Evaluation Reveals(평가 공개)란 무엇입니까?
Evaluation Reveals 평가 공개 - A simulation-based evaluation reveals that FPX-G provides a significantly efficient interface for exploring data compared with the traditional 2D interface. [1] The evaluation reveals that this novel three-scalar measurement allows highly sensitive probing of the thermochemical states and is clearly superior to the previously applied two-scalar approach. [2] The evaluation reveals that there are many positive aspects of such co-location and the authors argue that this model should be more widely trialled in Australia. [3] The evaluation reveals a persistent cold bias for all islands in the U. [4] The experimental studies were conducted on the primary data, and the evaluation reveals the model suitability in terms of efficiency and effectiveness for SDP prediction (accuracy of cost estimation: 65%, defect prediction: 93% and reusability: 82%). [5] The evaluation reveals that these factors have a significant impact on the inverter reliability and thus affect the topology selection and the final cost of the entire PV system. [6] Evaluation reveals that this method improves the memory utilization and reduces overhead in a balanced way, with the memory access latency reduced by 80. [7] The evaluation reveals the necessity for a stronger user guidance in the assessment and classification process. [8] The evaluation reveals the supersaturation of low-soluble VOCs from both natural and anthropogenic sources. [9] The evaluation reveals the problems of college students in learning and practice, and helps to generate the portrait of each student. [10] The evaluation reveals that the cascaded MC scheduling scheme can provide significant gains for MC latency and reliability performance in several scenarios and shows that it is a promising candidate to realize demanding industrial applications. [11] The evaluation reveals, that the presented VDB-Mapping is able to efficiently process long range data on high resolution grids. [12] The evaluation reveals the partly successful implementation of the developed design principles. [13] Evaluation reveals that the proposed inventory management system achieved an accuracy of 84. [14] The evaluation reveals the benefits of each transformation rule and confirms that different rules can model individuals' different attitudes to ambiguity. [15] The evaluation reveals that the deep transfer learning model with VGG16 architecture is the highest performance in tests. [16] Although the atmospheric model can produce self-generated quasi-biennial oscillation (QBO) by introducing non-orographic gravity wave drag, the evaluation reveals that JRA-3Q has a shorter period of around one year in the middle stratosphere and diminished QBO amplitude in the lower stratosphere, indicating that representation of the QBO in JRA-3Q is not as good as that in JRA-55. [17] While this evaluation reveals both strengths and areas for improvement in the quality of statistical reporting in CJDPR, we encourage dietitians to pursue additional statistical training and/or seek the assistance of a statistician. [18] The evaluation reveals that current