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基于内核的量子回归器模型学习非
Quantum机器学习是一项越来越多的研究领域，旨在执行量子计算机协助的机器学习任务。基于内核的量子机学习模型是范式涉及量子状态的范式示例，并且从这些状态之间的重叠中计算出革兰氏矩阵。在手头的内核中，常规的机器学习模型用于学习过程。在本文中，我们研究了量子支持向量机和量子内核脊模型，以预测量子系统的非马克维亚性程度。我们对幅度阻尼和相阻尼通道进行数字量子模拟，以创建我们的量子数据集。我们详细介绍了不同的内核函数，以绘制数据和内核电路以计算量子状态之间的重叠。我们表明，我们的模型提供了与完全经典模型相当的准确预测。
使用逻辑回归优化中风预测的准确性...
* 通讯作者：电子邮件：mohammed.guhdar@uoz.edu.krd 摘要：大多数中风都是由大脑和心脏血液供应意外受限引起的。提前意识到许多中风警告信号可以降低中风的严重程度。如果大脑某部分的血液突然停止流动，就可能导致中风。在本研究中，我们提出了一种使用逻辑回归 (LR) 算法预测中风疾病早期开始的策略。为了提高模型的性能，将包括 SMOTE、特征选择和异常值处理在内的预处理技术应用于数据集。该方法有助于实现类别分布的平衡，识别和删除不重要的特征并处理异常值。血压、体重、心脏状况、平均血糖水平、吸烟状况、既往中风和年龄增加。随着大脑神经元逐渐死亡，就会发生损伤，具体取决于大脑哪个区域受到血液供应减少的影响。早期诊断症状对于预测中风和支持健康的生活方式非常有帮助。此外，我们使用逻辑回归（LR）进行了实验，并将其与使用相同机器学习模型（即逻辑回归（LR））和相同数据集的其他一些研究进行了比较。结果表明，我们的方法成功获得了最高的 F1 得分和曲线下面积（AUC）得分，与同一领域的其他五项研究相比，这可以成为中风疾病预测的成功工具，准确率为 86%。中风预测模型具有良好的应用前景，因此，对于医学和健康科学领域的学者和从业者来说仍然具有重要意义。关键词：数据分析信息学、逻辑回归（LR）、中风机器学习、中风预测引言
使用 MEG/EEG 进行预测回归建模
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用 MEG/EEG 进行预测回归建模
根据脑磁图和脑电图 (M/EEG) 预测生物医学结果是解码、脑机接口 (BCI) 或生物标志物开发等应用的核心，并通过监督机器学习来实现。然而，大多数文献都涉及在事件级别定义的结果分类。在这里，我们专注于从在受试者级别定义的结果预测连续结果，并分析来自 Cam-CAN 数据集的约 600 个 MEG 记录和来自 TUH 数据集的约 1000 个 EEG 记录。考虑到 M/EEG 信号和生物医学结果的不同生成机制，我们提出了基于协方差作为表示的统计一致的预测模型，避免源重建。我们的数学分析和真实模拟表明，可以通过监督空间滤波或嵌入黎曼几何获得一致的函数近似。额外的模拟表明，黎曼方法对模型违规更为稳健，特别是由个体解剖结构引起的几何扭曲。为了估计大脑动力学和解剖结构对预测性能的相对贡献，我们提出了一种基于生物物理正向建模的新型模型检查程序。应用于受试者层面的结果预测，分析表明，黎曼模型更好地利用了解剖信息，而对大脑动力学的敏感度在不同方法中相似。然后，我们探讨了不同数据清理选项下模型的稳健性。环境去噪在全球范围内都很重要，但黎曼模型却非常稳健，即使没有预处理也能继续表现良好。我们的结果表明每种方法都有其适用之处：监督空间过滤适用于事件级预测，而黎曼模型可以实现简单的端到端学习。
六分钟策略英国预算：回归“大国”经济
本文件由 Sarasin & Partners LLP（“S&P”）编制，Sarasin & Partners LLP 是一家在英格兰和威尔士注册的有限责任合伙企业，注册号为 OC329859，由英国金融行为监管局授权和监管，公司参考编号为 475111，并由 Sarasin Asset Management Limited（“SAM”）批准，Sarasin Asset Management Limited 是一家在英格兰和威尔士注册的有限责任公司，公司注册号为 01497670，由英国金融行为监管局授权和监管，公司参考编号为 163584，并根据 1940 年《投资顾问法》在美国证券交易委员会（“SEC”）注册为投资顾问。本文件中的信息尚未获得 SEC 或任何州证券管理机构的批准或核实。在 SEC 注册并不意味着一定水平的技能或培训。
使用中性粒子回归增强基于能力的学习
本文介绍了一种新颖的方法，可以通过将Deming周期与中性粒子统计数据相结合来增强基于能力的学习。基于能力的教育专注于实践技能，但是学生表现和评估的不确定性可能会阻碍其有效性。中性粒子统计与传统方法不同，明确模型不确定性，为教育数据中的不确定性提供了更完整的情况。这种方法将中性粒的数字整合到了培养分析中，以预测学习结果并量化这些预测的置信度。这些预测及其相关的不确定性，然后告知Deming周期（计划检查），使教育工作者能够根据数据驱动的信息动态调整教学策略。这会导致更明智的决策，提高了预测的准确性和可靠性，并最终促进了基于能力的教育的持续改进。
基于属性的量子程序回归测试的 Delta 调试
手动调试量子程序是一项困难且耗时的过程。在本文中，我们介绍了一种基于增量调试和基于属性的测试的量子程序自动调试技术。我们的技术可以自动识别在量子程序更新中导致基于属性的回归测试失败的更改。为了评估我们的技术，我们将故障和保留语义的更改注入到三种量子算法中。在测量故障和保留语义的更改的百分比后，我们讨论了我们方法的可行性和有效性。我们的结果表明，我们的方法具有很高的真正例（称为敏感度）和真负例（称为特异性），并且在引入程序的更改量方面具有鲁棒性。此外，该方法的敏感度随着属性数量的增加而显著增加。而当增加属性和输入的数量时，特异性保持稳定。
SWREL 强势回归，实现超过 50 个收入...
