归一最新娱乐体验_归一归总问题应用题三年级(2024年12月深度解析)
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三年级数学归一归总问题专项练习 ### 归总应用题 采摘茶叶的时间问题 ⏰ 原来采摘1斤茶叶需要4小时,现在改进方法后只需3小时。如果原来采摘30斤茶叶的时间,现在可以用来采摘多少斤? 苹果的消耗问题 买了一袋苹果,原计划每天吃4个,6天吃完。后来每天少吃1个,这袋苹果现在可以吃多少天? 修路的时间问题 㯸 工人们修一条路,每天修20米,5天修完。如果每天修25米,几天可以修完? 梨的装箱问题 商店运来一批梨,每筐60千克,需要6个筐。如果每筐装40千克,需要几个筐? 房间住宿问题 每间房住3人,需要8间房。如果每间房住4人,需要几间房? 反归一应用题 笔的购买问题 ️ 小田买6支笔用了36元,54元可以买几支同样的笔? 自行车的行驶问题 明骑自行车5小时行驶了50千米,照这样计算,他行驶90千米需要几小时? 沙土的运输问题 大卡车6次共运沙土120吨,照这样计算,运200吨沙土需要几次? 草的消耗问题 8天吃了80千克草,照这样计算,50千克草可以吃几天? 书的阅读问题 小王看一本书,4天看了80页,照这样的速度,这本书240页几天看完? 桃子的采摘问题 李阿姨2小时摘桃子200千克,照这样计算,李阿姨摘700千克桃子需要几个小时?
我靠血条碾压修真界 𝓤𝠧駽游《万界归一》时,言落月意外穿越,成为修真界中的一只小乌龟。幸运的是,她的系统账号和背包中的技能书、装备都随之而来。然而,账号信息出现了BUG,导致她的血条每年都在变长。 𘠧鿨第一年,言落月使用所有神器,以免被口水呛死。 🠧鿨第十年,她摘下所有装备,进入族中禁地,被封印的妖魔围着她砍了三天三夜,最终累到口吐白沫。 穿越的第一百年,言落月发现自己的血条已经横贯了整片大陆。 有人请教言妖尊:“无敌寂寞吗?” 言落月和蔼地回答道:“傻孩子,无敌怎么会寂寞呢,无敌可爽了。” 巫满霜是世上最后一条螣蛇,浑身是毒,越是接近他的人,中毒就越深。他把自己严严实实地包裹起来,避开人间的生灵,他本以为自己一生将会这样孤寂的度过,直到—— 少女细秀温暖的手掌,贴上他的侧脸。 “你这减血BUFF,有点厉害哦?” 巫满霜急忙甩开她的手:“你不要命了!” “怕什么。”少女满不在乎地冲着他笑:“我可比你厉害多了。” 从此以后,小蛇软软地缠上乌龟的背甲。再然后…… ⠤出了神兽玄武。 阅读提示: 1️⃣ 我流修仙,有私设,可能是很多私设。 2️⃣ 长篇升级流,文风慢热。 3️⃣ 修仙群像流。
MOSE-GNN:基序解释,预测强 图神经网络(GNN)在分子性质预测中发挥着重要作用,因为分子可以自然地表示为图结构。然而,随着GNN在制药和化学等高风险领域的应用增加,解释模型的预测结果变得至关重要。 现有的GNN解释方法主要关注实例级别的解释,如节点/边缘级或基序级解释。这些方法能够识别影响特定预测的原子、键或子结构,但缺乏更广泛的解释,尤其是在多个实例中,如何一致地通过功能基团等分子子结构影响模型决策。近年来,一些方法尝试扩展到模型级别的解释,如通过生成模式最大化模型的预测,这些方法通常是事后解释,未能在模型训练阶段直接进行可解释性设计。相比之下,事前可解释性(将可解释性直接集成到模型中)被认为提供了更为稳健的框架。 为此,本研究提出了一种新型的事前方法——MOtif-based Self-Explaining GNN(MOSE-GNN)。与传统方法不同,MOSE-GNN为数据集中共享的预定义基序分配全局重要性评分。使用RDKit的BRICS分子分割功能识别这些基序,并通过归一化的评分来表示每个基序在分子性质预测中的重要性。通过将基序重要性与类别预测直接关联,MOSE-GNN提供了清晰的解释,揭示了分子子结构如何影响模型的预测结果。 本文将MOSE-GNN应用于三个重要的分子分类任务:诱变性、血脑屏障渗透性和心脏毒性。实验结果表明,MOSE-GNN在保持高预测性能的同时,能够生成有意义的基序重要性评分,为模型的决策过程提供透明的解释。这一方法代表了向更具可解释性和可信度的GNN模型迈出的一大步,填补了当前GNN可解释性领域的关键空白。
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$利欧股份 sz002131$ 推出AI⭇C生态平台“LE⭏⭁⭉⭁D”和营销领域大模型“利欧归一”,面向营销垂直领域的人工智能体投手,包括AI搜索投手、AI短剧投手和AI电商投手。今年双11,通过大模型的支持,公司建立的细粒度投放规模超过76万投放单元,操作和交易优化频次超过3500万次,比去年同期没有大规模采用人工智能辅助前扩大了9倍,广告投放消耗金额比去年同期增加40%。 这段话应该怎么解读啊?是双十一期间广告营收同比增加40%吗?
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