specifications in design standards need updating to account for the relevant stress parameter and production methods. [19] Evaluation reveals that the DNN model achieves a prediction accuracy of over 98% and outperforms other popular regression models. [20] The evaluation reveals a root mean square error (RMSE) of 14. [21] The evaluation reveals that the control and management traffic scales with the number of VMs and the VM-related events, and therefore provides guidelines for planning and operating the cloud networking infrastructure. [22] The findings on evaluation reveals that SDIT al-Hikmah is needed for its achievement to implant the good education for the children. [23] This evaluation reveals that our model captures complex poetic meter implicitly, but underperforms in terms of semantics and context matching. [24] The evaluation reveals that the proposed model is better than the existing model. [25] A further evaluation reveals a strong dependence of the localization performance on the preceding link level parameter estimation. [26] The evaluation reveals that the system can be further simplified by omitting the use of HBS. [27] The evaluation reveals that the risk management of the railway operator and its partners has been successful, but there is still potential for enhancement. [28]시뮬레이션 기반 평가에 따르면 FPX-G는 기존 2D 인터페이스와 비교하여 데이터 탐색에 매우 효율적인 인터페이스를 제공합니다. [1] 평가는 이 새로운 3-스칼라 측정이 열화학 상태의 매우 민감한 조사를 허용하고 이전에 적용된 2-스칼라 접근 방식보다 분명히 우수하다는 것을 보여줍니다. [2] 평가 결과 그러한 공동 배치의 많은 긍정적인 측면이 있음이 밝혀졌으며 저자는 이 모델이 호주에서 더 광범위하게 시험되어야 한다고 주장합니다. [3] 평가 결과 미국의 모든 섬에 대한 지속적인 한랭 편향이 드러났습니다. [4] 1차 데이터를 대상으로 실험적 연구를 수행하였으며, 평가 결과 SDP 예측(비용추정 정확도: 65%, 불량예측: 93%, 재사용성: 82%)에 대한 효율성 및 유효성 측면에서 모델 적합성이 확인되었습니다. [5] 평가 결과 이러한 요소는 인버터 신뢰성에 상당한 영향을 미치므로 토폴로지 선택과 전체 PV 시스템의 최종 비용에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. [6] 평가 결과 이 방법이 메모리 사용률을 개선하고 균형 잡힌 방식으로 오버헤드를 줄이며 메모리 액세스 대기 시간을 80으로 줄인 것으로 나타났습니다. [7] 평가는 평가 및 분류 프로세스에서 보다 강력한 사용자 지침의 필요성을 보여줍니다. [8] 평가 결과 자연 및 인위적 소스 모두에서 용해도가 낮은 VOC의 과포화 상태가 나타났습니다. [9] 평가는 대학생들의 학습과 실천의 문제점을 드러내고, 각 학생의 초상을 만드는데 도움을 준다. [10] 평가 결과 캐스케이드 MC 스케줄링 방식은 여러 시나리오에서 MC 대기 시간 및 안정성 성능에 상당한 이점을 제공할 수 있으며 까다로운 산업 응용 프로그램을 실현할 수 있는 유망한 후보임을 보여줍니다. [11] 평가 결과, 제시된 VDB-Mapping이 고해상도 그리드에서 장거리 데이터를 효율적으로 처리할 수 있음이 밝혀졌습니다. [12] 평가는 개발된 설계 원칙의 부분적으로 성공적인 구현을 보여줍니다. [13] 평가 결과 제안된 재고 관리 시스템이 84의 정확도를 달성한 것으로 나타났습니다. [14] 평가는 각 변환 규칙의 이점을 보여주고 다른 규칙이 모호성에 대한 개인의 다양한 태도를 모델링할 수 있음을 확인합니다. [15] 평가 결과 VGG16 아키텍처를 사용한 딥 전이 학습 모델이 테스트에서 가장 높은 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. [16] 대기 모델은 비 지형적 중력파 항력을 도입하여 자체 생성된 QBO(quasi-biennial oscillation)를 생성할 수 있지만 평가에 따르면 JRA-3Q는 중간 성층권에서 약 1년의 더 짧은 주기를 갖고 성층권에서 QBO 진폭이 감소함을 보여줍니다. 낮은 성층권은 JRA-3Q에서 QBO의 표현이 JRA-55에서만큼 좋지 않음을 나타냅니다. [17] 이 평가는 CJDPR의 통계 보고 품질 개선을 위한 장점과 영역을 모두 보여주지만, 영양사들이 추가 통계 교육을 받거나 통계 전문가의 도움을 받을 것을 권장합니다. [18] 평가 결과 관련 응력 매개변수 및 생산 방법을 설명하기 위해 설계 표준의 현재 사양을 업데이트해야 함을 알 수 있습니다. [19] 평가 결과 DNN 모델은 98% 이상의 예측 정확도를 달성하고 다른 인기 있는 회귀 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났습니다. [20] 평가 결과 RMSE(제곱 평균 제곱근) 오차가 14로 나타났습니다. [21] 평가 결과 제어 및 관리 트래픽은 VM 수 및 VM 관련 이벤트에 따라 확장되므로 클라우드 네트워킹 인프라를 계획하고 운영하기 위한 지침을 제공합니다. [22] 평가 결과는 SDIT al-Hikmah가 아이들에게 좋은 교육을 심어주기 위한 성취를 위해 필요하다는 것을 보여줍니다. [23] 이 평가는 우리 모델이 복잡한 시적 운율을 암시적으로 포착하지만 의미론 및 컨텍스트 일치 측면에서 성능이 떨어진다는 것을 보여줍니다. [24] 평가 결과 제안된 모델이 기존 모델보다 우수한 것으로 나타났습니다. [25] 추가 평가는 이전 링크 레벨 매개변수 추정에 대한 현지화 성능의 강한 의존성을 나타냅니다. [26] 평가 결과 HBS 사용을 생략함으로써 시스템을 더욱 단순화할 수 있음이 밝혀졌습니다. [27] 평가 결과 철도 운영자 및 파트너의 위험 관리가 성공적이었으나 여전히 개선의 여지가 있는 것으로 나타났습니다. [28]
