Spect ct là gì? Các công bố khoa học về Spect ct

Học máy (Machine learning) nghiên cứu vấn đề làm thế nào để xây dựng các hệ thống máy tính tự động cải thiện qua kinh nghiệm. Đây là một trong những lĩnh vực kỹ thuật phát triển nhanh chóng hiện nay, nằm tại giao điểm của khoa học máy tính và thống kê, và là cốt lõi của trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Tiến bộ gần đây trong học máy được thúc đẩy bởi sự phát triển của các thuật toán và lý thuyết học mới cùng với sự bùng nổ liên tục trong việc sẵn có dữ liệu trực tuyến và khả năng tính toán chi phí thấp. Việc áp dụng các phương pháp học máy dựa trên dữ liệu đã xuất hiện trong khoa học, công nghệ và thương mại, dẫn đến việc ra quyết định dựa trên bằng chứng trong nhiều lĩnh vực cuộc sống, bao gồm chăm sóc sức khỏe, sản xuất, giáo dục, mô hình tài chính, cảnh sát và tiếp thị.

Bài báo này trình bày một lý thuyết về các khía cạnh có thể mang tính phổ quát trong nội dung của các giá trị con người. Mười loại giá trị được phân biệt theo các mục tiêu động lực. Lý thuyết này cũng đề xuất một cấu trúc các mối quan hệ giữa các loại giá trị, dựa trên những xung đột và sự tương thích xảy ra khi theo đuổi chúng. Cấu trúc này cho phép chúng ta liên hệ các hệ thống ưu tiên giá trị, như một toàn thể tích hợp, với các biến số khác. Một công cụ đo lường giá trị mới, dựa trên lý thuyết này và phù hợp cho nghiên cứu qua các nền văn hóa, được mô tả. Các bằng chứng liên quan đến việc đánh giá lý thuyết, từ 97 mẫu ở 44 quốc gia, được tóm tắt. Quan hệ của cách tiếp cận này với công trình của Rokeach về giá trị và các lý thuyết cũng như nghiên cứu khác về các khía cạnh giá trị được thảo luận. Việc áp dụng phương pháp này vào các vấn đề xã hội được minh họa trong các lĩnh vực chính trị và quan hệ giữa các nhóm.

A compilation is presented of all published measurements of electron inelastic mean free path lengths in solids for energies in the range 0–10 000 eV above the Fermi level. For analysis, the materials are grouped under one of the headings: element, inorganic compound, organic compound and adsorbed gas, with the path lengths each time expressed in nanometers, monolayers and milligrams per square metre. The path lengths are vary high at low energies, fall to 0.1–0.8 nm for energies in the range 30–100 eV and then rise again as the energy increases further. For elements and inorganic compounds the scatter about a ‘universal curve’ is least when the path lengths are expressed in monolayers, λ_m. Analysis of the inter‐element and inter‐compound effects shows that λ_m is related to atom size and the most accuratae relations are λ_m = 538E⁻²+0.41(aE)^1/2 for elements and λ_m=2170E⁻²+0.72(aE)^1/2 for inorganic compounds, where a is the monolayer thickness (nm) and E is the electron energy above the Fermi level in eV. For organic compounds λ_d=49E⁻²+0.11E^1/2 mgm⁻². Published general theoretical predictions for λ, valid above 150 eV, do not show as good correlations with the experimental data as the above relations.