抽象大多数自动表达分析系统试图识别一系列传统的表达方式,例如幸福,悲伤,愤怒,惊喜和恐惧等。尽管这套表达方式是面部最典型的表达式,但它与身体表达式所告诉我们的内容并不是最代表性/相关的。本文提出了一种新颖而通用的方法,用于使用人类姿势识别身体表情。我们的方法基于给定表达式产生的中性运动的概念。第二次,我们估计残基函数,作为两个相关运动之间的差异,即表达式和中性运动。更准确地说,受心理学领域研究启发的此功能给出了运动的“中立性”得分。使用此“中立分数”,我们提出了一个成本函数,该成本函数能够从任何输入表达运动中综合中性运动。中性运动过程的合成基于两个嵌套的主成分分析,提供了一个可以移动和选择现实的人类动画的空间。在具有异质运动和身体表达的四个数据库上评估了拟议的方法,并在超过艺术状态的身体表达识别方面获得了识别结果。
此指标仅考虑程序是否正在实施修复实践。它没有试图确定是否已实现恢复,因为这是长期的影响,并且在计划寿命中可能并非总是可以报告的。同样,确定最终恢复质量的指标范围超出了该指标的范围。每种恢复类型的适用性都是特定地点的,这意味着一种确定为一个领域中“最可持续的实践”的做法可能不是另一个领域的“最可持续”。该指标假定实施的修复工作适合程序区域。鼓励计划通过计划年度审查以及在需要的地方进行评估来评估支持的质量,适用性和有效性以及福利的可持续性。
分布式能源资源(尤其是太阳能和风能)在电力系统中的渗透率不断提高,但这些资源的间歇性会对电网造成干扰和不稳定。因此,将储能系统集成到电网中是提高电力系统可靠性和性能、确保电力平衡和满足消费者需求的最佳解决方案之一。不同的储能设备技术已被用于支持可再生能源资源的整合,并有助于提高电力操作系统在电网电力波动等关键情况下的管理效率。这项工作的主要目的是测试电池储能系统在微电网出现扰动时减少有功功率波动的有效性。此外,通过比较用于支持电网的不同电池技术的响应,进行了一项比较研究,以验证适合电力系统的电池技术,特别是在电力波动期间适合微电网能源管理的技术,同时,通过使用实时模拟来评估 BESS 的行为、可行性、性能和有效性。
我们分析了跨知名数据集的单标签和多标签文本分类的各种方法,将其分类为单词袋,基于序列,基于图和层次结构的方法。尽管基于图的模型,但仅编码的预先训练的语言模型(尤其是BERT)仍然是最先进的方法。然而,最近的发现提出了更简单的模型,例如逻辑回归和基于Trigram的SVM的表现优于新技术。虽然仅解码的生成语言模型在学习有限的数据方面表现出了希望,但它们却落后于仅编码模型的性能。我们强调了歧视语言模型(例如BERT)比生成模型的优越性。此外,我们高度阐明了文献在方法比较中缺乏鲁棒性,尤其是关于基本的超参数优化,例如仅通过编码器的语言模型中的学习率。数据可用性:源代码可在https://github.com/drndr/multilabel-text-clf上找到。除NYT数据集外,用于我们实验的所有数据集均可公开使用。
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◼Chapinal等人,2011年; Huzzey等,2011; Ospina等,2010a,2010c; Duffield等,2009; Leblanc等,2005
电气和计算机工程部,伍斯特理工学院,美国马萨诸塞州伍斯特市B Max Planck Inst。对于人类认知和脑科学,德国莱比锡c莱比锡应用科学大学(HTWK),工程学院,莱比锡,德国d d d div>计算神经刺激研究计划,无创神经调节单元,实验治疗和病理生理学分支,国家心理健康研究所,美国国立卫生研究院,贝塞斯达,马里兰州贝塞斯达,美国马里兰州Gathinoula A. Martinos Ctr。用于生物医学成像,马萨诸塞州综合医院,美国马萨诸塞州查尔斯敦,h伍斯特理工学院数学科学系,美国马萨诸塞州伍斯特,美国马萨诸塞州
ukhsa是美国专家卫生安全局,为英国提供了准备,预防和应对健康安全危害的永久地位能力,并在健康保护方面有系统领导地位。UKHSA还是公共部门研究机构(PSRE),是政府科学能力的一部分。科学基础UKHSA的运营和政策功能。通过实施我们的科学战略,我们将在2023年至2026年战略计划中提出的战略目标,以挽救生命并保护生计。我们通过研究和发展直接为政府的增长任务做出了贡献,并通过支持和实现生命科学行业伙伴的工作,并通过维持健康的人群并减轻NHS和社会护理的负担间接地为政府的成长任务做出了贡献。
在过去的几十年中,血液动力学模拟量已经稳步发展,并且已成为研究心血管系统中的选择工具。通常使用此类工具从生理参数中模拟全身血液动力学,但解决了将波形映射回到合理的生理参数的相应反问题仍然是诺言和具有挑战性的。受基于仿真推理(SBI)进展的动机,我们将此反问题作为统计推断。与替代方法有关,SBI为互动的参数提供了分布,为单个测量值提供了不确定性的多维表示。我们通过对五个临床兴趣的生物标志物进行近距离的不确定性分析来展示这种能力,并比较了几种测量模态。除了对已知事实的佐证(例如估计心率的可行性)之外,我们的研究突出了从护理标准测量值中估算新生物标志物的潜力。sbi揭示了实际相关的发现,这些发现无法通过标准灵敏度分析来捕获,例如,参数估计表现出不同的不确定性状态的亚种群的存在。最后,我们研究了与模拟波形数据库的体内和silico之间的差距,并批判性地讨论了心血管模拟如何为真实世界数据分析提供信息。
罗伯特·普洛明(Robert Plomin)的著作《蓝图:DNA 如何造就我们》1 让一些读者建议,我们必须告别之前的乐观态度,即充满爱的家庭环境能为携带“错误”基因的家庭成员带来什么。事实上,根据文献中的数据,多位遗传学家似乎对“养育”对儿童身心发展的影响持相当悲观的态度。例如,使用“多基因评分”,普洛明计算出我们的体重至少有 70% 是由基因决定的。1 但我们的基因真的决定了我们能成为什么样的人吗?我们难道能把所有试图影响孩子发展的努力都抛到一边吗?我不这么认为;即使是 70% 的遗传负荷仍然会给其他影响留下空间。