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逆境暴露的发展时机与成年中的白质完整性之间的多元联系
抽象的早期逆境在全球范围内普遍存在，这代表了整个生命周期中心理健康负担增加的有效风险因素。但是，逆境暴露，神经生物学变化和心理健康问题之间存在实质性的异质性。考虑到逆境的关键特征，例如暴露的发展时机可以阐明逆境，神经发育和心理健康之间的关联。本研究利用稀疏的规范相关性分析来表征逆境年龄暴露年龄与整个大脑中白质区完整性之间的协方差模式。我们发现，在儿童期间（尤其是5-6岁和8-9岁）的逆境暴露与白质道完整性的变化有关，以便支持感觉运动功能的区域在与逆境暴露的关系中表现出更高的完整性，而支持皮质皮层通信表现出较低的完整性。此外，在学龄前年龄和中学期间经历的逆境（4-9岁）与逆境相关的潜在道模式与成年后与创伤相关的症状有关。我们的发现强调了逆境暴露可能会以功能和发展的特定方式差异地影响白质，并表明4-9岁之间经历的逆境可能会以与成人心理健康相关的方式影响全球白质区的发展。
多元贝叶斯结构化变量选择用于药物基因组学研究
很大一部分晚期实体瘤具有潜在可治疗的基因组变异体（Fontes Jardim等，2015; Le Tourneau等，2015； Von Hoff等，2010），但实际上很少有癌症患者受益于基因组知识治疗（Marquart等人，2018年）。因此，通过更好的患者分层和疗法的患者设计，有很大的潜力可以改善对个别患者的治疗的使用和利益。精确癌症医学旨在根据每个患者疾病的详细分子表征来指导癌症患者治疗。一种快速获得关注的策略是离体癌症药物敏感性筛查，该策略预示着对癌细胞系和患者衍生细胞中一系列潜在疗法的反应，并确定与药物反应相关的分子特征。研究，药物替代性和分子（多词），数据都可以使用的研究通常称为药物研究。在本文中，我们采用具有高维输入矩阵的多元（多响应）回归设置来分析药物基因组学数据，其中几种药物的敏感性是响应变量，分子（多）OMICS变量是输入特征。我们分析了癌症（GDSC）数据库中药物敏感性基因组学的数据（Garnett等，2012; Yang等，2013），其中包含来自药物敏感性筛选的结果，用于代表数百种泛滥癌症的癌症药物的癌症药物的结果。
ml-mags：用于基因和效果大小收缩率的多元遗传关联分析的机器学习框架
摘要。遗传学的一个基本目标是确定遗传变异与性状的相关性，通常使用全基因组关联（GWA）研究结果的回归结果。重要的方法论挑战是考虑到GWA效应估计的通货膨胀，并同时研究多个特征。我们利用这两个挑战的机器学习方法，开发了一种称为ML-MAGE的计算高效方法。首先，我们缩小了使用神经网络在变体之间非独立引起的GWA效应大小的通胀。然后，我们通过变异推断在多个性状之间群集变体关联。我们将通过神经网络收缩的性能与正则回归和绘制映射进行了比较，这两种方法用于解决膨胀效应，但处理不同大小的焦点区域的变体。我们的神经网络收缩在近似模拟数据中的真实效应大小方面优于两种方法。我们的无限混合聚类方法提供了一种灵活的，数据驱动的方式，可区分不同类型的关联（特征特异性，跨性状或虚假），基于其正则效应。聚类也会产生更高的精度和回忆，以区分模拟中的基因级关联。我们证明了ML-MAGE在英国生物库中的两个定量性状和两个二元性状的关联分析中的应用（英国500,000名居民的遗传和表型数据）。我们从单特征富集测试中鉴定出的相关基因与已知特征相关的生物学过程重叠。除特定特定的关联外，ML-mages还标识了几种具有共享多特征关联的变体，提示了假定的共享遗传结构。
使用静止状态功能连通性在识别主要抑郁症的多元机器学习分析：多中心研究
摘要：使用静止状态功能连通性（RS-FC）数据诊断重大抑郁症（MDD），遇到了许多挑战，例如高维度，小样本和个体差异。To assess the clinical value of rs-FC in MDD and identify the potential rs- FC machine learning (ML) model for the individualized diagnosis of MDD, based on the rs-FC data, a progressive three-step ML analysis was performed, including six di ff erent ML algorithms and two dimension reduction methods, to investigate the classi fi cation performance of ML model in a multicentral, large sample dataset [1021例MDD患者和1100例正常对照（NCS）]。此外，线性最小二乘拟合的回归模型用于评估RS-FC特征与MDD患者临床症状的严重程度之间的关系。在使用的ML方法中，通过极端梯度提升（XGBoost）方法构建的RS-FC模型显示出最佳的分类性能，可将MDD患者与单个水平的NCS区分开（准确性= 0.728，Sensitivity = 0.720，Sensitivity = 0.720，Speciifity = 0.739，Speciifity = 0.739，curve = 0.8331）。同时，通过XGBoost模型识别的RS-FC主要分布在默认模式网络，边缘网络和Visual Network之间。更重要的是，可以使用XGBoost模型确定的RS-FC特征来准确预测MDD患者的17个单个汉密尔顿抑郁量表评分（调整后的R 2 = 0.180，根平方误差= 0.946）。使用RS-FCS的XGBoost模型显示了MDD患者和HCS之间的最佳分类性能，具有良好的概括和神经科学的解释性。关键字：重度抑郁症，静止状态功能连接，多中心，机器学习，分类，极端梯度增强■简介
多元函数的量子傅里叶分析及其对一类薛定谔型偏微分方程的应用
