抽象性 :深度神经网络更难训练提供剩余学习框架以方便网络培训深度远比前用深清晰重构层为学习剩余函数并参考层输入,而不是学习非参考函数我们提供综合实证证据表明,这些剩余网络更容易优化,并可从深度大幅提高中获取精度图像网数据集上,我们评价深度达152层-8x比VGG网[40]但仍复杂度低一组剩余网实现3.57%图像网测试集误差本结果取ILSVRC2015分类任务第一位并分析CIFAR-10100和1000层深度表示对许多视觉识别任务至关重要单因极深表达方式,我们从COO物体检测数据集获取28%相对改善深残留网是我们提交ILSVRC和COCO2015比赛的基础1, 在那里我们也赢得图像网检测任务第一位,图像网定位,COCO检测和COCO分割

抽象性 :向亚当介绍一阶梯度优化随机目标函数算法 基础是自适应下阶时估计方法直截了当实施,计算效率高,内存需求少,不变梯度对数调整,并完全适合大问题的数据和/或参数这种方法还适合于非静止目标以及异常吵杂和/或稀疏梯度问题超参数直觉判解,通常需要微调与相关算法的关联 即亚当受启发后 讨论我们还分析算法理论趋同性并存并存率,为在线凸优化框架下最已知结果的相似度提供遗憾约束经验性结果证明亚当实践良好并优于其他随机优化方法最后,我们讨论Adamax, Adam基于无限规范的变异

抽象性 :betway亚洲This article provides a status report on the global burden of cancer worldwide using the GLOBOCAN 2018 estimates of cancer incidence and mortality produced by the International Agency for Research on Cancer, with a focus on geographic variability across 20 world regions There will be an estimated 181 million new cancer cases (170 million excluding nonmelanoma skin cancer) and 96 million cancer deaths (95 million excluding nonmelanoma skin cancer) in 2018 In both sexes combined, lung cancer is the most commonly diagnosed cancer (116% of the total cases) and the leading cause of cancer death (184% of the total cancer deaths), closely followed by female breast cancer (116%), prostate cancer (71%), and colorectal cancer (61%) for incidence and colorectal cancer (92%), stomach cancer (82%), and liver cancer (82%) for mortality Lung cancer is the most frequent cancer and the leading cause of cancer death among males, followed by prostate and colorectal cancer (for incidence) and liver and stomach cancer (for mortality) Among females, breast cancer is the most commonly diagnosed cancer and the leading cause of cancer death, followed by colorectal and lung cancer (for incidence), and vice versa (for mortality)!cervical cancer ranks fourth for both incidence and mortality The most frequently diagnosed cancer and the leading cause of cancer death, however, substantially vary across countries and within each country depending on the degree of economic development and associated social and life style factors It is noteworthy that high-quality cancer registry data, the basis for planning and implementing evidence-based cancer control programs, are not available in most low- and middle-income countries The Global Initiative for Cancer Registry Development is an international partnership that supports better estimation, as well as the collection and use of local data, to prioritize and evaluate national cancer control efforts CA: A Cancer Journal for Clinicians 2018;0:1-31 © 2018 American Cancer Society

抽象性 :支配序列转换模型基于编码器解码器和解码器配置中复杂循环或卷积神经网络最有性能的模型也通过注意力电子机制连接编码器和编码器新颖简单网络架构完全基于注意力机制,完全避免复发和卷积。 两项机器翻译任务实验显示这些模型质量优异,同时更容易并行化并需要少点时间培训单模型1.65亿参数实现27.5BLEU英语对德语翻译,比1BLEU以上现有最佳组合结果提高英文对法文翻译比上行最先进模型+ 0.7BLEU实现BLEU分数41.1

抽象性 :最大似然或受限最大似然性估计线性混合效果模型中的参数可用lmer函数判定R关于R中大多数模型适配函数,模型用lmer调用公式描述,在这种情况下包括固定和随机效果术语公式和数据并举确定模型数字表示法,从中可评价剖面偏差或剖面REML标准作为部分模型参数函数适当标准优化使用R中受限优化函数提供参数估计我们描述模型结构,评价剖面异常或REML标准的步骤,以及代表模型的类别或类型结构包含足够的细节,允许想写函数以适应专用线性混合模型的用户对结构进行专业化化处理,例如模型嵌入线性样条或滑动样条,这些模型不易用lmer使用公式语言表达

