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논문, 생물 공학 및 생명 공학의 프론티어에 출판, 프로세스 최신 카지노 게임자들이 분류하는 방법을 개발하기 위해 취한 프로세스 최신 카지노 게임는 나노 모션 신호를 기준으로 악의적이거나 악의적이거나 죽었습니다. 최신 카지노 게임가 질병을 유발할 수 없거나 숙주에 퍼질 수없는 상태 인 Avirulence는 악성 최신 카지노 게임에서의 뚜렷한 대사 활동으로 특징 지어 질 수 있습니다.

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주어진 최신 카지노 게임가 주어진 항생제에 반응할지 여부를 테스트하는 표준 방법 인 화학 시험은 며칠이 걸릴 수 있습니다. 왜냐하면 최신 카지노 게임는 어떤 항생제가 효과적인지를 결정하기 위해 충분한 샘플을 얻기 위해 배양해야하기 때문입니다. 한편, 환자의 최신 카지노 게임 감염은 퍼질 수 있으므로 의사는 일반적으로 최신 카지노 게임를보다 구체적으로 표적화하는 것이 아니라 광범위한 항생제를 사용하는쪽으로 똑바로갑니다.  다른 항생제에 대한 최신 카지노 게임의 반응에 대한 제안 된 나노 모션 테스트에 필요한 샘플은 매우 작고 시험이 빠릅니다.

작은 움직임은 의학에서 큰 일이 될 수 있습니다

2013 년,이 기사의 공동 저자 중 한 명인 스위스의 생물학적 전자 현미경 실험실의 Sandor Kasas는 나노 스케일 진동의 탐지가 생명을 나타낼 수 있음을 보여주는 방법을 찾았습니다. 연구원들은이 기술을 확장하여 운동이 최신 카지노 게임가 악의적이거나 악의적이거나 죽은 것으로 식별하는 데 도움이 될 수 있는지 알아 보았습니다..

진동을 측정하는 데 사용되는 기술은 최신 카지노 게임와 같은 유기체를 캔틸레버에 너무 작게 배치하는 것과 관련이 있습니다. 새로운 화학 물질이 도입됨에 따라 시간이 지남에 따라 육안으로는 보이지 않습니다..

“최신 카지노 게임의 움직임은 캔틸레버의 움직임을 일으킨다”고 Panorska는 말했다.

움직임은 원자력 현미경으로 감지되는데, 이는 매우 정확하여 세포의 소기관에서 이온 채널의 개방 및 폐쇄를 감지 할 수 있으며, 이는 크기가 나노 미터에 불과합니다. 이는 대사 활성을 나타낼 수 있습니다. 너무 민감하기 때문에 캔틸레버의 움직임이 유기체의 유기체로 인한 것인지 또는 외부 환경 요인에 의한 지 여부를 결정하는 것은 까다로울 수 있습니다. 건물의 다른 부분에서 문을 닫는 것처럼 겉보기에 먼 곳은 센서에 의해 집어들 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 측정 장치는 외부 환경의 모든 동작에 면역 된 고립 된 환경에 배치됩니다.

테스트를 수행하는 데 필요한 샘플 크기는 너무 작아서 최신 카지노 게임를 배양 할 필요가 없습니다. 연구 논문에 설명 된 방법을 통해 의료 전문가는 최신 카지노 게임가 주어진 항생제에 빠르게 반응하는지 여부를 결정할 수 있으며, 며칠이 아닌 몇 시간 만에 환자에게 결과를 제공하고 환자 결과를 크게 향상시킬 가능성이 높습니다..

111165_111563Bordetella pertussis, 기침을 유발합니다.

훈련을 위해 선택된 중요한 변수 중 하나는 알고리즘에 의해 분석 된 시간의 길이였습니다. 한 번에 5 분의 데이터를 분석하는 것은 대부분의 컴퓨터에서 너무 메모리 집약적이므로 연구원들은 5 분의 관찰 데이터를 60 개의 5 초 세그먼트로 분해했습니다. 그들은 모델을 훈련시키기 위해 90 개의 세그먼트, 죽은 최신 카지노 게임 관찰에서 30 개, avirulent 최신 카지노 게임에서 30 개, 악성 최신 카지노 게임에서 30 개를 훈련시키기 위해 무작위로 선택했습니다. 그런 다음 모델을 유효성과 일관성을 확인한 다음 5 분짜리 세그먼트에서 200 회 테스트했습니다.

훈련 된 분류기를 사용하여 연구원들은 랜덤 포리스트 및 모델 기반 클러스터링 방법을 사용하여 완벽한 분류 결과를 달성했습니다. Panorska는 이전 접근법에서 가장 많은 오류는 최신 카지노 게임가 살아 있지만 활성화되지 않은 Avirulent 상태에서 발생했다고 지적했습니다. 그럼에도 불구 하고이 모델은 최신 카지노 게임 상태를 올바르게 분류하게되었습니다.

기회 분야

“이것은 상업용 응용 프로그램을 통해 실제로 빠르게 성장하는 최신 카지노 게임 영역입니다.”라고 Panorska는 말했습니다.

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Panorska는 더 많은 학생들이 데이터 과학 수업 수업을 고려할 수있는 광범위한 분야에서 머신 러닝이 더 유용 해지기를 희망합니다. 그녀와 그녀의 공과 대학의 동료 인 Emily Hand는 응용 데이터 과학을위한 새로운 과정을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

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