在这项工作中，我们基于傅里叶分析开发了一种高效的函数和微分算子表示。利用这种表示，我们创建了一种变分混合量子算法，用于求解静态、薛定谔型、哈密顿偏微分方程 (PDE)，使用空间高效的变分电路，包括问题的对称性以及全局和基于梯度的优化器。我们使用该算法通过计算三个 PDE（即一维量子谐振子和 transmon 和 flux 量子比特）中的基态来对表示技术的性能进行基准测试，研究它们在理想和近期量子计算机中的表现。利用这里开发的傅里叶方法，我们仅使用三到四个量子比特就获得了 10-4 –10-5 阶的低保真度，证明了量子计算机中信息的高度压缩。实际保真度受到实际计算机中成本函数评估的噪声和误差的限制，但也可以通过错误缓解技术来提高。
Ph.D.资格考试Ph.D.资格考试
Algebraic numbers, Ring of integers of an algebraic number field, Integral bases, Norms and traces, The discriminant, Factorization into irreducibles, Euclidean domains, Dedekind domains, Prime factorization of ideals, Principal ideal rings, Lattices, Minkowski's Theorem, Geometric Representation of Algebraic Numbers, Class-group and class number, Computational Methods, Fermat的最后定理，Dirichlet的单位定理，二次残基。•参考1代数数理论，Serge Lang。•参考文献2计算代数数理论的课程，亨利·科恩（Henri Cohen）。b：有限领域的有限场（数学518），有限端的表征，不可减至的多项式的根，痕迹，规范和基础，统一和环形多样性的根，对有限型领域的元素的代表，多元元素和多元级别的多元元素，多元级别的多元元素，多元级别的多态元素，多元级别的多元元素，多元级别的多态元素，多元型元素，多元级别的多元元素，不可删除的多项式，多项式在有限场上的分解，指数总和，线序重复序列，最小多项式，有限磁场的理论应用，有限的几何形状，组合物，组合物，线性模块化系统，pseudorandom序列。•参考1有限领域及其应用简介，Harald Niederreiter Rudolf Lidl。
拉吉夫·甘地知识技术大学 - AP
多元函数：多元函数的极限、连续性和可微性，偏导数及其几何解释，微分，复合函数和隐函数的导数，链式法则，雅可比矩阵，高阶导数，齐次函数，欧拉定理，调和函数，多元函数的泰勒展开式，多元函数的最大值和最小值 - 拉格朗日乘数法。单元 - V（5 个接触小时）
混杂生理信号的多元卡尔曼滤波回归用于 fNIRS 数据的实时分类
意义：功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性技术，用于测量与神经功能相关的人体皮层血流动力学变化。由于其小型化潜力和相对较低的成本，fNIRS 已被提议用于脑机接口 (BCI) 等应用。与诱发神经活动产生的信号相比，大脑外生理产生的信号幅度相对较大，这使得实时 fNIRS 信号解释具有挑战性。通常使用结合生理相关辅助信号（例如短分离通道）的回归技术将脑血流动力学反应与信号中的混杂成分分离。然而，大脑外信号的耦合通常不是瞬时的，需要找到适当的延迟来优化干扰消除。
使用多元曲线分辨率与全面的二维气相色谱法相结合的香水中精油的定量分析
使用多变量曲线分辨率（MCR）构建多元定量模型，并使用综合的二维气体色谱法获得了具有频流电离检测（GC×GC-FID）的数据。MCR算法提出了一些重要特征，例如二阶优势和通过交流最小二乘（ALS）过程优化每个纯组件的仪器响应的恢复。使用仅包含已知浓度的精油和谷物酒精作为溶剂的校准集量化迷迭香精油的模型。校准曲线将迷迭香精油和
一种基于神经塑性的多元神经监测方法，用于基于神经塑性的计算机化认知训练
〜rom爆炸型<近距离冲击波几乎没有影响的空间。核弹头将对卫星产生非常效果1，因为它们的致命辐射。但是，核反卫星武器的影响将是不加区分的，很可能会导致Fr，Iendly Sajtdlite和敌人的武器销毁。杀手卫星利用了卫星组件的耐药性不佳 - 尤其是太阳能电池，造成了强烈的加热和辐射损伤。高能激光器可以轻松地针对卫星，因此他们想象中的杀手卫星中的使用是广泛的。另一个可能的可能是£11om 使用针对目标卫星的.ion光束会通过破坏或严重损坏它的内部仪器引起弧形和排放。 精确的导弹还提供了通过碰撞或使用传统的战争头在目标附近引爆的可能性的可能性。 美国和苏联在1963年和1967年签署了单独的条约，首先禁止测试，然后在太空中部署核武器。 ，但自1968年以来，苏联一直在塞蒂吉（Sateiji），TES和。的一般宇宙系列中进行测试。 在这些轨道上是一个轨道的dnte，keepor被操纵，以制作一个或mo11e剂量，通过ta，rget sa使用针对目标卫星的.ion光束会通过破坏或严重损坏它的内部仪器引起弧形和排放。精确的导弹还提供了通过碰撞或使用传统的战争头在目标附近引爆的可能性的可能性。美国和苏联在1963年和1967年签署了单独的条约，首先禁止测试，然后在太空中部署核武器。，但自1968年以来，苏联一直在塞蒂吉（Sateiji），TES和。的一般宇宙系列中进行测试。在这些轨道上是一个轨道的dnte，keepor被操纵，以制作一个或mo11e剂量，通过ta，rget sa在这些轨道上是一个轨道的dnte，keepor被操纵，以制作一个或mo11e剂量，通过ta，rget sa在迄今为止发生的27个这样的宇宙发射中，只有7个结束了拦截器的爆炸，这些爆炸并不总是存在于目标卫星的一般附近。拦截器在轨道上爆炸的最新测试