抽象性 :研究卷积网络深度对大规模图像识别设置精度的影响我们的主要贡献是用极小3x3卷积滤波对深度提高网络进行彻底评价,显示通过将深度推向16-19权值层可大大改善前科配置发现基础图像网挑战2014提交并显示我们表示与其他数据集相容性良好, 并实现最新结果betway亚洲并公诸于众的ConvNet两种最优表现模型 以方便深入研究 计算机视觉应用

抽象性 :大都同意深网络培训成功需要千分注解培训样本本文介绍网络训练策略 依赖强力使用数据扩充 高效使用备注样本架构由链路捕捉上下文和对称扩展路径组成,使精确定位成为可能显示网络端对端训练极少图像并优于前最佳方法(滑动窗口卷积网)ISBI挑战电子显微机栈神经结构分割使用同一个网络培训传输光显像片(相位对比度和DIC),我们在2015年大差中赢得ISBI细胞跟踪挑战网络速度很快512x512图像分割最近GPU小秒完全实现(基于Cafe)和训练网络见http://lmb.informik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net

抽象性 :深度神经网络更难训练提供剩余学习框架以方便网络培训深度远比前用深清晰重构层为学习剩余函数并参考层输入,而不是学习非参考函数我们提供综合实证证据表明,这些剩余网络更容易优化,并可从深度大幅提高中获取精度图像网数据集上我们评价残留网深度比VGG网深达152层-8x,但仍复杂度低一组剩余网实现3.57%图像网测试集误差本结果取ILSVRC2015分类任务第一位并分析CIFAR-10100和1000层深度表示对许多视觉识别任务至关重要单因极深表达方式,我们从COO物体检测数据集获取28%相对改善深残留网是我们提交ILSVRC和COCO2015竞赛的基础,我们也在ImageNet检测、图像网定位、COCO检测和COC分治任务中赢得第一位

抽象性 :深入卷积神经网络架构代码感知实现图像网2014大型视觉识别挑战新状态分类检测本架构的主要特征是提高网络内计算资源使用率通过精心设计,我们提高网络深度和广度,同时保持计算预算不变优化质量,建筑决策基于Hebbian原理和多尺度处理直觉LSVRC14提交文件使用的一个特殊化名叫GoogleNet,这是一个22层深网络,质量从分类检测角度评估

抽象性 :betway亚洲文章提供最新全球癌症负担使用GLOBOCAN 2020估计癌症发病率和死亡率国际癌症研究机构制作全世界估计有1 930万新癌症病例(1 810万非黑素皮肤癌除外)和近1 000万癌症死亡(990万非黑素皮肤癌除外)发生在2020年。女性乳腺癌已超出肺癌最常诊断的癌症数,估计有230万新病例(11.7%),其次是肺癌(11.4%)、直肠癌(10.0%)、前列腺癌(7.3%)和胃癌(5.6%)肺癌仍然是癌症死亡的主因,估计有180万人死亡(18%),其次是直肠癌(9.4%)、肝脏癌(8.3%)、胃癌(7.7%)和女性乳房癌(6.9%)总体发生率在过渡国比过渡国高2倍至3倍,两性均然然然,而死亡率则差小于2倍,而男子为2倍,妇女为少。女性乳癌和宫颈癌死亡率比转型国家高得多(分别为15.0比12.8比100 000和12.4比5.2比100 000)。2040年全球癌症负担预计为2 840万例,比2020年上升47%,因人口变化,转型国家(64%至95%)比转型国家(32%至56%)增加更多,尽管与全球化和增长经济相关危险因素增加可能进一步加剧。努力建设可持续基础设施传播癌症预防措施和提供癌症护理对于全球癌症控制至关重要。

抽象性 :训练大型深度卷积神经网络 分类120万高分辨率图像测试数据上表一和表五误差率分别为37.5%和17.0%,比上图高得多神经网络有6千万参数和65万神经元,由五层卷积组成,其中一些相继有最大聚层,三个完全连通层与最后1000道软max提高训练速度,使用不饱和神经元和高效GPU实现卷积运算减少完全连通层的叠加性,我们使用最近开发的正规化法,称为ubjectout中5测试误差率15.3%,而次优参赛率26.2%

