Materialwissenschaftler in Japan haben maschinelles Lernen angepasst, um die mechanischen Eigenschaften neuer Polymere vorherzusagen. Die Ärzte Ryo Tamura, Kenji Nagata und Takashi Nakanishi, die am National Institute for Materials Science in Tsukuba tätig sind, haben ihre Methode an Homopolypropylen-Polymeren entwickelt, ...
Die Artikel beschreiben verschiedene Ansätze und Techniken im Bereich des maschinellen Lernens und der Klimamodellierung. Unter anderem wird die Nutzung von maschinellem Lernen zur Verbesserung von Wettervorhersagen sowie zur Parametrisierung von Subgitterprozessen in Klimamodellen untersucht. Es wird auch auf die ...
L1- und L2-Regularisierung führen zu Modell-Sparsamkeit und Gewichtsverringerung, indem bestimmte Einschränkungen auf die trainierbaren Gewichte eines Maschinenlernmodells angewendet werden. L3-Regularisierung hat jedoch eine andere Wirkung. Regularisierung im Maschinenlernen dient zur Verhinderung von Überanpassung des Modells und zur verbesserten Generalisierung der ...
Die vorliegende Arbeit stellt eine innovative Lehrstrategie vor, die auf einem modellbasierten Vorgehensmodell (V-Modell) mit projektbasiertem Lernen basiert. Diese Strategie ist speziell auf die komplexen Themen der künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendung in der Computer Vision (CV) zugeschnitten. Durch ...
Die Schüler in der Hobart High School begrüßen die kreativen Vorschläge des KI-Unterrichtsassistenten Khanmigo, um den Chemieunterricht aufzulockern und Zeit zu sparen. Sie schätzen, dass Khanmigo keine Antworten liefert, sondern Fragen stellt und Unterstützung bietet, um ein besseres Verständnis der ...
Das größere Einzugsgebiet des Flusses Mariño erstreckt sich über 403 km² entlang der östlichen Hänge der südperuanischen Anden in der Region Apurimac, Peru. Das örtliche Klima variiert von trocken und heiß in den Intandean-Tälern bis kalt und feucht in den ...
Für diese Studie wurden textuelle Analysen und die Schulung von ML-Modellen an insgesamt 2000 ROIs von Hepatozytenkernen durchgeführt, die auf digitalen Mikrographien von Mauslebergewebe erstellt wurden. Das Gewebe stammte aus zuvor durchgeführten Experimenten an gesunden 16 Wochen alten C57BL/6 (C57 ...
Die Studie wurde von der Ethikkommission der Bundesuniversität von Pernambuco und dem Zentrum für medizinische Wissenschaften genehmigt. Die Panorama-Röntgenbilder stammten aus der Universitätsdatenbank und aus Bildern aus dem Bundesstaat Pernambuco. Ein brasilianischer Datensatz kann aufgrund seines hohen Mischungsgrades repräsentativer sein. ...
Die vorliegende Studie verwendet Maschinelles Lernen, um eine eingehende Analyse der Schlüsselfaktoren durchzuführen, die das Wiederauftreten von Leberzellkarzinom-Patienten mit hohen präoperativen systemischen Immunerkrankungsindex (SII) -Werten nach der Ablationstherapie beeinflussen, und auf dieser Grundlage ein Nomogrammmodell zur Vorhersage des rückfallfreien Überlebens ...
Reinforcement Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der die Konzept des Agenten einführt, der optimale Strategien in komplexen Umgebungen lernt. Dabei lernt der Agent aus seinen Handlungen, die Belohnungen basieren auf dem Zustand der Umgebung. Reinforcement Learning ist ein ...