如果我周末想补觉怎么办?虽然你可能觉得需要睡懒觉,但一直睡到下午 1 点其实对自己没有好处。事实上,你打乱了身体的自然睡眠周期(即“昼夜节律”)。如果你这样做,你周一早上的睡眠质量会更差。这可能会导致一周内睡眠不足。
Pltlaburgri 抓住了 Art Davis。密苏里州立大学中卫:纽约。西弗吉尼亚后卫乔·马库斯被选中。西弗吉尼亚后卫,他立即被洛杉矶快船队选中。(这是之前交易的一部分:芝加哥红雀队选中。Joe ChtJdress。奥本后卫;绿湾选中迈阿密热火队的杰克·洛奇;巴尔的摩选中宾夕法尼亚州立大学的快速投球手伦尼·摩尔;后防队选中德克萨斯边锋梅南·施勒沃;洛杉矶选中范德比尔特大学的查尔斯·霍顿。第四轮:特雷弗选中了弗吉尼亚大学马里尔·巴里尔·哈特哈克,克利夫兰布朗队选中了阿肯色队的中卫维斯顿·卡彭特。第二轮选秀;底特律,伊利诺伊州,克拉丽斯,来自南加州。移交给 Rama Ujc,完成先前的交易;Sim Francisco。Bruce Bosley。ta (^ e 来自西弗吉尼亚州:费城。Frank D'Ago.lUno,
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摘要:这项研究通过开发一种机器学习系统来应对数百万人的挑战,该系统可以翻译图像,以便于具有红绿色颜色缺乏症(Deuteranopia)的个人更容易可视化。系统首先通过机器学习训练模仿氘化的视觉,然后逆转此过程以增强图像中的红色和绿色色调,从而使它们更独特,可以识别为色盲的个体。测试证实了系统在模拟正常颜色感知方面的有效性。除了科学之外,该项目强调同理心和包容性,旨在创造一个更容易获得的世界。它展示了机器学习在协助色盲视觉中的重要潜力,为未来的迭代铺平了道路,以解决更广泛的色盲形式,并使用较大的数据集进行进一步的细化。
1.1 本研究的目的是探索和实验验证复合材料补片在防止裂纹扩展和延长铝钢船舶结构寿命方面的应用。复合材料补片通过降低裂纹尖端区域的应力,起到裂纹抑制器的作用。负载通过粘合层从基板转移到复合材料补片上。此外,复合材料补片的附加约束可以防止这些裂纹合并成更大的裂纹。存在预测复合材料补片配置有效性的分析能力,但此类分析需要特定的理想化和假设,必须通过实验验证才能将这项技术用于实践。我们提出的项目旨在将这项技术开发为铝钢船舶板层断裂修复的有用且可靠的工具,并促进其在工业上的接受和实施。
具有缺失值的多变量时间序列在医疗保健和财务等领域很常见,并且多年来的数量和综合性已经增长。这提出了一个问题,是否可以在该领域中执行经典数据插补方法。然而,深度学习的幼稚应用在提供可靠的置信估计和缺乏可解释性方面缺乏。我们提出了一个新的深层连续变量模型,以减少维度和数据插补。我们的建模假设是简单且可解释的:高尺寸的时间序列具有较低的代数反应,该代态根据高斯过程在及时的及时演变而来。使用具有新型结构化变分近似的VAE方法实现了缺失数据的非线性维度降低。我们证明,我们的APS在计算机视觉和医疗保健领域的高维数据上胜过几种经典和深度学习的数据插补方法,同时增加了进化的平稳性,并提供了可解释的不良估计。
本研究的目的是探索和实验验证复合材料补片在防止裂纹扩展和延长铝和钢船舶结构寿命方面的应用。复合材料补片通过降低裂纹尖端区域的应力起到裂纹抑制器的作用。目前存在预测复合材料补片配置有效性的分析能力,但这种分析需要特定的理想化和假设,必须通过实验验证才能将这项技术应用于实践。因此,该项目有助于将该技术开发为一种有用且可靠的船舶板层断裂修复工具,并力求促进其在工业上的接受和实施。该项目的资金由船舶结构委员会通过海军水面作战中心卡德罗克分部提供,随后由 BMT 设计师和规划师提供给密歇根大学。研究了两种配置。首先研究了长度为 18.0 英寸、宽度为 12.0 英寸、厚度为 0.25 英寸的钢板,中跨处有 3.0 英寸的初始裂纹,没有使用钢筋。然后使用双面加固检查了其他几何形状相似的板。在板的一端施加了 2.0 到 50.0 千磅之间的周期性载荷。在进行这些测试之前,进行了简单的拉伸强度测试,以确定复合材料补片的材料特性和 s
本研究的目的是探索和实验验证复合材料补片在防止裂纹扩展和延长铝和钢船舶结构寿命方面的应用。复合材料补片通过降低裂纹尖端区域的应力起到裂纹抑制器的作用。目前存在预测复合材料补片配置有效性的分析能力,但这种分析需要特定的理想化和假设,必须通过实验验证才能将这项技术应用于实践。因此,该项目有助于将该技术开发为一种有用且可靠的船舶板层断裂修复工具,并力求促进其在工业上的接受和实施。该项目的资金由船舶结构委员会通过海军水面作战中心卡德罗克分部提供,随后由 BMT 设计师和规划师提供给密歇根大学。研究了两种配置。首先研究了长度为 18.0 英寸、宽度为 12.0 英寸、厚度为 0.25 英寸的钢板,中跨处有 3.0 英寸的初始裂纹,没有使用钢筋。然后使用双面加固检查了其他几何形状相似的板。在板的一端施加了 2.0 到 50.0 千磅之间的周期性载荷。在进行这些测试之前,进行了简单的拉伸强度测试,以确定复合材料补片的材料特性和 s
经验数据分析通常需要完整的数据集。在不完全观察到的数据集的情况下,对于未观察到的数据产生了合理的值(归纳),方法很有吸引力。这个想法是然后以简单的方式分析完整的数据集,例如使用公开可用的软件。因此,已经提出和评估了各种插补方法。用于评估这些方法的流行措施基于模拟研究中应用的真实值和估算值之间的距离。在本文中,我们通过一个理论示例和模拟研究表明,这些度量可能具有误导性:量度值的少量值是估算和真实值之间距离的函数的函数,并不意味着基于估算数据集的推论在某种程度上靠近(有效的)基于完全数据集的(有效的)推论,而没有丢失值集。因此,我们建议比较基于估算数据集的有效推论的插补方法。
近 年 来 , 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 , 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 , 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 , 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 , 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 , 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 , 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) , 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 , 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 , 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。