My Evaluation Reveals 내 평가가 드러납니다
Our evaluation reveals substantial performance improvement using our proposed framework compared to that using conventional alternatives. [1] Our evaluation reveals that 57% (363 species) are categorized as Threatened, 12% (78 species) as Near Threatened, 4% (26 species) as Data Deficient, and 27% (168 species) as Least Concern. [2] Our evaluation reveals the potential of sneaking-based inter-actions in IVEs, offering unique challenges and thrilling gameplay. [3] Our evaluation reveals that our approach achieves substantial reduction in total energy consumption compared to other state-of-the-art alternatives while experiencing marginal performance degradation in a few cases. [4] Our evaluation reveals the following statistics: correlation coefficients (R) of 0. [5] Our evaluation reveals that MS2MP improves existing work in convergence time and success rate. [6] Our evaluation reveals how TapeBlocks supports accessible making and playful discovery of electronics for people living with disabilities, and addresses a gap in existing toolkits by being tinkerable, affordable and having a low threshold for engagement. [7] Our evaluation reveals noticeable changes in electricity consumption, generation, prices, and imports/exports. [8] Our evaluation reveals that some clustering algorithms can achieve accuracy up to 0. [9] Our evaluation reveals that Hyaline's throughput is very high -- it steadily outperforms EBR by 10% in one test and yields 2x gains in oversubscribed scenarios. [10] Our evaluation reveals that our GK-means-based algorithms have the best top-1 accuracy. [11] Our evaluation reveals that HTS output needs to be thoroughly checked when the studied habitats or organisms are poorly represented in publicly available databases. [12] Our evaluation reveals that the classification performance varies significantly between the citation types. [13] Conclusion: Our evaluation reveals successful integration of See and Treat into current clinic services in rural South Africa and increased awareness of cervical cancer among health workers and participants. [14] Our evaluation reveals a significant increase in spatial orientation while avoiding cybersickness and preserving presence, enjoyment, and competence. [15] Our evaluation reveals that the proposed model can significantly improve schedulability compared to the rigid model while being competitive with non-gang global thread scheduling and federated scheduling. [16] Our evaluation reveals that their performance is improved by the simplification step: the SRL system is better able to assign semantic roles to the majority of the arguments of verbs and the IE system is better able to identify fillers for all IE template slots. [17] Our evaluation