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Deep learning's fitness for purpose:A transformation problem frame's perspective

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2023年第2期8卷 343-354页

作者： Hemanth Gudaparthi Nan Niu Yilong Yang Matthew Van Doren reese johnson Department of EECS University of CincinnatiCincinnatiOhioUSA School of Software Beihang UniversityBeijingChina Metropolitan Sewer District of Greater Cincinnati CincinnatiOhioUSA

Combined sewer overflows represent significant risks to human health as untreated water is discharged to the ***,such as the Metropolitan Sewer District of Greater Cincinnati(MSDGC),recently began collecting large amounts of water-related data and considering the adoption of deep learning(DL)solutions like recurrent neural network(RNN)for predicting overflow ***,assessing the DL's fitness for the purpose requires a systematic understanding of the problem *** this study,we propose a requirements engineering framework that uses the problem frames to identify and structure the stakeholder concerns,analyses the physical situations in which the highquality data assumptions may not hold,and derives the software testing criteria in the form of metamorphic relations that incorporate both input transformations and output *** our framework to MSDGC's overflow prediction problem enables a principled way to evaluate different RNN solutions in meeting the requirements.

关键词： deep learning deep neural networks software engineering

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Exploring DFT+U parameter space with a Bayesian calibration assisted by Markov chain Monte Carlo sampling

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npj Computational Materials 2021年第1期7卷 1661-1669页

作者： Pedram Tavadze reese Boucher Guillermo Avendaño-Franco Keenan X.Kocan Sobhit Singh Viviana Dovale-Farelo Wilfredo Ibarra-Hernández Matthew B.johnson David S.Mebane Aldo H.Romero Department of Physics and Astronomy West Virginia UniversityMorgantownWVUSA Department of Mechanical and Aerospace Engineering West Virginia UniversityMorgantownWVUSA Department of Physics and Astronomy Rutgers UniversityPiscatawayNJUSA Facultad de Ingeniería Benemérita Universidad Autónoma de PueblaApdo.Postal J-39PueblaPue.72570México

The density-functional theory is widely used to predict the physical properties of ***,it usually fails for strongly correlated materials.A popular solution is to use the Hubbard correction to treat strongly correlated electronic ***,the values of the Hubbard U and J parameters are initially unknown,and they can vary from one material to *** this semi-empirical study,we explore the U and J parameter space of a group of iron-based compounds to simultaneously improve the prediction of physical properties(volume,magnetic moment,and bandgap).We used a Bayesian calibration assisted by Markov chain Monte Carlo sampling for three different exchange-correlation functionals(LDA,PBE,and PBEsol).We found that LDA requires the largest U *** has the smallest standard deviation and its U and J parameters are the most transferable to other iron-based ***,PBE predicts lattice parameters reasonably well without the Hubbard correction.

关键词： materials Hubbard parameter

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母猪胎次对后裔健康有没有影响?

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今日养猪业 2008年第3期 38-39,42页

作者： Thomas E．Burkey Phillip S. Miller Rodger K. johnson Duane E. reese Roman Moreno 温鹏（翻译）不详英国国际猪网

在现代养猪生产系统的推动下，许多新技术应运而生，旨在使繁殖性能和生长性能达到最佳水平。人们采用早期隔离断奶、全进全出以及多点式生产系统来最大限度地发挥被动免疫的作用，以便实现下列目的：降低病原传播，让负责每个生产阶段... 详细信息

在现代养猪生产系统的推动下，许多新技术应运而生，旨在使繁殖性能和生长性能达到最佳水平。人们采用早期隔离断奶、全进全出以及多点式生产系统来最大限度地发挥被动免疫的作用，以便实现下列目的：降低病原传播，让负责每个生产阶段的工作人员分工更加专业，简化后勤保障，最大限度地提高繁殖性能，并最终使养猪生产达到最优化。数据（表1）显示，1胎母猪的后代断奶体重较低，保育期和肥育期平均日增重（ADG）较低，并且保育期和肥育期死亡率较高。

关键词：母猪健康后裔胎次早期隔离断奶生产系统繁殖性能养猪生产

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