TensorFlow und Scikit-learn sind zwei beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen, die sich in ihrer Verwendung und Anwendungsbereich unterscheiden. TensorFlow ist für Deep Learning und komplexe neuronale Netzwerke konzipiert und eignet sich daher besonders für große Datenmengen und komplexe Modelle. Im ...
Die Analyse von Impfstoffen und gefälschten Bestandteilen mittels MALDI-MS wurde in dieser Studie durchgeführt. Zur Untersuchung wurden vier authentische, kommerziell erhältliche Impfstoffe und acht falsifizierte Surrogate verwendet, die zuvor in gefälschten Impfstoffprodukten berichtet wurden. Die authentischen Impfstoffe waren Nimenrix, Engerix ...
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Marketing revolutioniert, indem sie Teams ermöglicht, Inhalte anzupassen, Prozesse zu automatisieren und das Verhalten der Verbraucher mit größerer Genauigkeit vorherzusagen. Diese Fortschritte bieten Unternehmen erhebliche Vorteile, indem sie einzigartige KI-Fähigkeiten bieten, die fast jeden Aspekt ...
In den letzten Jahren haben die schnellen Fortschritte in der künstlichen Intelligenz die Fähigkeiten von Wearable-Geräten bei der Verarbeitung komplexer Daten erheblich gestärkt. Maschinelles Lernen, ein wichtiger Bereich der KI-Algorithmen, und insbesondere Deep Learning, waren entscheidend für diesen technologischen Aufschwung. ...
Die β-Catenin-Bindung kann durch die Verwendung von Peptiden an der N- oder C-Terminus verlängert werden, um die Wirksamkeit gegenüber der β-Catenin/TCF-Interaktion zu verbessern. Die Wahl der Verlängerung hängt von der erhaltenen Struktur des Peptids ab, wobei sowohl hydrophobe als auch ...
In dieser Studie wurde gezeigt, dass Trainingsdaten, die aus natürlichen Videos (Inter4K) erstellt wurden, verwendet werden können, um eine Reihe von state-of-the-art iterativen und deep-learning-Artefaktunterdrückungsansätzen zu trainieren. Es wurden verschiedene Ansätze für Iterationen wie VarNet für kartesische Bildaufnahmen und komplexes ...
Neuronale Netzwerkmodelle wurden unter Verwendung von NeuroSolutions bestimmt. Zwei Datensätze, 1 und 2, wurden für verschiedene Aufgaben formuliert und gelöst. Fallstudie 1 befasste sich mit der Modellierung der Abhängigkeit zwischen funktionalem und strukturellem Glaukomschaden und gemeinsamen Risikofaktoren. Verschiedene Netzwerkmethoden wurden ...
Die Vorbereitung auf das Experiment beschreibt die experimentelle Umgebung für die Studie in Tabelle 3. Das NIDS-BAI ist ein Klassifikationsmodell für Netzwerkverkehrsdaten, das Wahrscheinlichkeiten für jeden Datentyp produziert. Die Verwirrungsmatrix wird aus den Klassifikationsergebnissen erstellt und enthält Angaben zu WAHREN ...
Für Korrelationsanalysen wurden Daten aus Welle 6 der COVID-19 Psychological Research Consortium (C19PRC) Studie verwendet, die im März 2020 begann, um die psychologischen, sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie im Vereinigten Königreich zu überwachen. Die sechste Datenerhebung erfolgte zwischen August ...
Model distillation ist eine Methode zur Erstellung interpretierbarer Machine-Learning-Modelle, bei der ein einfacherer “Schüler” -Ansatz verwendet wird, um die Vorhersagen eines komplexen “Lehrer” -Modells zu replizieren. Wenn die Leistung des Schülermodells jedoch mit verschiedenen Trainingsdatensätzen signifikant variiert, müssen seine Erklärungen ...