与使用radiation成像不同，在对比度成像中，对比度取决于所成像结构的不同衰减，而MR图像中的对比度取决于所成像区域中的磁性和氢核数。通过以不同的权重运行不同的序列，可以选择要成像区域中的不同对比度。主要的三个序列是：T1加权（显示最大T1对比度）T2加权（显示最大T2对比度）质子密度（PD）权重（显示的氢质子密度）还有其他更复杂的序列（例如，流体衰减反演恢复（FLAIR）和短tau反演恢复（
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2024-07-24 13:30:15
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一、概念CRITIC法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法。它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性，并非数字越大就说明越重要，完全利用数据自身的客观属性进行科学评价。对比强度是指同一个指标各个评价方案之间取值差距的大小，以标准差的形式来表现。标准差越大，说明波动越大，即各方案之间的取值差距越大，权重会越高；指标之间的
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2024-02-22 03:03:44
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● 交叉熵公式参考回答：交叉熵：设p(x)、q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵是：在一定程度上，相对熵可以度量两个随机变量的“距离”，且有D(p||q) ≠D(q||p)。另外，值得一提的是，D(p||q)是必然大于等于0的。互信息：两个随机变量X，Y的互信息定义为X，Y的联合分布和各自独立分布乘积的相对熵，用I(X,Y)表示：且有I(X,Y)=D(P(X,Y)||P(X)P(Y)
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2024-06-17 22:11:46
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一、实验原理1、对偶比较法常用心理尺度构成方法有对偶比较法(也叫成对比较、对比较法等)、系列范畴法(也叫评定尺度法)、尺度估计法(ME法)、尺度生成法(MP 法)、语义细分法(SD法)等。这些方法可分成两大类:直接法和间接法。直接法操作较容易、快捷，但受各种实验条件及额外变量影响较大，实验结果的一致性不如间接法。间接法实验工作量较大，实验步骤相对较复杂，但一致性较好。间接法中最常用、客观属性最好的
定性分析对于定性变量,常常根据变量的分类类型来分组,可以采用饼图或者条形图来描述定性变量的分布,饼图的每一个类型的百分比或频数,根据定性变量的类型数目将饼图分成几个部分,每一个部分的大小与每一类型频数成正比;条形图的高度代表每一类型的百分数或频率,条形图的宽度没有意义.对比分析对比分析是指把两个联系的指标进行比较,从数量上展示和说明研究对象规模的大小,水平的高低,速度的快慢,以及各种关系是否协调.
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2023-12-15 14:50:06
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简要题意：给定一棵树，每两个距离为 \(2\) 的点 \(u,v\) 会产生 \(w_u \times w_v\)其实这题作为 \(\text{NOIP 2014tg Day1T2}\)，并不难。首先考虑：距离为 \(2\)爷爷和孙子的关系。弟弟和哥哥的关系。具体到树上就是，\(u=fa_{fa_v}\)，或者 \(fa_u = fa_v\)，都会产生 \(w_u \times w_v\)对于求最
1.Actor-Critic算法简介 Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员 (Actor) 和评价者 (Critic) 。其中 Actor 使用我们上一节讲到的策略函数，负责生成动作 (Action) 并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数，负责评估Actor的表现，并指导
相对布局由RelativeLayout代表，相对布局容器内子组件的位置总是相对兄弟组件、父容器来决定的，因此这种布局方式被称为相对布局。 如果A组件的位置是由B组件的位置来决定的，Android要求先定义B组件，再定义A组件。 &n
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2024-04-01 13:47:40
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在策略梯度（Policy Gradient）中，了解了基于策略（Policy Based）的强化学习方法基本思路。但由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不易收敛。 本篇来学习Policy Based和Value Based相结合的方法：Actor-Critic算法Actor-Critic算法简述演员（Actor）使用策略函数，负责生成动作Action，并与环境交互；评价者
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2024-07-19 14:07:12
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提出理由：： REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励 G，方差大，学习效率低。G 随机变量，给同样的状态 s，给同样的动作 a，G 可能有一个固定的分布，但是采取采样的方式，本身就有随机性。 解决方案：单步更新TD。直接估测 G 这个随机变量的期望值 ，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法 Q-