reveals that DICER successfully increases the system's utilisation, while at the same time minimising the impact of co-location on HP's performance. [18] Our evaluation reveals that there is no single rule that consistently outperforms all other voting rules, and that under different settings different voting rules perform the best. [19] Our evaluation reveals MiceDCER significantly reduces the number of rules installed in switches and, therefore, contributes to reducing the delay in SDN-based DCNs. [20] Our evaluation reveals that the integration of conventional solutions fails to achieve stable performance with lower memory utilization, and Glasstree-based Silo achieves a 20% higher throughput, latencies characterized by an 81% lower standard deviation, and 34% lower peak memory usage than Masstree-based Silo even under read-majority workloads. [21] Our evaluation reveals that the combined execution of equivalent services is most effective for improving cost and latency. [22] Our evaluation reveals that the integration of conventional solutions fails to achieve stable performance with lower memory utilization, and Glasstree-based Silo achieves a 20% higher throughput, latencies characterized by an 81% lower standard deviation, and 34% lower peak memory usage than Masstree-based Silo even under read-majority workloads. [23] Our evaluation reveals that surrogate performance models can be used to speed up the optimization of loop programs. [24] Our evaluation reveals that the extension which retains the original noise model of the noisy images and additionally has a comprehensive connectivity of 2D and temporal image information at both pixel and patch levels, gives the best results. [25] Our evaluation reveals that Hyaline's throughput is high -- it steadily outperformed other reclamation schemes by >10% in one test and yielded even higher gains in oversubscribed scenarios. [26] Our evaluation reveals a number of novel findings pertinent to finding an efficient nano-antenna from its several alternatives for enhancing network-level performances of nanonetworks. [27] Our evaluation reveals that signal cancellation attacks that manage to attenuate up to 40 dB of the signal at the receiver are feasible over the air. [28] Our evaluation reveals that Check-Wait-Pounce reduces the number of aborts by an average of 49. [29]우리의 평가는 기존 대안을 사용하는 것과 비교하여 제안된 프레임워크를 사용하여 상당한 성능 개선을 보여줍니다. [1] 우리의 평가에 따르면 57%(363종)는 위협, 12%(78종)는 거의 위협, 4%(26종)는 데이터 부족, 27%(168종)는 최소 관심사로 분류됩니다. [2] 우리의 평가는 독특한 도전과 스릴 넘치는 게임 플레이를 제공하는 IVE에서의 잠입 기반 상호 작용의 잠재력을 보여줍니다. [3] 우리의 평가에 따르면 우리의 접근 방식은 다른 최첨단 대안과 비교하여 총 에너지 소비를 상당히 줄이는 동시에 몇 가지 경우에 한계 성능 저하를 경험하는 것으로 나타났습니다. [4] 평가 결과 다음과 같은 통계가 나타납니다. 