Concise的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

Liverpool English

為了解決Concise的問題，作者Watson, Kevin,Honeybone, Patrick,Clark, Lynn 這樣論述：

The Dialects of English series provides concise, accessible, authoritative and up-to-date documentation for varieties of English, including English-based pidgins and creoles, from all over the English-speaking world. Written by experts who have conducted first-hand research, the volumes are the m

ost obvious starting point for readers who would like to know more about a particular regional, urban or ethnic variety. The volumes follow a common structure, covering the context in which one clearly defined variety of English (or a number of closely related varieties) has been established as well

as their phonetics and phonology, morphosyntax, lexis and social history. Each volume concludes with an annotated bibliography and some sample texts. Previous volumes are listed below. Recent and forthcoming volumes are listed on the Volumes tab. Robert McColl Millar, Northern and Insular Scots (20

07) David Deterding, Singapore English (2007) Jennifer Hay, Margaret A. Maclagan & Elizabeth Gordon, New Zealand English (2008) Sailaja Pingali, Indian English (2009) Karen P. Corrigan, Irish English, Volume 1: Northern Ireland (2010) Sandra Clarke, Newfoundland and Labrador English (2010) Jane

Setter, Cathy S. P. Wong & Brian H. S. Chan, Hong Kong English (2010) Joan C. Beal, Lourdes Burbano Elizondo & Carmen Llamas, Urban North-Eastern English: Tyneside to Teeside (2012) Urszula Clarke & Esther Asprey, West Midlands English: Birmingham and the Black Country (2012) Advisory Bo

ard: David Britain (University of Bern, Switzerland) Kathryn Burridge (Monash University, Australia) Jenny Cheshire (Queen Mary University of London, United Kingdom) Alexandra D’Arcy (University of Victoria, Canada) Lisa Lim (The University of Hong Kong, China) Rajend Mesthrie (University of Cape To

wn, South Africa) Peter L. Patrick (University of Essex, United Kingdom) Peter Trudgill (University of Fribourg, Switzerland) Walt Wolfram (North Carolina State University, USA) To discuss your book idea or submit a proposal, please contact Natalie Fecher. For further publications in English linguis

tics see also our Topics in English Linguistics book series.

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貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決Concise的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。

The Anesthesia Guide, 2nd Edition

為了解決Concise的問題，作者Atchabahian, Arthur,Gupta, Ruchir 這樣論述：

A practical, quick-reference guide to clinical anesthesiology - presented in full colorPerfect for the OR and ICU, this carry-anywhere handbook is concise yet comprehensive, adeptly covering the wide range of topics encountered in the practice of anesthesiology. It is the perfect learning tool for t

rainees and an outstanding reference for experienced anesthesiologists. Presented in full color, The Anesthesia Guide, Second Edition utilizes numerous illustrations, high-yield bulleted text, diagrams, tables, and algorithms to impart must-know information on how specific cases should be managed. U

pdates to the Second Edition focus on making the content even more high yield, and a more consistent user-friendly design.-Coverage includes drug dosages, monitoring, complications, and clinical pearls. -An international team of contributors ensures coverage of topics from a global perspective-Divid

ed into color-coded sections based on anesthetic subspecialty for ease of reference Arthur Atchabahian, MD is Associate Professor of Anesthesiology at New York University.Ruchir Gupta, MD is Staff Anesthesiologist at North Shore University-Long Island Jewish Hospital.

三流門控自適應圖卷積用於骨架動作數據識別

為了解決Concise的問題，作者林志強 這樣論述：

近年來隨著計算機視覺技術的高速發展，人體動作識別作為其中一個重要的方向吸引了越來越多學者的興趣，得到了廣泛的研究。人體動作識別在人機交互，機器人視覺等方面都有廣泛的應用。但由於場景中存在光照、物體、顏色等複雜的變化以及障礙物的遮擋、背景的噪音等會對動作識別造成巨大的影響。而基於骨骼的動作識別具有強適應性，並且資料更加的簡潔。因此在基於骨架的動作識別上還有許多發展以及改善的空間。近幾年圖卷積神經網路在許多應用中得到了成功的應用，並且成功應用於骨骼的動作識別當中。圖卷積神經網路是一種能對圖數據進行深度學習的方法，其原理為將卷積從一幅圖像推廣到另一幅圖像，其中圖（Graph）結構是一種非線性的數據

結構。因此本文根據已提出的雙流自我調整性圖卷積模型進行改善。本文提出的改善為兩個部分，首先，對於某些動作對於順序資訊的強烈依賴性文中並沒有應用，因此在原有的雙流（骨骼流以及關節流）基礎上，加入整體的運動流來補充時間域的資訊。其次，在原有的雙流網路當中，具有兩種類型的圖，分別為全域圖以及局部圖，兩種類型的圖都針對不同的層進行了單獨的優化。基於每個模型層中所需兩種圖的重要性並不一致，本文中使用門控機制將這兩種圖形融合在一起。當模型使用三流門控自適應圖卷積時，在X-View模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比正確率提升了0.19%。在X-Subject模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比

正確率提升了0.97%。依據實驗結果顯示得出，利用三流門控的方式可以得出較好的結果，有效的改善辨識的錯誤率。