Select Optimal
최적 선택

최소 절대 수축 및 선택 연산자 회귀가 먼저 최적의 기능을 선택하는 데 사용되었습니다.

최소절대수축 및 선택 연산자(LASSO)를 사용하여 최적의 형상을 선택하기 위해 치수 축소를 수행했습니다.

수동 튜닝으로 인해 발생할 수 있는 불안정성을 줄이기 위해 베이지안 최적화(BO)를 채택하여 GRNN의 최적 매개변수를 적응적으로 선택합니다.

첫째, 첨도는 반복적 임펄스를 평가할 때 일시적인 특성만 측정하고 주기적 특성을 무시하므로 이러한 단점을 극복하기 위해 SD에서 최적의 정규화 매개변수를 적응적으로 선택하는 새로운 인덱스 PWK를 제안합니다.

최적의 샘플링 지점을 선택하기 위해 이 암말 유닛의 마이크로파 방사 특성을 분석하고 CELMS(Chang'e Lunar Microwave Sounder) 데이터를 기반으로 유전 상수와 달 표토의 두께를 검색합니다.

최적의 여과재를 선택하기 위해 수처리 공정에서 모든 구성 요소의 정전기 매개변수에 대한 포괄적인 연구가 수행되었습니다.

또한 가장 정확한 스테레오 쌍으로 ROI를 커버하기 위해 최적의 이미지 쌍을 선택할 수 있습니다.

Lock-in 써모그래피는 CoWos 칩의 각 구조의 양호한 핀 또는 위상을 참조하는 Z-깊이를 빠르게 결정할 수 있을 뿐만 아니라 위상의 표준 편차를 통해 최적의 핫스팟 XY 좌표를 선택할 수 있습니다.

소개 실험실 형성 손상 테스트는 종종 최적의 드릴링 및 완료 유체를 선택하는 데 사용됩니다.

데이터 모델링 프로세스에서 최적의 데이터 구조 유형을 선택하고 데이터 변환 프로세스를 설계하며 기존 데이터 저장소를 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 이러한 풍부한 정보의 이면은 돌연변이 유발 연구를 위한 최적의 서열 표적과 서열 위치를 합리적으로 선택하는 것이 기술적으로 어려워진다는 것입니다.

공정 설계를 지원하고 활성 제약 성분의 분리를 위한 최적의 용매를 합리적으로 선택하기 위해 예측 도구가 개발되었습니다.

양자의 흐름은 자연스럽게 최적의 경로를 선택합니다. i.

양자의 흐름은 자연스럽게 최적의 경로를 선택합니다(i.

추출된 특징 벡터는 본질적으로 고차원이므로 추출된 특징에서 최적의 특징을 선택하기 위해 앙상블 특징 선택 알고리즘을 제안합니다.

최소 절대 수축 및 선택 연산자 회귀가 먼저 최적의 기능을 선택하는 데 사용되었습니다.

IPSW의 기여는 다음과 같습니다. (1) IPSW는 다차원 구성 요소 간의 포괄적인 상호 정보의 정도를 고려하고 포괄적인 상호 정보 엔트로피를 최적화 지표로 사용하고 최적의 매개 변수를 선택하는 방법에 대한 명확한 지침을 제공합니다. (2) IPSW는 획득한 다중 모드 경향 성분을 융합한 후 손상 저하 경향을 특성화할 수 있는 HI를 얻기 위해 상관 분석 방법을 도입합니다.

수동 튜닝으로 인해 발생할 수 있는 불안정성을 줄이기 위해 베이지안 최적화(BO)를 채택하여 GRNN의 최적 매개변수를 적응적으로 선택합니다.

임상 실습에서 고위험 nmCRPC 환자에 대한 최적의 치료법을 정확하게 선택할 수 있도록 네트워크 메타 분석을 수행하여 이러한 약물 간의 최종 장기 결과를 간접적으로 비교했습니다.

그러나 생물학적으로 그럴듯한 상호작용 모델과 메커니즘에 대한 보완적 평가는 (a) 상당한 사회적 이질성을 설명하고, (b) 문헌의 불일치를 해결하고, (c) 개인차에 기반한 최적의 치료법을 개발하고 선택하는 데 필요합니다.

문제에 대한 수학적 모델을 설정하고 지속 가능한 사회 규범을 위한 필요 충분 조건을 수량화하여 최적의 평가 프로토콜을 위한 설계 지침을 제공하고 최적의 설계 매개변수를 선택하기 위한 복잡성이 낮은 알고리즘을 설계합니다.

이 호텔 건물의 총 냉각 부하 프로파일은 4000 냉동 톤수(TR)이며, 이는 HCP에서 사용되는 전기 및 비전기 냉각기에 대해 냉각기 작동 순서를 최적화하고 최적의 설계 조건을 선택하기 위해 시뮬레이션됩니다.

파티클 떼 최적화는 백스테핑 매개변수의 최적 값을 선택하는 데 사용됩니다.

시뮬레이션 결과, 이 방법은 장애물 자세의 회피를 획득하고 여러 초기값의 반복 결과로부터 최적값을 선택하여 국부 최적 문제를 피할 수 있음을 보여주었다.

CARS(Competitive Adaptive Reweighted Sampling), iVISSA(Interval Variable Iterative Space Shrinkage Approach) 및 IRF(Interval Random Frog)를 사용하여 최적의 파장을 선택했습니다.

