观察者内变异性的类内相关系数。6 https://bicr-resource.atr.jp/srpbs1600/
Hyeyoon Jung 美国银行对气候过渡风险的暴露 美国理查德·奥斯特兰德（Richard Ostrander）的经济制裁和中央银行免疫法 本杰明·安德烈格（Benjamin Anderegg）贸易主管Raiffeisen Switzerland 美国与气候相关的金融稳定风险：方法和应用 在美国财政市场的全能交易 最佳实践 - 用于国库，代理债务和...
在一个经济体面对限制的代理商的模型中，我们为在FX前进市场的一个价格偏离法律的偏离方面提供了一种新颖的解释。具体来说，我们记录了当地交易的远期合同的汇率和与全球金融危机期间国家管辖范围以外的相同成熟度的合同之间的巨大差异，而货币的大幅度不同。该模型预测（1）基础随着时间的推移的限制的阴影成本而增加，并且随着国家特定的FX位置限制而增加； （2）随着中间部门的相对性能下降以下，每个约束的阴影成本非线性增加； （3）位置限制的较高阴影成本可以预测降低本地货币计价资产的未来多余回报，因为购买本地资产放宽了对中介机构施加的FX位置限制的限制。我们测试模型预测，并在局限性限制的国家中找到一致的证据。
设计基于细胞内适体的荧光生物传感器，以跟踪大肠杆菌的负担
细胞负担会影响工程合成系统的性能。出于这个原因，人们对开发跟踪负担和改善生物技术应用的工具有很大的兴趣。荧光RNA适体是实时监测负担的极好候选者，因为他们的产量有望在转录资源上施加可忽略的负载。在这里，我们表征了从大肠杆菌中不同启动子表达的适体库的性能。我们发现适体相对性能取决于启动子和菌株，与期望相反，适体的表达会影响宿主的适应性。通过选择具有更明亮的输出且影响较低的两个适体，我们设计了一个细胞内生物传感器，能够报告工程细胞中负担响应的激活。此处开发的传感器增加了可用于减轻负担的工具的收集，并可能支持寻求改善主机性能的生物处理应用程序。
腐蚀抑制剂性能比较航空...
航空航天软涂层评估简介对航空航天行业常用的软涂层腐蚀抑制剂的比较进行了比较。XCP™Rust阻滞剂的相对性能与LPS实验室的LPS3 Rust抑制剂，Lear Chemicals的ACF50，Zip-Chem Cor-Ban 23和US腐蚀技术的腐蚀X的相对性能。低碳钢Q-LAB S-36板用作金属测试底物。手术，用评估的产品处理碳钢测试板，放置在控制环境腐蚀室内，并经受持续的吸气喷雾剂的5％盐溶液。所使用的测试协议如公认的这类评估的公认行业标准方法中所述，ASTM B117。最初用异丙醇和丙酮清洁测试板，然后彻底干燥。它们被喷洒，以便在每个面板上施加过多的产品，然后在室温下静置16小时，然后将其放置在测试室中。在测试期间对腐蚀进展的周期性视觉和摄影评估进行。
比较定量LC – MS/ ... div>的衍生试剂
摘要本研究系统地比较了化学衍生化后多种维生素D代谢产物分析的灵敏度和选择性，使用不同的试剂进行液相色谱串联质谱法（LC-MS/MS）。通常，化学衍生化应用于维生素D代谢物以提高电离效率，这对于非常低的丰富代谢物至关重要。衍生化还可以提高LC分离的选择性。近年来，已经报道了各种各样的衍生化试剂，但是关于其相对性能和对不同维生素D代谢产物的相对性能和适用性的信息在文献中没有可用。为了填补这一空白，我们研究了维生素D 3，3β-25-羟基维生素D 3（3β-25（OH）D 3），3α-25-羟基维胺D 3（3α-25（OH）D 3），1,25-二羟基vitamin D 3（OH） 24,25-二羟基维生素D 3（24,25（OH）2 D 3），并比较了与几种重要试剂衍生后的响应因子和选择性，包括四种二烯基试剂（4-苯基-1,2,4-三唑啉-3,3,5-二酮（PTAD），，（PTAD），，，，3-4-苯基1,2,4-苯基试剂， 4- [2-（2-（6,7-二甲氧基-4-甲基-3-氧-3,4-二羟基苯基）乙基）乙基] -1,2,4-唑啉-3,5-二酮（DMEQ-TAD）（DMEQ-TAD）（DMEQ-TAD），AmplifeX，2-硝基丙吡啶（Pyrno）以及两个靶标： （INC）和2-氟-1-甲基吡啶基-P-甲苯磺酸盐（FMP-TS）。此外，还检查了二磷和羟基试剂的组合。使用流动相的不同组成部分，用于LC分离，反相C-18和混合模式五氟苯基HPLC柱。在检测灵敏度方面，多种代谢产物分析的最佳衍生化试剂是Amplifex。尽管如此，FMP-TS，INC，PTAD或PTAD与乙酰化反应相结合，对所选代谢物显示出很好的性能。这些试剂组合根据化合物提供了3至295倍的信号增强。使用任何衍生化反应很容易实现二羟基化维生素D 3种的色谱分离，而对于25（OH）D 3型号，只有Pyrno，FMP，Inc和PTAD与乙酰化支持完全分离。总而言之，我们认为这项研究可以作为维生素D实验室的有用参考，以帮助分析和临床科学家确定要选择哪种衍生化试剂。
将轻质软错误缓解技术应用于嵌入式混合精度深神经网络
