Performance Across
성능

정신 분열증 환자(n=30)와 정신과적으로 건강한 환자(n=31)(나이, 성별, 교육에 따라 일치)를 대상으로 한 이 횡단 연구에서 우리는 청각 정보 처리(청각 ERP의 진폭 및 게이팅을 통해 측정됨)가 P50 , N100 및 P200) 인지 영역 전반에 걸친 신경심리학적 수행과 상관관계가 있습니다.

디자인, 설정 및 참가자 이 횡단면 연구는 2014년부터 2018년까지 미국에서 ACGME 인증 프로그램에 등록한 여성 및 남성 GS 레지던트를 평가했으며, 교육 및 대표에서 수년 간의 이정표 성과의 변화가 보고되었습니다.

인지 하위 점수를 종속 변수로 사용하는 탐색적 분석은 RSWA가 여러 하위 영역에 걸쳐 인지 수행과 관련되어 있음을 보여주었습니다.

따라서 인지 작업 동안 계산된 신경 유연성 측정은 성인 수명 전반에 걸친 인지 수행과 더 강하게 관련될 수 있으며 뇌 조직에 대한 참가자 연령의 영향에 더 민감합니다.

탐색 벤치마킹은 기존의 계층적 탐색과 비교하여 PiPS 기반 sixel 탐색을 위한 고성능 및 저성능 컴퓨팅 하드웨어에서 보다 일관된 성능을 보여줍니다.

716) AKI 유발 유형별로 그룹화된 3개의 환자 코호트에서 가장 일관된 성능을 보였습니다(최소 AUROC 0.

우리가 아는 한, 이것은 병원, 국가 및 기록 표준 전반에 걸쳐 높은 성과를 보고한 최초의 작업입니다.

COVID-19 환자의 임상 기록이 있는 3개의 외부 사이트와 COVID-19의 온라인 의료 대화를 사용한 광범위한 평가는 COVID-19 SignSym이 데이터 소스 전반에 걸쳐 높은 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

Transformer 아키텍처를 키워드 스포팅에 적용하는 다양한 방법을 조사하고 사전 교육이나 추가 데이터 없이 여러 작업에서 최첨단 성능을 능가하는 완전 자기 주의 아키텍처인 Keyword Transformer(KWT)를 도입합니다. .

다양한 비디오 관련 작업에 걸쳐 8개의 컴퓨터 비전 벤치마크 데이터 세트에 대한 실험 결과를 보고하고 이러한 작업에서 최첨단 성능을 보여줍니다.

기계 학습의 편향 측정은 종종 groundtruth 레이블과 관련하여 신원 하위 그룹(예: 남성 및 여성)의 모델 성능에 초점을 맞춥니다.

잠재적인 잘못된 레이블은 이후에 NoiseRank에 의해 식별되고 제거되어 모든 도메인(곡선 아래 영역 0

결론 우리 모델은 거의 모든 측정에서 다양한 환경에서 최고의 성능을 달성했습니다.

우리의 접근 방식은 문제의 다양한 매개변수화에서 최상의 성능을 제공하는 경향이 있습니다.

결론 제안된 방법은 품질과 규모가 다른 여러 현미경 이미지 데이터 세트에서 강력한 성능을 보여줍니다.

제안된 IntegralAction이 컨텍스트 내 및 컨텍스트 외 작업 비디오 데이터 세트에서 매우 강력한 성능을 달성함을 보여줍니다.

제안된 방법은 전혈 샘플을 사용하여 구성되며 광범위한 조직에서 우수한 성능을 나타냅니다.

낮과 밤에 걸쳐 우수한 성능을 제공하므로 일주기 및 수면 규칙성을 평가하기 위해 수행된 긴 녹음에서 수면-각성 패턴을 분석할 수 있으므로 현장 설정에서 수면 기록에 대한 탁월한 객관적 대안입니다.

우리의 결과는 지리적 공간에서의 전송의 경우 알고리즘 간에 예측 성능에 큰 차이가 없었기 때문에 특정 알고리즘이 다른 알고리즘보다 우수하지 않음을 시사합니다.

KIM-1은 AUC(SE)가 0인 시점에서 최고의 예측 성능을 보였습니다.

우리의 독특하고 상세한 종단 연구는 두 과목 모두 평가된 대부분의 신경 심리학적 영역에서 대체로 안정적인 성능을 보여주었다는 것을 보여주었습니다.