●欧氏距离（最易于理解的一种距离计算方法，源自欧式空间中两点间的距离公式）d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2)●马氏距离 （马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P.C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联
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2024-07-23 23:46:55
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B站详解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EF411W7Rw?spm_id_from=333.999.0.0将从以下5个点进行改进： 1、启发函数——曼哈顿距离等 2、权重系数——动态加权等 3、搜索邻域——基于8邻域搜索改进 4、搜索策略——双向搜索、JPS策略等 5、路径平滑处理——贝塞尔曲线、B样条曲线等权重系数改进1、改进效果以欧式距离为例 改进后
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2024-05-09 08:13:07
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文章目录一、理论基础1、标准鲸鱼优化算法2、改进鲸鱼优化算法（1）自适应惯性权重（2）镜像选择二、WOA-MS算法流程图三、仿真实验与结果分析四、参考文献 一、理论基础1、标准鲸鱼优化算法请参考这里。2、改进鲸鱼优化算法针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优解且收敛速度慢的问题，提出了一种改进的基于镜像选择的鲸鱼优化算法(WOA-MS)，采用两种改进的方法，从理论上提高了算法的整体性能不同的方面。（1
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2024-06-13 14:19:09
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目录一、指标正向化1.极小型指标->极大型指标2.中间型指标->极大型指标3.区间型指标->极大型指标二、标准化处理三、计算得分并归一化(不带权重)四、计算得分并归一化(带权重)熵权法1）判断输入的矩阵是否存在负数2）计算第j项指标下第i个样本所占的比重，并将其看作相对熵计算中用到的概率3）计算每个指标的信息熵，并计算信息效用值，并归一化得到每个指标的熵权五、代码 5.
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2023-10-11 06:22:36
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什么是高权重、PR域名?高权重、PR域名在哪里可以找到?众所周知，搜索引擎会给予存在时间较长的站点更高的权重和信任度，所以高权重域名经过长时间的权重积累，对于提升网站排名具有一定的积极作用。那么你知道用什么工具可以查询域名权重吗?1、什么是高权重、PR域名?权重的话是针对百度的，而PR是针对谷歌的。PR权重域名指得是有人用这个域名做过网站，有被收录过，拥有一定权重。这样的域名就会比一些没有权重的域
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2024-07-03 05:45:39
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反向传播如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产生的误差，按权重缩放后在网络中向前传播。既然我们知道输出误差，便可以用权重来反向传播到隐藏层。例如，输出
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2024-04-09 20:55:04
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前言：折腾了半天圆角，发觉border-radius是css3的新特性，简单粗暴的解决了button的圆角显示，中间由于css权重问题，导致即使我设置了圆角也一直没有生效。以下是找到的相当不错的一篇css样式权重讲解的，清晰明了，看完就懂是啥了。永记在心： important > 内联 > ID > 类|属性|伪类 > 标签|伪元素 > 通配符
不要把学习建模看成只是参加比赛获奖等，这样会让你心情杂乱，你要试着想建模就是解决实际生活问题。1什么是层次分析（评价类模型）引入例子：小明给大学打分时关心的东西。当然这里一个小技巧就是权重值之和为1.注意这里定义给权重时：1：首先给出选折时考虑的因素，并给出权重值，但是加起来要是1 &nb
在初中数学课本中，我们学习了平均数，但是平均数与中位数、众数有是关系呐，下面我就为大家总结一下：平均数：是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。平均数是表示一组数据集中趋势的量数，它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中，平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。平均数的分类:(1)算术平
wqs二分是巨佬王钦石在2012年论文中提出的一种二分方法。或者叫做带权二分。或者叫dp凸优化，一般用于\(n\)选\(m\)求最小权值一类的问题。这类问题一般有两个特点：复杂度一般都是\(O(nm)\)及以上，不能接受。如果把这个限制\(m\)的条件去了那就很水。其实主要是你觉得这个题能用那就能用（既然叫凸优化，那么它就只使用于答案构成一个凸包的问题。首先手搓一个题举例子。\(n\)个物品，每个