상관 계수(R)가 0입니다. [5] 우리의 평가는 MS2MP가 수렴 시간과 성공률에서 기존 작업을 향상시키는 것으로 나타났습니다. [6] 우리의 평가는 TapeBlocks가 장애가 있는 사람들을 위한 전자 제품의 접근 가능한 제작 및 재미있는 발견을 지원하고 수정 가능하고 저렴하며 참여 임계값이 낮아 기존 툴킷의 격차를 해결하는 방법을 보여줍니다. [7] nan [8] nan [9] nan [10] 우리의 평가는 우리의 GK-means 기반 알고리즘이 최고의 정확도를 가지고 있음을 보여줍니다. [11] 우리의 평가에 따르면 연구된 서식지나 유기체가 공개적으로 사용 가능한 데이터베이스에 제대로 표시되지 않을 때 HTS 출력을 철저히 확인해야 합니다. [12] 우리의 평가는 분류 성능이 인용 유형에 따라 크게 다르다는 것을 보여줍니다. [13] 결론: 우리의 평가는 See and Treat을 농촌 남아프리카의 현재 클리닉 서비스에 성공적으로 통합하고 의료 종사자와 참가자 사이에서 자궁 경부암에 대한 인식을 높인 것으로 나타났습니다. [14] 우리의 평가는 사이버 멀미를 피하고 존재, 즐거움 및 능력을 보존하면서 공간 지향성이 크게 증가한 것으로 나타났습니다. [15] 우리의 평가는 제안된 모델이 non-gang 글로벌 스레드 스케줄링 및 연합 스케줄링과 경쟁하면서 강성 모델에 비해 스케줄링 가능성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. [16] 우리의 평가는 단순화 단계에 의해 성능이 향상되었음을 보여줍니다. SRL 시스템은 대부분의 동사 인수에 의미론적 역할을 더 잘 할당할 수 있고 IE 시스템은 모든 IE 템플릿 슬롯에 대한 필러를 더 잘 식별할 수 있습니다. [17] 우리의 평가에 따르면 DICER는 시스템의 활용도를 성공적으로 높이는 동시에 HP의 성능에 대한 코로케이션의 영향을 최소화하는 것으로 나타났습니다. [18] 우리의 평가에 따르면 다른 모든 투표 규칙보다 지속적으로 우수한 단일 규칙은 없으며 다양한 설정에서 서로 다른 투표 규칙이 가장 잘 수행됩니다. [19] 우리의 평가에 따르면 MiceDCER은 스위치에 설치된 규칙의 수를 크게 줄여 SDN 기반 DCN의 지연을 줄이는 데 기여합니다. [20] 우리의 평가에 따르면 기존 솔루션의 통합은 낮은 메모리 사용률로 안정적인 성능을 달성하는 데 실패했으며 Glasstree 기반 Silo는 Masstree보다 20% 더 높은 처리량, 81% 더 낮은 표준 편차 및 34% 더 낮은 피크 메모리 사용을 특징으로 하는 대기 시간을 달성합니다. - 읽기가 많은 워크로드에서도 Silo 기반. [21] nan [22] nan [23] nan [24] nan [25] nan [26] nan [27] nan [28] nan [29]
Performance Evaluation Reveals 성과 평가 공개
Photovoltaic performance evaluation reveals that the thieno [3,2-b] thiophene unit present in dye 8 leads to the best sensitizer of the set, with a conversion efficiency (η = 2. [1] Performance evaluation reveals promising results for the GRU-enabled CGAN achieving 96. [2] The performance evaluation reveals that the proposed scheme is efficient and practical. [3] A quantitative and qualitative performance evaluation reveals that the proposed CGBO algorithm has improved results than other state-of-the-art algorithms in terms of accuracy and robustness when obtaining PV parameters. [4] Our performance evaluation reveals the conditions under which $1 \mu \mathrm{s}$ or below requirement for TSN time synchronization can be achieved. [5] Our performance evaluation reveals that our symbolic dynamics measures capture the complex dynamics in the vocal sounds and are highly effective at discriminating sick and healthy coughs. [6] The performance evaluation reveals that the computation and communication overheads of our proposed scheme are effectively reduced by employing the Somewhat Homomorphic Encryption (SHE), and our packing method can further significantly reduce these overheads. [7] The performance evaluation reveals that RPL-FZ achieves 7% higher Packet Delivery rate, 8% lower energy consumption and 8% lesser latency as compared to single metric based standard objective functions OF0 and MRHOF. [8] The performance evaluation reveals that MBCN outperforms SCN by achieving higher accuracy, F1-score, precision, and sensitivity of 88. [9] The performance evaluation reveals improvement in system utilization and QoS. [10] Furthermore, a simulation-based performance evaluation reveals that this policy outperforms PI. [11] Based on the setting from real experiments, the performance evaluation reveals that the optimal solution depends largely on the energy budget and energy consumption of the nodes for transferring traffic and running security functions. [12] The performance evaluation reveals that the grounding potential rise limit, the available grid area, and the number of vertical rods greatly affect the optimization of the grounding system design. [13] Our