抽象性 :深神经网络培训复杂化,因为前层参数变化时,每一层输入分布变化要求低学习率和谨慎参数初始化,从而延缓培训速度,使用饱和非线性培训模型难易达名声我们称此现象为内部共变移,通过平面输入正常化解决问题方法从规范化模式架构中提取力量 并实现每次培训小型批量的规范化批量规范化使我们能够使用高得多的学习率,对初始化少加小心,并在某些情况下消除了失学需求批量常态化应用到最先进图像分类模型中,批量整齐化实现相同精度,培训步数减14倍,并大大比原型差强使用批量规范网络组合,我们提高图像网分类最佳发布结果:达4.82%前5测试误差,超出人速率器精度

抽象性 :新语言表示模型BERT 表示变换器双向编码器表示与最近语言表示模型不同,BERT设计通过在所有层次对左右上下文联合设置对无标签文本深度双向表示其结果是,预培训BERT模型可微调再加一层输出层,为多项任务创建最先进模型,如问答和语言推理等,而无需实质性任务专用架构修改BERT概念简单实战11项自然语言处理任务获得了最新结果,包括将GLUE评分推至80.5%(7.7%点绝对提高)、多NLI精度达86.7%(4.6%绝对提高)、SquAD v1.1答题测试F1至93.2(1.5点绝对提高)和SqUADv2.0测试F1至83.1(5.1点绝对提高)。

抽象性 :水晶结构精细程序SHELXL一直密切配合CIF格式的开发并日益增加重要性一个重要的简化方式是,目前只有一份文件使用CIF格式(方便使用,简单称CIF),内含反射数据SHELXL指令shredcif程序可用提取.hkl和.ins文件SHELXLCL最近开发便于改进中子反射数据、H原子处理、绝对结构确定、偏差结构因子输入和结对分解结构精细化sHELX操作系统免费向学者提供Windows、Linux和MacOSX操作系统,并特别适合多芯处理器

抽象性 :卷积网络是强视觉模型 产生特征层次显示卷积网络 训练端对端像素 超出语义分割关键洞察力建网 取任意大小输入 并产生相应大小输出 高效推理学习定义并详解完全卷积网络空间,解释网络应用空间稠密预测任务,并连接前位模型现代分类网络(AlexNet[20]、VGG网[31]和GoogleNet[32])完全演化成网络并微调[3]分治任务定义跳转结构 将深度粗度层信息 和浅度精度层信息的外观信息合并完全卷积网络实现PASCALVOC最新分解(2012年20%相对62.2%IU,NYUDv2和SIFT流),而典型图像则需要不到五分之一秒推理

抽象性 :最近的工作显示,卷积网络如果包含输入近层和输出近层间短联系,可深入、更精确和高效培训本文中,我们接受观察并介绍常量卷积网络(DenseNet),它以向前方式连接每一层到每一层L层传统卷积网络-层间-层间-层间-层间-层间-层间-网络LL+1/2直接连接对每一层,前方所有层特征映射都用作输入,自有特征映射则作为输入输入所有后续层enseNets有数大强项:缓解渐变问题,加强特征传播,鼓励特征回用并大量减少参数数我们评价四大高竞争对象识别基准任务的拟议架构(CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN和imageNet)。enseNets大都比最先进技术大有改进,同时需要较少内存和计算实现高性能代码预培训模型见https://github.com/liuzhuang13/denseNet

抽象性 :介绍YOLO新发现对象目标检测重用分类器前题执行检测反之,我们框架对象检测问题回归 空间分离框和关联类概率单神经网络预测绑定盒和类概率直接从全图像评价完全检测管道为单网络,可直接检测性能优化端对端统一架构速度极快基础YOLO模型实时处理图像网络小版快速YOLO处理千分百155框架与最先进检测系统相比,YOLO制造更多定位错误,但不太可能预测后台假阳性最终,YOLO学习对象泛泛表示法性能优于其他检测方法,包括DPM和R-CNN从自然图像归纳到艺术作品等其他领域

