شمع چشم نظر
شمع یکی از دوستان من یک خبرنامه آنلاین دارد که ماهی یک بار منتشر می شود. موضوع خبرنامه او ایده های دکوراسیون منزل مقرون به صرفه است. به هر حال، روز گذشته با او تماس گرفتم. او می خواست بداند که آیا من علاقه مند به نوشتن مقاله ای برای خبرنامه او هستم یا خیر. من از شنیدن صحبت های او شگفت زده شدم. او ادامه داد و گفت که در گذشته از برخی از ایده های دکور دیوار من برای ارائه به اعضای خبرنامه وفادارش استفاده کرده است. همانطور که گفتگوی ما ادامه داشت، به او گفتم که می توان به آیس افتخار کرد که مقاله ای را برای خبرنامه خود بنویسد. در صدایش می شنوید که سپاسگزار است. خوشحالم که ممکن است مقاله ای برای اضافه شدن بعدی خبرنامه او گردآوری کنم. پس از پایان مکالمه تلفنی، شروع کردم به فکر کردن که در مورد چه چیز تزئین دیوار می توانم بنویسم. فقط چند دقیقه طول کشید. سپس به دست من رسید. یکی از اشکال اصلی دکوراسیون اطراف خانه من از آهن فرفورژه ایجاد شده است. یکی از شکل های دوست داشتنی، قیمت مناسب و دلپذیر دکور فرفورژه، شمع گیرهای دیواری فرفورژه است. پس پذیرفتم کار کنممن هر چیز کوچکی که ممکن است پیدا کنم در مورد شمع های دیواری ساخته شده از آهن فرفورژه پیدا کردم. مدتی طول کشید تا همه چیزهای کوچک را جمع و جور کنم، اما در دراز مدت قطعاً ارزش وقت و تلاش را داشت. اولین چیزی که دیدم اندازه بود. شمع گیرهای دیواری با اندازه کوچکتر معمولاً فقط یک شمع را نگه می دارند. اگرچه این شمع دان های کوچک تر بودند، اما در طیف گسترده ای از شکل های پیچ خورده و پیچ دار به اینجا رسیدند.
خرید عمده شمع فانتزی
شمع اول، همه آنها با مجموعه های رایجی از انواع سرطان که در هر سه مقیاس ظاهر می شوند (یعنی مولکولی، سلولی و جمعیت) مرتبط هستند، همه باید به مشکلات مدیریت داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها رسیدگی کنند، و همه نیاز به یکپارچه سازی شبیه سازی، تجزیه و تحلیل داده ها دارند. و یادگیری ماشینی برای پیشرفت این پروژه بر جنبه یادگیری ماشینی سه چالش و به ویژه ساخت یک کد شبکه عصبی عمیق مقیاس پذیر به نام CANDLE (محیط یادگیری توزیع شده سرطان) تمرکز دارد که می تواند برای رفع هر سه چالش مورد استفاده قرار گیرد. در مسئله مسیر RAS، دینامیک مولکولی چند مقیاسی (MD) را از طریق جستجوی فضای حالت در مقیاس بزرگ، با استفاده از یادگیری بدون نظارت برای تعیین محدوده و مقیاس سری بعدی شبیه سازی ها بر اساس تاریخچه شبیه سازی های قبلی، هدایت می کنیم. مقیاس یادگیری عمیق در این مسئله از اندازه فضای حالت (O(109)) می آید که باید پیمایش شود. تعداد پارامترهای مدل برای توصیف هر حالت (O(1012)). در مسئله پاسخ به دارو، ما از روش های یادگیری ماشینی نظارت شده استفاده می کنیم تا روابط پیچیده و غیرخطی بین خواص داروها و ویژگی های تومورها را برای پیش بینی پاسخ به درمان به تصویر بکشیم و بنابراین مدلی را توسعه دهیم که می تواند توصیه های درمانی را برای یک مورد معین ارائه کند. تومور مقیاس در این مشکل از تعداد پارامترهای مربوطه برای توصیف خواص یک دارو یا ترکیب (O(106))، تعداد اندازه گیری ویژگی های مولکولی مهم تومور (O(107)، و تعداد نتایج غربالگری دارو/تومور ناشی می شود. (O(107)). در مسئله استراتژی درمان، ما از یادگیری ماشینی نیمه نظارت شده برای خواندن و رمزگذاری خودکار میلیون ها گزارش بالینی به شکلی استفاده می کنیم که بتوان آن را محاسبه کرد. این گزارش های رمزگذاری شده توسط برنامه ملی مراقبت سرطان مورد استفاده قرار خواهند گرفت. برای درک تأثیر گسترده شیوه های درمان سرطان. شبیه سازی کل جمعیت های سرطانی را برای تعیین استراتژی های درمانی بهینه برای گروه های بیمار انجام دهید. مقیاس این مشکل با تعداد سوابق فردی بیمار (O(108))، مقیاس واژگان پزشکی (O(105) و مقیاس رکورد خروجی ساختار (O(105)) تعیین می شود.
مشاهده پست مشابه : خرید عمده شمع ساده و شمع یلدایی انار و شمع سویا
خرید عمده شمع ساده و شمع صورتی و فروش عمده شمع تولد