performance evaluation reveals that the proposed attitude determination algorithm based on column-row edge detection method outperforms the attitude determination using the edge detection algorithms named as canny and sobel. [14] The performance evaluation reveals that the proposed scheme is efficient and practical. [15] Performance evaluation reveals that salt bodies are consistently predicted more accurately by GRU and LSTM-based architectures, as compared to non-recurrent architectures. [16] Performance evaluation reveals the superiority of our proposed scheme in terms of task success ratio, MC participating ratio, and payoff fairness. [17]광전지 성능 평가는 염료 8에 존재하는 thieno [3,2-b] thiophene 단위가 전환 효율(η = 2)로 세트의 가장 좋은 증감제로 이어짐을 보여줍니다. [1] 성능 평가는 96을 달성하는 GRU 지원 CGAN에 대한 유망한 결과를 보여줍니다. [2] 성능 평가를 통해 제안된 방식이 효율적이고 실용적인 것으로 나타났습니다. [3] 정량적 및 정성적 성능 평가를 통해 제안된 CGBO 알고리즘이 PV 매개변수 획득 시 정확도 및 견고성 측면에서 다른 최신 알고리즘보다 향상된 결과를 보여주었다. [4] 우리의 성능 평가는 $1 \mu \mathrm{s}$ 이하의 TSN 시간 동기화 요구 사항을 달성할 수 있는 조건을 보여줍니다. [5] 우리의 성능 평가는 우리의 상징적 역학 측정이 보컬 사운드의 복잡한 역학을 포착하고 아픈 기침과 건강한 기침을 구별하는 데 매우 효과적이라는 것을 보여줍니다. [6] nan [7] nan [8] nan [9] nan [10] 또한 시뮬레이션 기반 성능 평가는 이 정책이 PI를 능가하는 것으로 나타났습니다. [11] 실제 실험의 설정을 기반으로 한 성능 평가는 최적의 솔루션이 트래픽 전송 및 보안 기능 실행을 위한 노드의 에너지 예산과 에너지 소비에 크게 의존함을 보여줍니다. [12] 성능 평가 결과 접지 전위 상승 한계, 사용 가능한 그리드 영역 및 수직 막대의 수는 접지 시스템 설계의 최적화에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. [13] 우리의 성능 평가는 column-row edge 검출 방법을 기반으로 제안된 자세 결정 알고리즘이 canny 및 sobel로 명명된 edge 검출 알고리즘을 사용한 자세 결정보다 우수함을 보여줍니다. [14] nan [15] nan [16] nan [17]
Experimental Evaluation Reveals 실험적 평가 밝혀
Our experimental evaluation reveals that RVF is quite often a very effective equivalence, as the underlying partitioning is exponentially coarser than other approaches. [1] Our experimental evaluation reveals that the data integrity attacks on control signals exhibit a higher attack severity than on the measurement signals. [2] The experimental evaluation reveals that the proposed method outperforms better than the traditional CBIR algorithm on encrypted images in terms of precision, time of search and time of index construction. [3] The extensive experimental evaluation reveals that CIEMO/D can successfully adjust to different DM’s decision policies. [4] Experimental evaluation reveals that our approach produces meaningful segmentation for the human being and has improved comparatively to the Original CaS. [5] An experimental evaluation reveals that the proposed pooling implementations can yield speedups of up to 5. [6] The experimental evaluation reveals the promising benefits of private blockchain technologies in terms of security, regulation compliance, compatibility, flexibility, and scalability. [7] Comprehensive, experimental evaluation reveals that the proposed solution yields state-of-the-art accuracy, while being deployed on a typical, low-cost COTS sensor while delay measurements indicate a highly reliable and time constrained performance adequate for a wide range of real life scenarios. [8] Thereby, additional experimental evaluation reveals that an initially excited system shows higher nonlinearities than the same system in its