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神经回归评估：案例报告
摘要：简介：由于各种原因，神经回归可能发生，包括神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病，某些遗传疾病，脑损伤，感染，毒性暴露或代谢性疾病。通常以神经功能随着时间的推移逐渐降低的特征。神经回归可能是由多种因素引起的，包括神经退行性疾病，遗传疾病，脑损伤，感染，毒性暴露和代谢性疾病。目的：此案报告的目的是突出显示发育延迟与发育回归之间的差异，也称为差异诊断。病例报告：一个2.2岁的男性，具有发育延迟和癫痫病的背景，被录取了多次突破性癫痫发作。发展里程碑是适当的，直到11个月大（癫痫发作之前）。癫痫发作后，孩子的运动发育局长，孩子无法坐下或站立。言语和语言里程碑适合癫痫发作之前的年龄，并在癫痫发作后退缩。结论：在我们的研究中，很明显，根据父母的报告，以前和现在的临床评估以及临床观察，经历了神经回归的孩子。回归表明需要进行更多的调查，并且应该参与诸如发展中心医生，神经科医生和临床心理学家之类的团队成员。关键字：神经回归，发展延迟，发展回归语音延迟。简介：婴儿和幼儿神经回归的病因谱是多种多样的。神经回归通常是指先前获得的神经功能或能力的丧失或下降。这可能表现为认知，运动，语言或社交技能的下降。神经回归可能出于各种原因，包括神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病，某些遗传疾病，脑损伤，感染，毒性暴露或代谢性疾病。它通常以渐进式
桥墩周围局部冲刷预测
摘要 本文介绍了两种人工智能建模方法，即遗传规划 (GP) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)，用于在 320 组实验室和现场测量数据的清水条件下预测桥墩冲刷深度。冲刷深度被建模为五个主要无量纲参数的函数：桥墩宽度、逼近流深度、弗劳德数、粒径分布的标准差和通道开阔度。使用训练后的 GP 模型建立了函数关系，并通过将结果与 ANFIS 模型和七个传统的基于回归的公式的结果进行比较来验证其性能。数值试验表明，GP 模型比 ANFIS 模型或任何其他经验方程具有更好的一致性。通过将推导的 GP 方程用于预测埃及因巴巴大桥桥墩周围的冲刷深度，证实了 GP 模型的优势。
对遗传学和基因组学机器学习的模型评估指标的综述
机器学习（ML）在遗传学和基因组学方面表现出了巨大的希望，在遗传学和基因组学中，大而复杂的数据集有可能洞悉疾病风险的许多方面，遗传疾病的发病机理以及对健康和健康的预测。但是，由于这种可能性，有责任谨慎行事，以防偏见和可能产生有害意外影响的结果的侵蚀。因此，研究人员必须了解用于评估ML模型的指标，这些指标可能影响结果的关键解释。在这篇评论中，我们提供了用于聚类，分类和回归的ML指标概述，并突出了每个指标的优点和缺点。我们还详细介绍了模型评估期间发生的常见陷阱。最后，我们提供了研究人员如何从基因组学角度进行评估和利用ML模型结果的示例。
让黑匣子更加透明：改进医疗保健领域人工智能研究的报告
我的主要研究兴趣是临床预测模型。这些模型可以估计一个人患上某些尚未确诊的疾病的风险，或者未来患病或病情恶化的风险。不幸的是，这些研究也未能免受上述报告质量不佳的影响，而且经常被标记为有问题。2 我对临床预测模型的糟糕报告感到沮丧，因此在 2010 年，我与 Carl Moons、Hans Reitsma 和已故的 Doug Altman（EQUATOR 网络创始人）一起发起了一项旨在改善这种情况的倡议。我们制定了 TRIPOD（个体预后或诊断多变量预测模型的透明报告）报告建议，并于 2015 年发布。3 4 这些建议侧重于使用基于回归的方法开发的模型，因为这些是当时流行的方法。
RNA 3D结构的从头预测具有深刻的生成模型
我们提出了一种深度学习方法，可以从其核酸序列中预测RNA的3D折叠结构。我们的方法结合了自回归的深层生成模型，蒙特卡洛树搜索和得分模型，以查找和对给定RNA序列的最可能的折叠结构进行排名。我们表明，尽管可以用于训练的实验测量的结构数量较少，但在原子分辨率下，通过深度学习进行了从头学习的预测。我们通过在RNA-Puzzles预测挑战的回顾性评估中实现竞争结果来确认我们的方法的预测能力，而无需使用来自多个序列比对的结构接触信息或化学探测实验的其他数据。对最近的RNA-Puz-Zle挑战的盲目预测为“ dfold”，进一步支持了我们方法的竞争性能。
基于变分量子电路的函数回归理论误差性能分析
噪声中型量子器件使得量子神经网络 (QNN) 的变分量子电路 (VQC) 得以实现。尽管基于 VQC 的 QNN 已在许多机器学习任务中取得成功，但 VQC 的表示和泛化能力仍需要进一步研究，尤其是在考虑经典输入的维数时。在这项工作中，我们首先提出了一种端到端 QNN，TTN-VQC，它由基于张量训练网络 (TTN) 的量子张量网络（用于降维）和用于函数回归的 VQC 组成。然后，我们针对 TTN-VQC 的表示和泛化能力进行误差性能分析。我们还利用 Polyak-Lojasiewicz 条件来表征 TTN-VQC 的优化属性。此外，我们对手写数字分类数据集进行了函数回归实验，以证明我们的理论分析是正确的。
将国家与经济边界理论化为中央银行效应
本期特刊认为，要理解 2008 年金融危机和 COVID-19 大流行后央行日益突出的地位，就需要探究其政府权力的来源和限制。在“大国家”与新形式金融投机一起回归的时代，这篇导言提出的理论主张是，国家“效应”在关键方面受到央行制定的经济治理安排的制约。我们表明，在促进国家与市场纠缠的同时，央行试图在国家与经济之间划定新的界限，使其干预措施具有不稳定、有时甚至矛盾的特征。我们概述了介绍特刊论文的中央银行新历史社会学，探讨了自近代以来支撑中央银行演变的双重运动，并为解开当前的悖论提供了线索。
将国家与经济边界理论化为中央银行效应
本期特刊认为，要理解 2008 年金融危机和 COVID-19 大流行后央行日益突出的地位，就需要探究其政府权力的来源和限制。在“大国家”与新形式金融投机一起回归的时代，这篇导言提出的理论主张是，国家“效应”在关键方面受到央行制定的经济治理安排的制约。我们表明，在促进国家与市场纠缠的同时，央行试图在国家与经济之间划定新的界限，使其干预措施具有不稳定、有时甚至矛盾的特征。我们概述了介绍特刊论文的中央银行新历史社会学，探讨了自近代以来支撑中央银行演变的双重运动，并为解开当前的悖论提供了线索。