抽象性 :新语言表示模型BERT 表示变换器双向编码器表示与最近语言表示模型不同(Peters等,2018aRadford et al.,2018)BERT设计通过在所有层次对左右上下文联合调节,从无标签文本预入深双向表示法其结果是,预培训BERT模型可微调再加一层输出层,为多项任务创建最先进模型,如问答和语言推理等,而无需实质性任务专用架构修改BERT概念简单实战11项自然语言处理任务获取最新结果,包括推GLUE评分80.5(7.7点绝对提高)、多NLI精度86.7%(4.6%绝对提高)、SquAD v1.1答题测试F1至93.2(1.5点绝对提高)和SqOADv2.0测试F1至83.1(5.1点绝对提高)。

抽象性 :betway亚洲27大癌症世界发病率和死亡率估计和2012年所有癌症综合数现可见国际癌症研究机构GLOBOCAN系列并简单描述按癌症网站和世界20大区划分的关键结果整体而言,2012年新病例1410万例,死亡820万例最常见的诊断癌症有肺类(182万)、乳房类(167万)和直肠类(136万)最常见的致癌原因有肺癌(160万例死亡)、肝癌(745 000例死亡)和胃癌(723 000例死亡)。

抽象性 :癌症对经济较不发达国家社会都构成沉重负担。癌症发病率上升的原因是人口增长和老化,以及吸烟、超重、不运动和与城市化和经济发展相关变化式生殖模式等既定风险因素日益流行根据GLOBOCAN估计,2012年全球新癌症病例约1410万例和820万例死亡多年来,重担转移至较不发达国家,目前约占全世界癌症死亡人数57%和65%。肺癌是较不发达国家男性癌症死亡的主因, 超过乳癌是较发达国家女性癌症死亡的主因乳腺癌仍然是较不发达国家女性癌症死亡的主因较发达国家癌症死亡的其他主要原因包括男女直肠癌和前列腺癌欠发达国家男性肝癌和胃癌和女性宫颈癌也是癌症死亡的主要原因。虽然所有癌症复发率在较发达的男女都比欠发达国家高近两倍,但在较发达国家,死亡率仅高8%至15%。差异反映受风险因素和检测实践影响的癌症组合和/或提供治疗方面的区域差异与癌症死亡主要原因相关联的风险因素包括使用烟草(肺癌、直肠癌、胃癌和肝癌)、超重/肥胖和不活动(乳癌和直肠癌)以及感染(肝癌、胃癌和宫颈癌)。很大一部分癌症病例和死亡可以通过广泛应用有效预防措施预防,如烟草控制、防疫注射和使用早期检测法预防。

抽象性 :最先进对象检测网络依赖区域建议算法假设对象位置SPPnet快速R-CNN等进步减少了这些检测网络运行时间,暴露区域建议计算为瓶颈在这项工作中,我们引入区域建议网,与检测网分享全图像卷积特征,从而使区域建议几乎免费用化RPN完全卷积网络同时预测对象界值和对象评分RPN培训端对端生成高质量区域建议,快速R-CNN用于检测RPN快速R-CNN共享卷积特征-使用神经网络最近常用术语并用servement机制-RPN分解统一网络向何处查找深入VGG-16模型中,我们的检测系统框架速率为5fs(包括所有步骤)GPU,同时实现PACAL VOC2007-2012和MSCO数据集最新对象检测精度LSSVRC和COCO2015比赛中,快速R-CNN和RPN是第一站多轨优选基础代码公开发布

抽象性 :增强学习理论提供规范描述,深入根植于动物行为心理学和神经科学视角,说明代理方如何优化环境控制增强学习成功接近现实世界复杂度时,代理商面临困难任务:他们必须从高维感知输入中获取高效环境表示法,并用这些将过去经验归纳为新环境值得注意的是,人和其他动物似乎通过协同学习感知处理系统解决了这一问题,前者通过大量神经数据证明,显示多明尼治神经元释放的散射信号与时间差学习算法有显著相似性。增强学习代理器在不同领域取得了一些成功,但其应用性以前仅限于手写实用特征的领域或完全观察低维状态空间的领域使用近代深入神经网络培训开发新手介质 即深Q网络 直接从高维感知输入学习成功策略 使用端对端强化学习我们测试代理领域经典Atari2600游戏深度Q-网络代理仅接收像素和游戏评分输入后, 能够超过所有前算法的性能并实现与职业人赛测试者水平相似的水平, 并使用相同的算法、网络架构和超参数这项工作消除高维感知输入与动作之间的分治,从而产生第一个人工代理器,该代理器能学习优于各种挑战性任务

抽象性 :自2019年12月以来,当昆虫病毒2019(Covid-19)出现在武汉市并快速传播到全中国时, 需要数据说明...