환경 전반에 걸쳐 안정적인 성능을 지닌 고수율 라인을 얻기 위한 관점에서 실험은 18개의 엘리트 밀 라인과 2개의 체크 품종을 사용하여 다양한 환경에서 알파 격자 디자인(복제당 2개 및 복제당 5개 블록)을 사용하여 수행되었습니다.

그룹 간의 의미론적 메모리 성능 프로필을 조사했습니다.

행동 결과는 감마 위상 동기화 정도가 다른 조건에서 메모리 성능에 큰 차이가 없는 것으로 나타났습니다.

ReLU 및 그 변종을 포함한 9개의 다른 학습되고 고정된 활성화 기능과 비교하여 SPLASH 장치는 3개의 데이터 세트(MNIST, CIFAR-10 및 CIFAR-100)와 4개의 아키텍처(LeNet5, All-CNN, ResNet-20, 및 네트워크 내 네트워크).

우리는 최고의 Transformer 아키텍처가 두 개의 전자 상거래 데이터 세트에 대해 우수한 성능을 가짐과 동시에 두 개의 뉴스 데이터 세트에 대한 기준선과 유사한 성능을 가짐을 보여줍니다.

니모닉 차별의 개인차는 알츠하이머병의 조기 발견에 대한 잠재적 관련성으로 인해 주목을 받았지만, 노년층에 걸친 작업 수행의 가변성에 기여하는 구성 요소 프로세스에 대한 이해는 여전히 제한적입니다.

계산 모델링을 사용하여 우리는 이 역방향 재생의 강점이 동일한 비국소적 경험에 대한 효율적인 시험별 학습과 과목 전반에 걸친 더 나은 전반적인 작업 수행과 관련이 있음을 보여주었습니다.

결론: 이미지 강도, 질감 및 형태에 대한 6개의 정량적 서명은 다양한 기계 학습 전략에 걸쳐 높은 예측 성능을 가진 수모세포종에서 비정형 기형/횡문근 종양을 구별합니다.

우리는 이러한 편향을 통합하는 것이 감각 특이적 피질을 넘어 다감각 부위와 전두엽 피질에 이르는 피질의 넓은 영역에서 놀라운 예측 성능을 이끌어내는 방법을 보여줍니다.

연령별 분류 성능 분석은 대부분의 데이터가 존재하는 청소년에서 가장 높은 정확도를 나타냈다.

Cochran의 Q 테스트는 모든 모델에서 분류 성능에서 통계적으로 유의한 차이를 나타냈습니다(p < 0.

조사 결과는 정책 입안자와 규제 기관이 국가 전반의 더 나은 성과를 위해 현재 거버넌스 구조를 개선하는 데 중요한 지식 소스가 될 수 있는 거버넌스 문헌에 새로운 차원을 추가했습니다.

즉, 학교, 여가 및 생활 조건에서 더 긍정적인 경험이 인지 테스트에서 더 나은 수행과 긍정적으로 연관되었습니다.

수치 시뮬레이션은 고안된 방법이 기존 방법을 능가하고 광범위한 DS 전력에서 거의 최적의 성능을 얻을 수 있음을 확인합니다.

스포츠 규정 전반에 걸친 최적의 성과는 일반적으로 한편으로는 선수의 생체역학적, 생리학적, 심리적 요인과 다른 한편으로는 경제적, 사회적 요인 간의 신중한 상호작용을 기반으로 합니다.

반복 측정 분산 분석(반복 측정 ANOVA)을 사용하여 입원 환자와 외래 환자 간의 c-SDMT 시험 전반에 걸쳐 성과를 비교했습니다.

목적 이 연구는 화이트 와인의 리소자임에 대한 LC-MS/MS 정량 방법의 개발에 초점을 맞추고 두 개의 서로 다른 기기 플랫폼을 사용하는 두 실험실의 성능을 비교합니다.

이러한 방식으로 타겟팅 컨텍스트를 표시하면 4개의 대중적인 상식 질문 답변 데이터 세트에서 성능이 향상됩니다.

parafoveal 위치에서 성능이 최고조에 달하는 텍스처의 경우 내인성 주의는 편심 전체에 걸쳐 성능을 향상시키는 반면, 외인성 주의는 해상도가 낮은(주변 위치) 성능을 향상하지만 텍스처 규모에 대해 해상도가 높은(중심와 위치) 성능을 저하시킵니다. .

