Discovering Multiple(다중 발견)란 무엇입니까?
Discovering Multiple 다중 발견 - The capability of deep belief networks (DBNs) in discovering multiple representational levels of data nonlinearity in pattern recognition problems recently triggered the development of the DLTOP methodology by the authors Kallioras et al. [1] The only curative treatment is surgery; however, most patients are diagnosed with metastatic disease, therefore, preclinical and clinical research have investigated the molecular pathways associated with NETs development, which lead to discovering multiple long-term systemic therapeutic options. [2] In this work, we formulate the problem as a multilabel link prediction task and propose a novel graph neural network-based framework, item relationship graph neural network (IRGNN), for discovering multiple complex relationships simultaneously. [3] Chickadees at high elevation were faster at discovering multiple novel food sources and discovered more food sources than birds at low elevation. [4] This paper presents an algorithm that solves these drawbacks by discovering multiple disjoint paths among multiple nodes in an efficient way, while keeping bounded the computational cost and ensuring scalability. [5] Deep learning (DL) is one of the core subsets of the semantic machine learning representations (SMLR) that impact on discovering multiple processing layers of non-linear big data (BD) transformations with high levels of abstraction concepts. [6] Genetic programming, inspired by Darwinian theory of evolution, is a population-based search technique capable of exploring a high-dimensional search space intelligently and discovering multiple solutions. [7] The SRMSC and TRI are recognized for discovering multiple leads, including Ozanimod. [8] In such interfering environments, especially, it is necessary to maximally increase transmission opportunities by smartly and autonomously discovering multiple frames that can be transferred in parallel. [9] Discovering multiple profiles of a single person across different social networks is a precondition for integration, but it is still challenging due to the inconsistency and disruption of the accessible information among social media networks (SMNs). [10] ARE is capable of discovering multiple part regions under the guidance of the attention and the compatibility loss. [11] To close the gap, we propose in this paper a joint neural extraction model for multitriplets, namely, TME, which is capable of adaptively discovering multiple triplets simultaneously in a sentence via ranking with translation mechanism. [12] Word sense induction (WSI), or the task of automatically discovering multiple senses or meanings of a word, has three main challenges: domain adaptability, novel sense detection, and sense granularity flexibility. [13] Quality-diversity algorithms focus on discovering multiple diverse and high-performing solutions. [14] We propose to learn discriminative feature representations of patches in the source domain by discovering multiple modes of patch-wise output distribution through the construction of a clustered space. [15] AODV has the characteristics for discovering a single path in single route discovery and AOMDV has the characteristics for discovering multiple paths in single route discovery. [16]패턴 인식 문제에서 데이터 비선형성의 여러 표현 수준을 발견하는 DBN(Deep Belief Networks)의 기능은 최근 저자 Kallioras et al.에 의해 DLTOP 방법론의 개발을 촉발했습니다. [1] 유일한 치료법은 수술입니다. 그러나 대부분의 환자는 전이성 질환으로 진단되므로 전임상 및 임상 연구에서 NET 개발과 관련된 분자 경로를 조사하여 여러 장기 전신 치료 옵션을 발견하게 되었습니다. [2] 이 작업에서 우리는 문제를 다중 레이블 링크 예측 작업으로 공식화하고 여러 복잡한 관계를 동시에 발견하기 위한 새로운 그래프 신경망 기반 프레임워크인 IRGNN(항목 관계 그래프 신경망)을 제안합니다. [3] 높은 고도에 있는 총칭은 낮은 고도에 있는 새보다 여러 새로운 먹이원을 더 빨리 발견하고 더 많은 먹이원을 발견했습니다. [4] 본 논문은 제한된 계산 비용을 유지하고 확장성을 보장하면서 효율적인 방법으로 여러 노드 사이의 여러 연결되지 않은 경로를 발견하여 이러한 단점을 해결하는 알고리즘을 제시합니다. [5] 딥 러닝(DL)은 높은 수준의 추상화 개념을 사용하여 비선형 빅 데이터(BD) 변환의 여러 처리 계층을 발견하는 데 영향을 미치는 의미론적 기계 학습 표현(SMLR)의 핵심 하위 집합 중 하나입니다. [6] 다윈의 진화론에서 영감을 받은 유전자 프로그래밍은 고차원 검색 공간을 지능적으로 탐색하고 여러 솔루션을 발견할 수 있는 인구 기반 검색 기술입니다. [7] SRMSC 및 TRI는 Ozanimod를 포함하여 여러 리드를 발견한 것으로 알려져 있습니다. [8] 특히 이러한 간섭 환경에서는 병렬로 전송할 수 있는 여러 프레임을 스마트하고 자율적으로 검색하여 전송 기회를 최대로 늘릴 필요가 있습니다. [9] 서로 다른 소셜 네트워크에서 한 사람의 여러 프로필을 검색하는 것이 통합의 전제 조건이지만 소셜 미디어 네트워크(SMN) 간에 액세스 가능한 정보의 불일치 및 중단으로 인해 여전히 어려운 작업입니다. [10] ARE는 주의 및 호환성 손실에 따라 여러 부분 영역을 검색할 수 있습니다. [11] 이 간극을 좁히기 위해 우리는 번역 메커니즘을 통한 순위 지정을 통해 문장에서 동시에 여러 개의 삼중항을 적응적으로 발견할 수 있는 다중 삼중항, 즉 TME에 대한 공동 신경 추출 모델을 제안합니다. [12] 단어 감지 유도(WSI) 또는 단어의 여러 의미 또는 의미를 자동으로 발견하는 작업에는 도메인 적응성, 새로운 의미 감지 및 감각 입도 유연성의 세 가지 주요 과제가 있습니다. [13] 품질 다양성 알고리즘은 다양한 고성능 솔루션을 발견하는 데 중점을 둡니다. [14] 클러스터링된 공간의 구성을 통해 패치별 출력 분포의 여러 모드를 발견하여 소스 도메인에서 패치의 구별적인 특징 표현을 학습할 것을 제안합니다. [15] AODV는 단일 경로 탐색에서 단일 경로를 탐색하는 특성이 있고 AOMDV는 단일 경로 탐색에서 다중 경로를 탐색하는 특성이 있습니다. [16]