摘要 - 深度神经网络（DNNS）在资源约束的IoT设备中不存在，该设备通常依赖于减少的内存足迹和低绩效处理器。虽然DNNS的精度和性能可能会有所不同，而且至关重要，但要以低成本提供高可靠性的训练有素的模型也至关重要。要达到不屈的可靠性和安全水平，必须为电子计算系统提供适当的机制来解决软误差。因此，本文研究了软错误与模型准确性之间的关系。在这方面，考虑到在ARM Cortex-M处理器上运行的精确位刻度变化（2、4和8位），对Mobilenet模型进行了广泛的软误差评估。此外，这项工作促进了使用寄存器分配技术（RAT）的使用，该技术将关键DNN功能/层分配给特定通用通用处理器寄存器库。从超过450万个故障注射中获得的结果表明，大鼠提供了最佳的相对性能，内存利用和软错误可靠性权衡W.R.T.一种更传统的基于复制的方法。结果还表明，Mobilenet软误差可靠性取决于其卷积层的精确度。
通过数据增强增强社交网络广告预测的比较研究
摘要 - 在社交网络广告的不断发展的景观中，数据的数量和准确性在预测模型的性能中起着至关重要的作用。然而，鲁棒预测算法的发展通常受到现实数据集中存在的有限尺寸和潜在偏差的阻碍。本研究介绍并探讨了社交网络广告数据的生成增强框架。我们的框架探索了三个用于数据增强的生成模型 - 生成对抗网络（GAN），变异自动编码器（VAE）和高斯混合模型（GMMS） - 以丰富社交网络广告分析有效性的上下文中的数据可用性和多样性。通过执行特征空间的合成扩展，我们发现通过数据增强，各种分类器的性能已被定量改进。此外，我们比较了每种数据增强技术带来的相对性能增长，从而为从业者提供了选择适当的技术以增强模型性能的见解。本文通过表明综合数据增加可以减轻社交网络广告领域中的小型或不平衡数据集施加的限制，从而有助于文学。同时，本文还提供了有关不同数据增强方法的实用性的比较观点，从而指导从业者选择适当的技术来增强模型性能。
使用自动化高通量实验平台和机器学习了解热注射量子点合成结果
摘要：机器学习 (ML) 已显示出加速各种材料系统合成规划的潜力。然而，由于缺乏用于开发材料合成 ML 工作流程的系统方法或启发式方法，许多材料科学家仍然无法使用 ML。在这项工作中，我们报告了一种选择 ML 算法来训练预测纳米材料合成结果的模型的方法。具体来说，我们开发并使用了一个自动化批量微反应器平台来收集大量 CdSe 量子点热注射合成结果的实验数据集。此后，该数据集用于训练使用各种 ML 算法预测合成结果的模型。针对不同大小和添加不同噪声量的实验数据集，比较了这些算法的相对性能。基于神经网络的模型显示出对吸收和发射峰的最准确预测，而预测半峰全宽的级联方法被证明优于直接方法。SHapley Additive exPlanations (SHAP) 方法用于确定不同合成参数的相对重要性。我们的分析表明，SHAP 重要性分数高度依赖于特征选择，并强调了开发固有可解释模型以从材料合成的 ML 工作流程中获取见解的重要性。
启动电池类型及其充电
•镍粉（NICD）是一项成熟且知名的技术。需要使用较长的服务寿命，高排放电流和极端温度。NICD是最坚固耐用的电池之一。它的化学允许以最小的压力快速充电。主要应用是电动工具，医疗设备，航空和不间断的电源（UPS）。由于环境问题，NICD电池被其他类型所取代。•镍金属水合（NIMH）在许多应用中取代了NICD，因为它仅包含轻度的有毒金属并提供更高的特定能量。niMH用于医疗工具，混合动力汽车和工业应用。•锂离子（锂离子）在许多应用中取代了铅和镍的电池，这是由于安全性问题和较高的能量密度。但是，锂离子需要一个保护电路，这是一个更昂贵的选择。高自行车能力和低维护需求降低了许多其他类型的每个周期的成本。随着锂 - 离子电池技术的快速进步，其相对性能将在未来几年继续提高。•铅酸是最古老的可充电电池技术。铅酸是坚固的，并且在经济上定价，但特异性能量较低，周期计数有限。铅是有毒的，不能在垃圾填埋场中处置。重型车辆中使用了多种铅酸。
通信网络中神经计算技术的性能
应将通讯发送到Junho Jeong：yanyenli@dongguk.edu文章INFO杂志机器和计算杂志（http://anapub.co.co.ke/journals/jmc/jmc/jmc.html）doi：修订表格2022年12月18日； 2022年12月30日接受。2023年4月5日在线可用。©2023作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）摘要 - 这项研究调查了在通信网络中使用神经计算技术的使用，并根据错误率，延迟和吞吐量评估其性能。结果表明，不同的神经计算技术，例如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期短期记忆（LSTM）和生成的对抗网络（GAN）在提高绩效方面具有不同的权衡。技术的选择将基于应用程序的特定要求。研究还评估了不同通信网络体系结构的相对性能，并确定了与在通信网络中应用不同技术相关的权衡和限制。研究表明，需要进一步的研究来探索技术的使用，例如深度强化学习；在通信网络中，并研究如何使用技术的使用来提高通信网络的安全性和鲁棒性。关键字 - 人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），经常性神经网络（RNN），长期短期记忆（LSTM），生成对抗网络（GANS）。