steady-state excitation state; yet, the steady-state signal should provide for a more reliable interpretation, especially regarding experimental effects. [9] Experimental evaluation reveals the training time versus accuracy trade-off involved in achieving good segmentation performance. [10] Our experimental evaluation reveals varied relationships linking collaboration profiles and musical success, indicating a direct connection between these two factors analyzed. [11] An experimental evaluation reveals that our proposed scheduling methods significantly reduce the length of schedules as compared to cache-agnostic scheduling methods. [12] The experimental evaluation reveals the improved performance of the proposed F-HMRAS with 95. [13] Our experimental evaluation reveals that ezBFT improves client-side latency by as much as 40% over state-of-the-art byzantine fault-tolerant protocols including PBFT, FaB, and Zyzzyva. [14] Experimental evaluation reveals that our framework can detect DDoS and ransomware with 100% accuracy (AUC = 1. [15] Experimental evaluation reveals that the proposed framework reaches state-of-the-art classification kappa value level and significantly outperforms other algorithms by 50% decrease in standard deviation of different subjects, which shows good performance and excellent robustness on different subjects. [16]우리의 실험적 평가는 기본 파티셔닝이 다른 접근 방식보다 기하급수적으로 거칠기 때문에 RVF가 매우 효과적인 등가물임을 보여줍니다. [1] 우리의 실험적 평가는 제어 신호에 대한 데이터 무결성 공격이 측정 신호보다 공격 심각도가 더 높다는 것을 보여줍니다. [2] 실험적 평가는 제안된 방법이 정확도, 검색 시간 및 인덱스 구성 시간 측면에서 암호화된 이미지에 대해 기존 CBIR 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여줍니다. [3] 광범위한 실험 평가는 CIEMO/D가 다른 DM의 의사 결정 정책에 성공적으로 적응할 수 있음을 보여줍니다. [4] 실험적 평가는 우리의 접근 방식이 인간에게 의미 있는 분할을 생성하고 Original CaS에 비해 비교적 개선되었음을 보여줍니다. [5] 실험적 평가는 제안된 풀링 구현이 최대 5개의 속도 향상을 가져올 수 있음을 보여줍니다. [6] nan [7] 포괄적이고 실험적인 평가를 통해 제안된 솔루션은 최첨단 정확도를 제공하는 동시에 일반적인 저비용 COTS 센서에 배포되는 반면 지연 측정은 광범위한 실생활에 적합한 매우 안정적이고 시간이 제한된 성능을 나타냅니다. 시나리오. [8] 따라서 추가 실험 평가는 초기 여기 시스템이 정상 상태 여기 상태에서 동일한 시스템보다 더 높은 비선형성을 나타냄을 보여줍니다. 그러나 정상 상태 신호는 특히 실험 효과와 관련하여 보다 신뢰할 수 있는 해석을 제공해야 합니다. [9] 실험적 평가는 우수한 세분화 성능을 달성하는 데 관련된 훈련 시간 대 정확도 절충안을 보여줍니다. [10] 우리의 실험적 평가는 협업 프로필과 음악적 성공을 연결하는 다양한 관계를 보여주며 분석된 이 두 요소 사이의 직접적인 연결을 나타냅니다. [11] nan [12] nan [13] nan [14] nan [15] nan [16]
Biological Evaluation Reveals
Cell-based biological evaluation reveals that TAB29 significantly suppresses cell proliferation of HCC cells through restoring the nucleus-to-cytoplasm export of XPO5 and upregulating mature miRNAs expression. [1] Biological evaluation reveals that compounds 13, (-)-19, and 23 exhibit potent neuroprotective activities in glutamate-stimulated SH-SY5Y cells. [2]세포 기반 생물학적 평가는 TAB29가 XPO5의 핵-세포질 수출을 회복하고 성숙한 miRNA 발현을 상향 조절함으로써 HCC 세포의 세포 증식을 유의하게 억제한다는 것을 보여줍니다. [1] 생물학적 평가는 화합물 13, (-)-19 및 23이 글루타메이트 자극 SH-SY5Y 세포에서 강력한 신경보호 활성을 나타내는 것으로 밝혀졌습니다. [2]
Statistical Evaluation Reveals
The comparison of this evaluation with common statistical evaluation reveals possible reasons for overly optimistic estimations of the performance of seizure forecasting systems. [1] Statistical evaluation reveals that the proposed algorithms has attained better sensitivity and specificity compared to existing state-of-art works. [2]이 평가를 일반적인 통계 평가와 비교하면 발작 예측 시스템의 성능에 대해 지나치게 낙관적인 추정이 가능한 이유를 알 수 있습니다. [1] 통계적 평가를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 최신 작업에 비해 민감도와 특이도가 우수함을 알 수 있다. [2]
