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循环水养殖中正确投喂是一个重要问题，因为准确预测对虾生物量，可以确定合适的投喂量，保证水质稳定。

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Validity of Hera Leto consumer earbuds for heart rate monitoring during stationary cycling

Hera Leto demonstrated high validity in HR measurement across different exercise intensities, as shown in Table 2. While Verity Sense and Vantage V performed comparably under steady-state and HIIT conditions, their HR readings showed greater deviations during severe-intensity constant load exercise (≥ 130% Pmax), particularly during the ON phases.

当我们训练好一个机器学习模型之后，必然会对模型的综合性能进行评估，针对分类、回归、聚类等不同类型的算法模型，可以采用相关的评价指标，例如分类模型的Accuracy、KS等；回归模型的MAE、MSE等；聚类模型的SSE、HE等。对于以上不同维度的模型评估指标，虽然与模型的具体类型直接相关，而且从概念理解与数据分析上有较大区别，但模型综合性能的好坏程度与优劣对比，本质上还是模型的误差表现。因此，模型误差的指标是我们最需要明确的重点，这也是为什么在模型训练阶段需要重点关注模型训练误差的核心思想，毕竟误差是模型学习能力与泛化能力的直接体现。