业绩表现良好，未执行订单超过 8,000 千万印度卢比 主要亮点 ~ 收入增长超过 50%，达到 3,035 千万印度卢比 ~ 财务状况环比和同比均强劲反弹 ~ 得益于国内 EPC 业务的增长，公司在 2024 财年将 EBITDA 转为正值，达到 54 千万印度卢比 ~ 报告第四季度合并税前利润和税后利润为正值 ~ 2024 财年毛利率超过 10% ~ 2024 财年未执行订单价值增长了 64%，展现出强劲的未来增长前景 ~ 净债务减少超过 90% ~ 2024 财年资产负债表显着增强，并且能够很好地捕捉强劲的行业增长 孟买； 2024 年 4 月 21 日：领先的本土可再生能源 EPC 公司 Sterling and Wilson Renewable Energy Limited (SWREL) (BSE 股票代码：542760；NSE 代码：SWSOLAR) 公布了截至 2024 年 3 月 31 日的第四季度和全年业绩。SWREL 的财务业绩强劲复苏，在国内 EPC 业务强劲增长的推动下，该公司在 2024 财年的 EBITDA 为正值 5.4 亿印度卢比。财务状况环比和同比均出现强劲反弹，2024 财年的资产负债表显著增强，净债务减少 90% 以上，使公司能够获得更大的行业增长份额。该公司在 2024 财年的未执行订单价值大幅增长 64%，重申了客户和市场的信任。
回归问题贝叶斯推理指南
本指南为回归问题的贝叶斯推理提供了实用指导。为了从本指南中受益，读者应至少熟悉概率论、统计学和数学微积分，以了解“GUM” [9] 及其补充的原理，它们是计量学中关于测量不确定度评估的主要文件。但是，即使没有详细遵循本文件，所呈现的真实案例研究也说明了贝叶斯推理的潜力。提供的软件和算法可以作为处理类似问题的模板解决方案。尽管本指南中的回归问题类型源自所考虑的案例研究，并未涵盖所有可能的回归场景，但此处给出的指导应具有广泛的适用性。
基于深度学习的产科超声平面姿态回归
摘要 目的在产科超声 (US) 扫描中，学习者根据二维 (2D) US 图像在脑海中构建胎儿的三维 (3D) 地图的能力代表了技能习得中的重大挑战。我们的目标是构建一个 US 平面定位系统，用于 3D 可视化、训练和引导，而无需集成额外的传感器。方法我们提出了一个回归卷积神经网络 (CNN)，使用图像特征来估计任意方向的 US 平面相对于胎儿大脑中心的六维姿势。该网络在从幻影 3D US 体积获取的合成图像上进行训练，并在真实扫描上进行微调。训练数据是通过将 US 体积在 Unity 中以随机坐标切成成像平面并在标准经脑室 (TV) 平面周围更密集地切片来生成的。结果使用幻影数据，随机平面和靠近 TV 平面的平面的中位误差分别为 0.90 mm/1.17 ◦ 和 0.44 mm/1.21 ◦。对于真实数据，使用具有相同胎龄 (GA) 的不同胎儿，这些误差为 11.84 mm/25.17 ◦。平均推理时间为每平面 2.97 毫秒。结论所提出的网络可靠地定位了幻影数据中胎儿大脑内的超声平面，并成功地从与训练中类似的 GA 中推广了看不见的胎儿大脑的姿势回归。未来的发展将扩大预测范围，以预测整个胎儿的体积，并评估其在获取标准胎儿平面时基于视觉的徒手超声辅助导航的潜力。