첫 번째 모델에서는 SMOTE를 사용합니다. 방법은 불균형 데이터 문제를 해결한 다음 k-NN 분류기와 결합하여 최적의 파장 특성을 선택하기 위해 순차 순방향 선택 알고리즘을 적용하여 5개의 오염 수준을 식별합니다.

수성 아세토니트릴 모델 시스템은 fucoxanthin 분할을 시각화하고 분할을 위한 최적 조건을 선택하기 위해 개발되었습니다.

연구 결과 저자는 최적의 조건을 선택하고 음극 스트리핑 전압전류법에 의해 유리 전극에 DDC를 추가하여 몰리브덴(VI)을 측정하는 새로운 방법을 개발했습니다.

또한 Cloud 리소스 비용을 기반으로 최적의 구성을 선택할 것을 제안합니다.

이 ANN은 네트워크의 최적 구성을 선택하는 하이퍼파라미터 알고리즘을 사용하여 최적화되었습니다.

새로운 바이오마커의 식별은 최적의 환자 맞춤형 치료법을 선택하는 데 도움이 되며, 관련 부작용이 있는 비효율적인 치료를 피하고 결과적으로 이 희귀 질환에서 환자의 결과를 개선합니다.

추가적인 여러 중앙 임상 시험은 최적의 환자 집단을 선택하고 외과의사에게 지침을 제공하는 데 도움이 됩니다.

양자의 흐름은 자연스럽게 최적의 경로를 선택합니다. i.

결과는 해마가 환경의 모든 위치에서 목적지까지 최적의 경로를 선택할 수 있도록 해마가 유연한 탐색을 지원하는 방법에 대한 벡터 기반 모델을 제안합니다.

우리는 BPA에 대한 최적의 표적 병변을 선택하기 위해 주폐동맥(MPA) 압력, 파동 반사 지수 및 흐름 이질성의 척도를 사용합니다.

nan

절제를 위한 최적의 후보를 선택하는 방법에 대한 옵션은 여전히 ​​제한적입니다.

nan

제안된 메커니즘은 실제 측정된 채널 충돌 확률을 무선 환경에서 수집된 데이터 세트로 활용하여 다가오는 6G 무선 통신을 위한 mIoT에서 최적의 자원 할당을 선택하는 것을 제안합니다.

nan

비반복 훈련 메커니즘에 대한 최적의 가중치를 선택하는 다양한 가중치 초기화 및 가중치 최적화 기술도 논의되었습니다.

nan

또한 가장 정확한 스테레오 쌍으로 ROI를 커버하기 위해 최적의 이미지 쌍을 선택할 수 있습니다.

또한 가장 정확한 스테레오 쌍으로 ROI를 커버하기 위해 최적의 이미지 쌍을 선택할 수 있습니다.

에이전트는 최적의 행동을 선택하기 위해 세계에 대해 호기심을 갖도록 훈련됩니다.

또한, 하이브리드 동작을 포함할 때 동작 선택의 복잡성이 높기 때문에 기존 방법으로는 최적의 동작 순서를 효율적이고 정확하게 선택하는 것이 어렵습니다.

거리 상관 관계와 관련하여 각 유전자 쌍의 분포 특성을 기반으로 최적의 임계값을 선택합니다.

결국, 선형화된 히스토그램에 퍼지 엔트로피 임계값 방법을 사용하여 컬러 이미지 분할을 위한 최적의 임계값을 선택합니다.

과반수 투표를 통한 앙상블 학습 접근법의 성능을 평가하기 위해 모델의 최적 하이퍼파라미터 구성을 선택하기 위한 평가가 이루어졌습니다.

주요 개선 사항은 다음과 같습니다. (1) 베이지안 최적화 방법을 사용하여 기계 학습 모델의 최적 하이퍼파라미터를 선택합니다. (2) 개발된 기계 학습 기반 FSCK 모델에는 이제 가스 그을음 혼합물이 포함되지만 모델 크기는 47로 더 작습니다.

결론 다른 요인에 대한 효과 크기의 맥락에서 연령을 철저히 고려하면 더 정확한 위험 계층화를 촉진할 뿐만 아니라 제공자가 전립선암 환자를 위한 최적의 치료법을 선택하는 데 도움이 됩니다.

개별 종양의 돌연변이 프로필에 맞춤화된 최적의 치료법을 선택하는 데 사용되는 현재 바이오마커 기반 계층화가 설명되어 있습니다.

COX 회귀를 사용하는 최소 절대 수축 및 선택 연산자(LASSO)를 수행하여 훈련 코호트에서 LPFS를 예측하기 위한 Rad-score를 계산하는 최적의 라디오믹스 기능을 선택했습니다.

COX 회귀가 있는 최소 절대 수축 및 선택 연산자(LASSO)는 훈련 코호트에서 LPFS를 예측하기 위한 Rad-score를 계산하기 위해 최적의 방사 특성을 선택하기 위해 수행되었습니다.

여러 CNN 네트워크 모델을 만들고 최적의 필터와 깊이를 선택합니다.

최적의 여과재를 선택하기 위해 수처리 공정에서 모든 구성 요소의 정전기 매개변수에 대한 포괄적인 연구가 수행되었습니다.

이러한 시뮬레이션의 결과는 2부에서 분석된 실험 데이터에 대한 최적의 처리 매개변수를 선택하는 데 사용됩니다.