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培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
12机器人施工规则（R）
团队应准备表现出对此规则的遵守，并在检查过程中演示其机器人扩展。在检查过程中，每个机器人将完全放置在20英寸内。x 42英寸胶带框，在团队选择的框中具有位置和方向。在保持机器人底盘静止时，机器人必须证明所有启动配置以外的所有扩展的全部运动范围保留在固定的20英寸内。x 42英寸工作区域。此检查验证机器人的正常工作范围，包括软件限制，因为它在典型的匹配中起作用。OPMODE中为紧急覆盖，故障排除或维护设计的其他软件是可以接受的，并且不会作为此合规性检查的一部分进行评估。
运动与运动心理学的下一个游戏规则改变者
气候科学家已经警告了40多年来气候紧急情况（Ripple等，2019）。信息很简单：如果我们不快速限制我们的生态足迹（通过碳排放或其他指标量化），将发生生态系统，经济和社会的不可逆变化和破坏（Ripple等，2019）。在健康领域中，现在已经达成共识，气候变化极大地影响了人类健康并危害了子孙后代的健康（Watts等，2021）。气候变化显然是对健康的无所不包的影响，因此证明了本讨论文件的标题：“气候变化：体育和运动心理学的下一个游戏规则改变者”。我们认为，像其他任何科学学科甚至我们生活的更广泛的方面一样，关于气候变化对运动心理学运动领域的主要和日益影响的影响不应引起争论。但是，该领域将如何促进气候变化的适应性（即反应性反应）和缓解措施（即主动反应），但是要进行讨论。本文旨在成为讨论的起点之一。
基准为关联记忆的Hebbian学习规则
关联内存或内容可寻址内存是计算机科学和信息处理中的重要组成函数，同时它是认知和计算脑科学中的关键概念。已经提出了许多不同的神经网络架构和学习规则，以模拟大脑的关联记忆，同时研究关键组件功能，例如模式完成和竞争以及降低噪声。较少研究但同样重要的主动记忆功能是原型提取，其中训练集包括通过扭曲原型模式而生成的模式实例，而训练有素的网络的任务是回忆给定新实例的生成原型。在本文中，我们基于非模块化和模块化重复网络中使用的七个不同HEBBIAN学习规则的关联记忆功能，并在中度稀疏的二进制模式下进行赢家摄取的全部动态操作。总体而言，我们发现模块化网络具有最大的存储器为模式存储容量。流行的标准HEBB规则以最差的能力出现，而协方差学习则证明是强大但容量较低的，并且在测试的不同条件下，贝叶斯 - 赫比亚规则显示出最高的模式存储能力。
2024 年至 2025 年学徒资助规则
14. 我们使用“分包商”一词来表示与供应商签订合同，提供培训和在职评估的组织或个人（非雇员），作为雇主同意的学徒计划的一部分。分包商必须是 APAR 的主要供应商、雇主-供应商或支持供应商路线，除非适用其中一种例外情况（参见第 205.3 至 205.4 段）。分包商不会直接收到资金，而是通过与其签订合同的组织收到资金（另请参阅词汇表定义）。
机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？真实数据的比较研究
Florie Bouvier，Etienne Peyrot，Alan Balendran，CorentinSégalas，Ian Roberts等。机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？对真实数据的比较研究。医学的统计数据，2024，43（11），pp.2043-2061。10.1002/sim.10059。hal-04503566
从混合企业线性编程问题到规则...
摘要 - 为了确保经济生存能力和微电网操作的可靠性，必须设计适应能的能源管理系统（EMS）。大多数研究都讨论了基于优化的方法，例如使用混合构成线性编程（MILP）问题，以获取每个微电网设备的最佳操作概况，从而可以实现经济，技术或环境目标。但是，这种EMS需要发电和需求的预测能力以及对不确定性的管理。在某些微电网中，尤其是在工业区域中，无法准确预测发电和负载需求。在这种情况下，只能考虑用于实时能源管理的基于规则的算法。在本文中，提出了一种基于规则的算法，用于使用电力和氢作为能量载体的海港多能微电网进行管理。规则是基于用MILP问题解决的结果设计的，目的是通过考虑动态定价来最大化收入并使用本地能源产生的能量。此外，设计的特定策略是为电解室和氢气罐的管理而设计的，以避免过早衰老。结果表明，拟议的实时算法和规则使经济和充满活力的标准能够达到接近通过MILP问题解决的价值，增长回报期的增加小于2％。
继任 - 规则-20241217.pdf
3 CUtoday.info, CUNA ACUC Coverage: What's Happening in Executive Compensation (June 19, 2019), https://www.cutoday.info/Fresh-Today/CUNA-ACUC-Coverage-What-s-Happening-in-Executive-Compensation.4 NCUA，信用合作社的信22-CU-05，骆驼评级系统（2022年3月），https：//ncua.gov/Regulation-sustision-sustision-sustision-sustision-lectision-lectision-letsion-credit-credit-credit-unions-other-guidance/camels guidance/camels-rating-rating-System。骆驼是NCUA使用的评级系统的首字母缩写，以评估FICU的绩效和风险概况，这些绩效和风险概况来自FICU运营的六个关键要素：资本充足性，资产质量，管理，收入，流动性和对市场风险的敏感性。5 NCUA，信用合作社的信23-CU-01，NCUA的2023年监督优先级（2023年1月），https：//ncua.gov/regulation-supervision/regulation-supervision/letters-credit-credit-unions-unions-other-gosother-the--other-guidance/ncuas-guas-guas-2023-supervisorvisory-priority。