실험 결과는 이전의 어떤 방법보다 더 넓은 범위의 작업에서 강력한 성능을 보여주며 종종 작업별 사전 교육을 능가합니다1.

우리의 방법론은 모든 수술 비디오에 내재된 문제인 클래스 불균형을 효과적으로 처리하여 점점 더 세분화되는 수술 도구 클래스 세트로 세 가지 의미론적 세분화 작업에서 강력한 성능을 달성합니다.

두 개의 이벤트 데이터 세트(N-Caltech101 및 N-Cars)에 대한 실험은 EventDrop이 다양한 심층 네트워크에서 일반화 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

10번째 시나리오는 지역별 모델 일반화 성능을 보여주었다.

종이 기반 평가와 컴퓨터 기반 평가 간의 테스트 성능 차이를 시사하는 수십 년간의 연구는 동등한 테스트 프레젠테이션에 대한 관심을 통해 크게 개선되었습니다.

Abbott BinaxNOW COVID-19 Ag 카드(널리 사용되는 빠른 항원 테스트인 BinaxNOW에는 검출 한계, 변이체 검출, 다양한 연령대에 걸친 테스트 성능, 자가/간병인-관리 사용성 포함)에 대한 다학제적 평가가 포함되었습니다.

결과 결과는 Grooved Pegboard Test 또는 Finger Tapping Test에서 남성과 여성의 성능 사이에 유의미한 차이 없이 연령 전반에 걸쳐 일반적으로 향상된 성능을 보여줍니다.

석유 및 가스 산업이 가치 사슬 전반에 걸쳐 효율성, 비용 절감 및 개선된 성능을 위해 노력함에 따라 다양한 분야를 지하 드릴링, 특성화 및 생산에 결합하는 통합 워크플로가 점점 더 중요해지고 있습니다.

이러한 결과는 간단한 NA에서도 건강한 어린이가 일반적으로 사용되는 세 가지 PVT에서 일관성이 낮고 유효성 측정 전반에 걸쳐 다양한 수행을 보여주었다는 것을 보여줍니다.

공간적으로 제약된 null 모델은 보다 현실적이고 보수적인 추정치를 산출했지만 이러한 프레임워크조차도 분석 전반에 걸쳐 부풀려진 잘못된 긍정 비율과 가변적인 성능으로 어려움을 겪습니다.

응용 프로그램 설계: 학습 환경 전반에 걸쳐 전체 학생 성과를 비교하기 위해 준 실험적 연구가 사용되었습니다.

이 문서는 특히 읽기에서 학습 장애(LD)가 있는 학생을 위한 결정을 내릴 때 여러 평가에서 학생의 수행을 평가하는 교육자를 안내합니다.

또한, 우리는 기흉 분류 장치에 대한 사례 연구를 수행했으며 종종 수행되는 단일 사이트에서만 딥 러닝 모델을 평가하는 것이 모델의 약점을 은폐하고 사이트 전체에서 성능을 저하시킬 수 있음을 발견했습니다.

낮은 사회경제적 지위와 건강 관련 공변량(높은 체질량 지수/좌식 행동)을 인지 기능의 여러 측정에서 더 나쁜 성과와 연결시키는 일관된 증거가 있었고, 중요하게는 우울증/CRP와 집행 기능의 연관성은 통제할 때 더 이상 중요하지 않았습니다. 이러한 공변량에 대해.

모델은 설정(AUC 0.

마지막으로 환자 인구 통계 전반에 걸쳐 유사한 성능을 보장하기 위해 선별된 훈련 데이터 세트를 생성하는 것의 중요성을 설명합니다.

결과를 바탕으로 제안된 방안은 모든 주요 평가기준에서 만족스러운 성능을 보여 실제 시행에 박차를 가할 수 있음을 시사한다.

그러나 기존의 MH 구성 기술은 전문 지식과 통계적 가정에 크게 의존하므로 다양한 데이터 세트에서 일관되게 만족스러운 성능을 달성하기 어렵습니다.

주요 결과 측정은 Matthews Correlation Coefficient(MCC)로 수량화된 5개 세션에 걸친 암시적 학습 성과의 변화였습니다.