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Yao Xie（她/她/她）研究声明
我的研究在于通过工程问题引起的统计，优化和机器学习的交集。我探索了理论和应用方面，并通过与域专家进行密切互动，在实际数据应用程序上进行了广泛的工作。在方法论开发方面，我的重点一直在设计算法上，这些算法不仅是计算机上有效的，而且在统计上是原则性的，提供了可靠的保证。i强调严格的数学分析，以建立理论属性并保证误差界限，类似复杂性和不确定性定量，并在可能的情况下努力最佳。我正在积极地将统计推断（例如假设检验和不确定性量化）与当代机器学习技术整合在一起。这种集成旨在为可信赖和可解释的机器学习奠定统计基础。在针对实际应用时，我的目标是使用数据来解决有影响力的社会问题。我的研究议程具有凝聚力，具有互连的主题，如下所述。
有条件的生成对抗网络 - ...
摘要在收成期间缺乏遥感图像在估计农作物产量方面构成了重大挑战。这项研究通过使用条件生成对抗网络的基于病例的推理框架（CGANA-CBR）来克服这一挑战，以在收获期间生成农田的遥感图像。具体来说，该研究使用CGANA-CBR模型生成农田的遥感图像，然后使用这些生成的图像来补充缺乏收获周期数据的真实遥感图像，从而实现了数据增强。随后，训练了卷积神经网络（CNN）模型，以提高平均产量预测的准确性。结果表明，与仅在实际远程感应数据中训练的基线CNN模型相比，RMSE的CNN模型同时结合了实际数据和CGANA-CBR生成的数据，其平均降低为6.3％。研究还发现，训练持续时间和使用的数据量显着影响模型性能，这表明需要在该领域进行进一步研究。
替代小提琴图以显示零充气...
摘要：通常，SCRNA-SEQ数据包含许多0值，每个基因的表达显示为零插入分布。因此，小提琴图通常用于显示SCRNA-Seq数据的分布，因为它们可以表示多模式分布的形状。但是，当0个值的比例非常大时，在小提琴图中，0峰变得太大，而非零值的分布形状很难看见。为了解决此问题，在这项研究中，提议了单簧管图作为小提琴图的替代方案，以显示SCRNA-SEQ数据的零空调。在单簧管图中，每个分布都以单簧管状的形状表示。长轴对应于分位数，宽度表示每个数据值的大小。末端的直线至0值。通过使用单簧管图，可以同时且有效地显示0个值的比例和非零值的分布。显示了用于人工数据的示例和实际数据。
并行闭环保障流程建模研究
舰载机保障过程是一个具有时滞和并行性的复杂闭环系统。目前，相关文献缺乏对并行闭环系统的研究。由于系统动力学是一种能够揭示复杂系统动态过程的方法。因此，本文提出了一种基于系统动力学的并行闭环作业建模方法。为了分析舰载机并行闭环系统，建立了舰载机保障过程模型。给出了保障过程流程图和系统结构方程，分析了动态过程和静态性能。仿真基于尼米兹号航空母舰的实际数据。仿真分析了加油作业、武器装载作业、其他作业和打击任务对保障能力的影响。通过仿真分析，找到了影响保障能力的瓶颈因素。提出了一种新的舰载机保障过程评估方法。为提高舰载机保障能力和航母作战能力提供了参考。
成为人工智能学徒
人工智能学徒计划 (AIAP)™ 是一个为期 9 个月的计划，由新加坡人工智能协会 (AISG) 与新加坡资讯通信媒体发展局 (IMDA) 合作运行，旨在为行业培养一批本地人工智能工程师。这是一个深度技能培训计划，选拔过程非常严格。申请人应已具备人工智能和机器学习 (ML) 领域扎实的基础技能和知识，尽管在实际数据和生产环境中的实际经验和接触有限。本指南可满足多种需求。它提供了一个结构化的 12 个月学习途径，以达到被 AIAP™ 录取所需的水平。新申请人可以在提交申请之前根据所列要求检查自己。不成功的申请人也可以评估自己的技能，并激励自己改进并再次尝试。最后，它定义了成为 AISG 人工智能认证途径中的人工智能助理工程师的最低标准。
数据驱动的船舶数字孪生用于估算海洋污损造成的速度损失
航运约占世界贸易的 90%，对环境产生了重大影响。因此，航运业面临的一个关键问题是开发能够提高船舶效率的技术，通过减少燃料消耗和不必要的维护操作。例如，海洋污损现象影响深远，因为为了防止或减少其增长（影响船舶消耗），需要昂贵的干船坞来清洁船体和螺旋桨，并且必须根据速度损失估算来安排。在这项工作中，利用从船上传感器收集的大量信息，构建了船舶的数据驱动数字孪生，并用于估算由于海洋污损造成的速度损失。对来自两艘 Handymax 化学品/成品油轮的实际数据，对所提出的方法与 ISO 19030（处理此任务的事实标准）进行了彻底的比较。结果清楚地表明了该提案的有效性及其相对于 ISO 19030 更好的速度损失预测精度，从而可以减少因结垢造成的燃料消耗。
基于 KPI 的实验方法，通过评估...
为空中交通管制员建立和维护进场飞机着陆顺序提供的支持工具。AMAN系统设计初衷是为了提高空中交通管理（ATM）的效率，但很少有研究基于关键绩效指标（KPI）研究该系统的运行效益，并在实时环境下评估实际数据。本文的主要目的是提出一种基于KPI的可迁移比较分析方法，用于通过雷达轨迹识别AMAN的运行效益。首先，通过联合研究全球主流的ATM绩效框架建立了6个KPI。其次，根据每个KPI的特点确定合适的评估技术方法。最后，以中国某大城市机场为例，定义3个时期，形成相似性较高的数据样本进行对比实验。结果验证了所提方法的可行性，并发现在AMAN系统作用下，进场运行性能得到了全面的改善。
难以控制的糖尿病：皮质醇在起作用吗？
实际上，多项研究表明，T 2 DM范围约5％至10％的患者的高皮质醇患病率。11-15“当询问内分泌学家有多少患者患有库欣综合症时，大多数人通常会在整个练习中说1-2位患者。但是，当您看到继发于超皮质醇的高血糖患病率的实际数据时，您会意识到，每个人都可能看到20-30名患有这种疾病的患者。只是他们被伪装成难以控制的糖尿病患者。底线是，这比我们最初想象的要重要得多。”“通常，这些患者因不符合治疗计划而被抛在一边，但我相信大多数患者通常擅长遵循他们的治疗计划；因此，当我们看到这些难以控制的糖尿病患者时，也许我们应该首先考虑一下基本的高素质主义问题，而不是对结论结论，”约翰·布斯（John Buse）博士补充说。
微生物的布罗克生物学第14版
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电子商务产品推荐系统使用机器学习算法
摘要算法用于电子商务产品推荐系统。由于人工智能研究社区的发展和增长，这些系统最近才开始利用机器学习算法。该项目愿意改变电子商务平台与用户通信的方式。We have created a model that can customize product recommendations and offers for each unique customer using cutting-edge machine learning techniques, we used PCA to reduce features and four machine learning algorithms like Gaussian Naive Bayes (GNB), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), the Random Forest algorithms achieve the highest accuracy of 99.6% with a 96.99 r square score, 1.92% MSE得分和0.087 MAE得分。结果对客户和业务都是有利的。在这项研究中，我们将详细检查模型的开发和培训，并显示其使用实际数据的表现。从机器中学习可以改变电子商务世界。