抽象性 :limma软件包R/Bio导体综合解析基因表达实验数据内含丰富的特征处理复杂实验设计和信息借用以克服小样本规模问题必威体育BW近十年来 limma通过微数和高通量PCR数据 微数分析包中包含读取、规范化和探索这些数据的特别强设施最近,limma能力在两个重要方向大为扩展第一,包现在可同时执行差分表达式和差分拼取分析RNA排序数据下游分析工具原限微数组数据,现在RNA-seq也可用用户用非常相似管道分析RNA-seq和微数组数据第二,包现在能够以各种方式通过传统基因表达分析分析表达式剖分集或高阶表达式签名分析表达式剖分提高生物判别基因表达式差异的可能性文章审查lima包的原理和设计,归纳新特征和历史特征,强调前所未描述的最近增强和特征

抽象性 :分子进化遗传分析软件应用多种分析法和工具处理植物学和植物医学微软Windows和Linux操作系统实现跨平台使用大型X不要求虚拟化或仿真软件,提供跨平台统一用户经验大X还升级使用多计算核心进行多分子进化分析超大X分两个接口(图形命令行)并免费从 www.megasoftware.net下载

抽象性 :2019年12月 一组不明原因肺炎患者 与中国武汉海产批发市场相关必威体育BW通过使用肺炎患者样本中不偏偏排序方法发现前未知乙型昆虫病毒人气流缩影细胞用隔离新corona病毒,名为2019-nCoV,它组成二元sarbeco病毒Orthoconavi与MES-COV和SARS-COV相异,2019-nCOV是感染人类的corona病毒家族第七大成员强化监视和深入调查正在进行中betway亚洲由中国国家关键研发项目和中国控制预防传染病主要项目供资

抽象性 :Cochrane系统审查官方文件详细描述Cochrane系统审查过程

抽象性 :神经机翻译最近建议机器翻译方法不同于传统统计机翻译,神经机翻译的目的是构建单神经网络,可联合调整以优化翻译性能最近拟神经机翻译模型常归编码器解码器组成并编码器编码成源句成定长矢量,从中解码器生成译法本文中,我们猜想使用定长矢量是改善基本编码解码器架构性能的瓶颈,并提议扩展它,允许模型自动(软式)搜索源句中与预测目标字相关部分,而不必形成硬段有了这一新方法,我们实现翻译性能可与当前最先进的英语对法翻译任务词基系统相比质量分析显示模型发现(软-联动)与直觉完全一致

抽象性 :使用单深度神经网络检测图像对象取名ssd分解框输出空间成组默认框,跨方位比和尺度对特征地图定位预测时网络生成分数显示每个默认框中的对象类别并生成对框的调整以更好地匹配对象形状网络综合多特征地图预测和不同分辨率自然处理各种大小对象SSD简单比较需要对象建议的方法,因为它完全消除建议生成和后续像素或特征重采级并封装单网络内所有计算这使得SSD易于训练并直截了当地整合到需要检测元件的系统PASCALVOC、COCO和ILSVRC数据集实验结果确认SSD对方法有竞争精度,方法使用额外对象建议步数并快得多,同时为培训和推理提供统一框架ssd实现76.9%mAP优于艺术快速R-CNN模型的相似状态与其他单级方法相比,SSD精度高得多,即使输入图像小小代码见https://github.com/weiliu89/coffe/tree/ssd

抽象性 :大都同意深网络培训成功需要千分注解培训样本本文介绍网络训练策略 依赖强力使用数据扩充 高效使用备注样本架构由链路捕捉上下文和对称扩展路径组成,使精确定位成为可能显示网络端对端训练极少图像并优于前最佳方法(滑动窗口卷积网)ISBI挑战电子显微机栈神经结构分割使用同一个网络培训传输光显像片(相位对比度和DIC),我们在2015年大差中赢得ISBI细胞跟踪挑战网络速度很快512x512图像分割最近GPU小秒完全实现(基于Caffe)和训练网络可见此网站 URL