Time Dependent Distribution(시간 종속 분포)란 무엇입니까?
Time Dependent Distribution 시간 종속 분포 - The aim is to numerically approximate the time-dependent distribution of the resulting bivariate Markov process in an accurate and efficient way. [1] We characterized the top 100 HPO terms by their frequencies at different ages of clinical visits and highlighted selected terms that have time-dependent distributions. [2] Here we use an artificial neural network to approximate the time-dependent distributions of non-Markovian models by the solutions of much simpler time-inhomogeneous Markovian models; the approximation does not increase the dimensionality of the model and simultaneously leads to inference of the kinetic parameters. [3] The HGMH provides a dynamic biomimetic sinuate-microwrinkles change with NT-3 spatial gradient and 2-stage time-dependent distribution, which was further simulated using a 3D finite element model. [4] Overall, microglial time-dependent distributional changes are necessary to provide particular functions that are required in specific regions. [5]목표는 정확하고 효율적인 방법으로 결과 이변량 마르코프 프로세스의 시간 종속 분포를 수치적으로 근사화하는 것입니다. [1] 우리는 다양한 임상 방문 연령에서의 빈도로 상위 100개 HPO 용어를 특성화하고 시간 종속 분포가 있는 선택된 용어를 강조 표시했습니다. [2] 여기서 우리는 인공 신경망을 사용하여 훨씬 더 단순한 시간 비균일 Markovian 모델의 솔루션으로 비 Markovian 모델의 시간 종속 분포를 근사화합니다. 근사는 모델의 차원을 증가시키지 않으며 동시에 운동 매개변수의 추론으로 이어집니다. [3] HGMH는 3D 유한 요소 모델을 사용하여 추가로 시뮬레이션된 NT-3 공간 구배 및 2단계 시간 종속 분포를 사용하여 동적 생체모방 구불구불한 미세주름 변화를 제공합니다. [4] 전반적으로, 미세아교세포의 시간 의존적 분포 변화는 특정 지역에서 요구되는 특정 기능을 제공하는 데 필요합니다. [5]