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自动化机器学习：工具和技术的调查
* Tian，Juchi是电子邮件：juchi0905@gmail.com摘要：自动化机器学习（AUTOML）通过自动化复杂且耗时的任务（例如数据预处理，模型选择，模型选择和超参数调谐），彻底改变了机器学习领域。本研究探讨了六种广泛使用的汽车工具的功能，局限性和实际应用：自动 - 扫描，TPOT，H2O.AI，Google Cloud Automl，Microsoft Azure Automl和Amazon Sagemaker Autopilot。通过评估各种数据集中的这些工具（列出表格数据，时间序列，图像分类和文本情感分析），该研究突出了它们的预测性能，计算效率，可扩展性和解释性。专有工具通过云集成证明了卓越的可扩展性和效率，而开源平台则提供了更多的解释性和灵活性。然而，诸如先进神经结构搜索机制缺乏透明度的挑战和包括缓解偏见在内的道德考虑因素仍然很普遍。本研究得出的结论是，尽管汽车工具大大降低了机器学习进入的障碍，但仍需要进行持续的进步才能平衡性能，可用性和道德标准，从而使Automl成为现实世界应用程序的整体解决方案。
量子局部差分隐私的优化机制
集中式差分隐私已成功应用于量子计算和信息处理，以保护隐私并避免相邻量子态之间连接中的泄漏。因此，量子局部差分隐私 (QLDP) 已被新提出以保护量子数据隐私，类似于所有状态都被视为相邻状态的经典场景。然而，QLDP 框架的探索仍处于早期阶段，主要是概念性的，这对其在保护量子态隐私方面的实际实施提出了挑战。本文对 QLDP 进行了全面的算法探索，以建立一个实用且可行的 QLDP 框架来保护量子态隐私。QLDP 使用参数 ε 来管理隐私泄漏并确保单个量子态的隐私。对于任何量子机制，QLDP 值 ε 的优化（表示为 ε ∗ ）都是一个优化问题。结果表明，量子噪声的引入可以提供与经典场景类似的隐私保护，量子去极化噪声被确定为 QLDP 框架内的最佳单元私有化机制。单元机制代表了一组多样化的量子机制，涵盖了经常使用的量子噪声类型。量子去极化噪声优化了保真度和迹线距离效用，这是量子计算和信息领域的关键指标，可以看作是经典随机响应方法的量子对应物。此外，提出了一个组合定理，用于将 QLDP 框架应用于分布式（空间分离）量子系统，确保有效性（QLDP 值的加性），而不管状态的独立性、经典相关性或纠缠（量子相关性）。该研究进一步通过分析和数值实验方法探讨了不同量子噪声机制（包括单元和非单元量子噪声机制）之间效用和隐私之间的权衡。同时，这突出了 QLDP 框架中量子去极化噪声的优化。
对从培养皿到患者到人群的微生物学的年度审查：驱动抗生素耐药性的量表和进化机制
应对抗生素耐药性造成的挑战需要了解其进化背后的机制。与任何进化过程一样，抗菌耐药性（AMR）的进化是由细菌种群中的基本变化和作用于其作用的选择性压力所驱动的。重要的是，选择和变异都取决于考虑抗性演化的规模（从单个患者内的进化到宿主人群水平）。实验室实验已经对抗生素耐药性演化的机制产生了基本见解，但现在整个基因组测序的技术进步如今，现在可以探测实验室以外的抗生素耐药性演变，并直接记录了单个患者和宿主群体和宿主种群。在这里，我们回顾了在每个量表中驱动抗生素耐药性的进化力，在我们当前对AMR进化的理解中的高光差距，并讨论了进化引导的干预措施的未来步骤。
个性化机器学习 - 深度学习方法
• An equivalent version of this shallow model in the context of a deep model could be represented as follows: y = ReLU ( x × ω 11 + β 11 ) × ω 21 + ReLU ( x × ω 12 + β 12 ) × ω 22 = ReLU ( x × 1 + 0 ) × ω LR + ReLU ( x × − 1 + 0 ) × − ω LR = ω LR x
个性化机器学习 - 基于内存的方法
成对工作：打开一个应用程序（例如，Instagram）或访问网站（例如Seznam.cz），并找到上面已经应用的四个建议方案中的每个示例，或者您认为可以实现它。
个性化机器学习 - 矩阵分解
- 等级（a）=等级（A⊤）。- WLOG，如果m≥n，矩阵A当等级（a）= n时被视为全等级。在这种情况下，n也是最大可能的等级。- 对于矩阵，其中m = n，仅当a是完整的等级时，存在逆A -1。- 如果矩阵没有完整的排名，则据说矩阵的排名低（或排名不足）。