Subjective Evaluation Reveals
The subjective evaluation reveals that participants felt better user experience with iPhone in comparison to Android enabled devices. [1] The subjective evaluation reveals that the smoothness of the singing voice generated with the proposed methodology was found close to the one obtained using manual alignments. [2]주관적인 평가에 따르면 참가자들은 Android 지원 장치에 비해 iPhone에서 더 나은 사용자 경험을 느꼈습니다. [1] 주관적인 평가를 통해 제안한 방법으로 생성된 가창음의 부드러움은 수동 정렬을 사용하여 얻은 것과 거의 유사한 것으로 나타났습니다. [2]
Empirical Evaluation Reveals
First, our rigorous empirical evaluation reveals poor reproducibility: an average 4 − 5% drop in test accuracy across the sample. [1] Our empirical evaluation reveals that it is more beneficial to focus on “unfriending” carefully-chosen individuals rather than befriending new ones. [2]첫째, 우리의 엄격한 경험적 평가는 재현성이 좋지 않음을 보여줍니다. 샘플 전체에서 테스트 정확도가 평균 4 ~ 5% 감소합니다. [1] 우리의 경험적 평가는 새로운 사람과 친구가 되는 것보다 신중하게 선택한 개인을 "친구 해제"하는 데 초점을 맞추는 것이 더 유익하다는 것을 보여줍니다. [2]
Cytotoxicity Evaluation Reveals
Cytotoxicity evaluation reveals that the Fe–30Mn–1Ag and Fe–30Mn–2Ag alloys perform less toxicity on the Human Umbilical Vein Endothelial Cells (HUVEC), while Fe–30Mn–5Ag and Fe–30Mn–10Ag alloys perform no toxicity on it. [1] Cytotoxicity evaluation reveals that the Fe–30Mn–1Ag and Fe–30Mn–2Ag alloys perform less toxicity on the Human Umbilical Vein Endothelial Cells (HUVEC), while Fe–30Mn–5Ag and Fe–30Mn–10Ag alloys perform no toxicity on it. [2]세포 독성 평가에 따르면 Fe-30Mn-1Ag 및 Fe-30Mn-2Ag 합금은 인간 제대 정맥 내피 세포(HUVEC)에서 독성이 덜한 반면 Fe-30Mn-5Ag 및 Fe-30Mn-10Ag 합금은 독성이 없습니다. [1] 세포 독성 평가에 따르면 Fe-30Mn-1Ag 및 Fe-30Mn-2Ag 합금은 인간 제대 정맥 내피 세포(HUVEC)에서 독성이 덜한 반면 Fe-30Mn-5Ag 및 Fe-30Mn-10Ag 합금은 독성이 없습니다. [2]
Laboratory Evaluation Reveals
Laboratory evaluation reveals the following levels: serum calcium, 21. [1] Laboratory evaluation reveals the following values: sodium, 126 mEq/L (126 mmol/L); white blood cell count, 14,600/μL (14. [2]실험실 평가는 다음과 같은 수준을 나타냅니다: 혈청 칼슘, 21. [1] 실험실 평가 결과 다음 값이 나타납니다. 나트륨, 126mEq/L(126mmol/L); 백혈구 수, 14,600/μL(14. [2]
Comprehensive Evaluation Reveals
The comprehensive evaluation reveals that LSTM networks with the mRMR selected features achieve significantly better performance compared to the other tested machine learning models. [1] Our comprehensive evaluation reveals that the overhead of TagMap is 66. [2]포괄적인 평가는 mRMR이 선택된 기능을 가진 LSTM 네트워크가 테스트된 다른 기계 학습 모델에 비해 훨씬 더 나은 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. [1] 우리의 종합적인 평가는 TagMap의 오버헤드가 66임을 보여줍니다. [2]
Electrochemical Evaluation Reveals
Electrochemical evaluation reveals that electrochemical performance is significantly enhanced by PPy depositing. [1] Electrochemical evaluation reveals an order of Fe/Fe3O4@N-G > FexN@N-G > Fe3C@N-G in ORR activity, and the best Fe/Fe3O4@N-G catalyst is even superior to the commercial Pt/C catalyst. [2]전기화학적 평가는 PPy 증착에 의해 전기화학적 성능이 크게 향상됨을 보여줍니다. [1] nan [2]