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图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。
形成性评论
进球3进球1：校园目标＃1：增加得分的6-8年级学生的百分比在Staar（德克萨斯州评估学术准备就绪的评估）上的年级或更高的人数从2025年8月到2025年8月。3目标2：校园将增加在2025年8月到2025年8月的STAAR数学成绩达到年级或更高的6-8年级学生的百分比。5目标3：AJB将开展活动，使学生在高中时满足大学，职业和军事准备（CCMR）要求。6进球4：校园将建立一个蓬勃发展的学习社区，如校园平衡计分中的80或更高分数所示。6目标5：校园将提高组织健康清单（OHI）确定的员工满意度。7目标6：校园将改善由净促销者得分确定的学生，员工，父母和社区感知。9进球7：校园将在2025年8月之前对A或B进行评级。10
约曼，TAR - L530
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
2010年至2021年（约659例）
简介：1型糖尿病可能患有急性并发症，有时还会重新住院。这项研究的目的是描述达喀尔Abass Ndao国家医院患者中1型糖尿病的表演，临床和进化方面。患者和方法：这是一项从2010年1月1日至2021年12月31日进行的横断面，描述性和分析性研究。它专注于住院的1型糖尿病患者。评估了流行病学，临床和进化数据。疾病：招募了659名（659）患者，频率为11.5％。平均年龄为29.47岁，性别比（m/f）为0.95。平均住院时间为6.1天。一百四十四（144）例（21.8％）患有就职糖尿病。平均咨询时间为14.89天。急性代谢并发症是353例患者（56％）的酮症酸中毒，低血糖症为1.2％。在113例患者中发现了简单的高血糖症（18.0％）。 522例患者（58.3％）出现了感染，其中95例（28.2％）患有皮肤感染。55例（16.3％）患有呼吸道感染。 12.3％的饮食不平衡。176例（27.7％）没有失衡。26名患者（3.9％）死亡，感染性病态占死者的大部分代偿因子（57.7％）。 结论：1型糖尿病是发病率和死亡率的原因。 必须制定和实施预防和管理计划。在113例患者中发现了简单的高血糖症（18.0％）。感染，其中95例（28.2％）患有皮肤感染。55例（16.3％）患有呼吸道感染。12.3％的饮食不平衡。176例（27.7％）没有失衡。26名患者（3.9％）死亡，感染性病态占死者的大部分代偿因子（57.7％）。结论：1型糖尿病是发病率和死亡率的原因。必须制定和实施预防和管理计划。