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哲学硕士学位（微电子学）课程及理学...
修读“项目报告”的学生须修读以下七门选修学科单元／科目，以获得21 学分；修读“实习及报告”的学生须修读以下八门选修学科单元／科目，以获得24 学分︰ 集成电路研究方法和应用选修45 3 数字集成电路选修45 3 数据转换器集成电路设计选修45 3 柔性交流输电系统选修45 3 电源管理集成电路设计选修45 3 生物医学工程专题选修45 3
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各个应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关Mi-Crobiome的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型gaussian popula图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于分配外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础义务网络的推理中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算有效搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和降低结构的同时推断，包括图形不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法从一般的多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是对微生物组分析的关系。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型；离散的weibull;链接预测；结构学习；微生物组
棉叶卷曲疾病抑制的微生物群移植⠎核心微生物组和转录组动力学
微生物群移植是管理植物性疾病的强大工具。这项研究研究了微生物群移植对棉叶毛皮疾病（CLCUD）抗性的影响，该物种长度良好，但对生物胁迫的敏感性很高。分析了抗clcud抗性物种gossypium arboreum的v3-v4 16S rRNA基因扩增子，来自根际和腓骨层的微生物馏分以及易感棉花品种。已经确定了与疾病抗性相关的独特细菌分类群。进行了种间和种内微生物群移植，然后进行CLCUD发病率分析。可以看出，从G. arboreum fdh228中移植的根际微生物群体显着抑制了G. hirsutum品种中的Clcud，表现优于外源水杨酸的施用。虽然浮游移植也降低了疾病的发生，但它们的效率不如根际移植。差异表达分析DESEQ2用于识别与Clcud抑制相关的关键细菌属，包括pseudoxanthomonas和stenotrophomonas在G. arboreum fdh228的根际中。功能途径分析揭示了耐受物种中应力反应和代谢的上调。转录组学揭示了与蛋白质磷酸化和种间根际微生物群移植中有关的基因上调。这项研究强调了微生物群移植是一种可持续的方法，用于控制CLCUD以及有助于Clcud耐药性的特定微生物和遗传机制。
微塑料及其与微生物群的相互作用
作为一种新的污染物，微塑料（MPS）以其对不同生态系统和生物体的负面影响而闻名。MPS因其小体积而被生态系统轻松地以各种或Ganism的形式吸收，并在受影响的生物体中引起免疫，神经和呼吸道疾病。此外，在受影响的环境中，MP可以释放有毒的作用，并充当特定微生物定植和运输的载体和支架，并导致微生物群和生物地球化学和营养素动态的失衡。为了解决控制MPS对微生物群和生态系统污染的担忧，MPS的微生物生物降解可能被视为有效的环境友好方法。提出的论文的目标是提供有关MPS对微生物群的毒理作用的信息，以讨论MPS微生物定植的负面影响，并以MPS的生物降解能力引入微生物。
消息传递基于贝叶斯的贝叶斯对推车系统的控制
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器，这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质，我们通过（1）假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识，并且（2）在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而，贝叶斯框架，尤其是专用推理框架，可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中，整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程，以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制，解决了诸如非线性因素，有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明，随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率，贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
检测棕榈油叶病
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用，并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品，这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域，并在域专家的帮助下标记。用于特征提取，同时考虑了实验室和RGB颜色空间，以及Haralick纹理特征，每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征，应用主成分分析（PCA）和随机森林方法。随后使用支持向量机（SVM）进行叶片健康状况的分类，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能，这些均来自混淆矩阵。研究发现，PCA和随机森林显着提高了模型性能，从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解，并在精确农业中使用了潜在的应用。此外，结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径，强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
内侧颞叶（边缘系统）
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分，医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来，他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切，他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话，但如果你离开房间片刻，当你回来时，他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
使用Chrysomelidae（叶甲虫）
结果：数据库包括73342个条形码，分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱（物种代理）。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半，而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家，哥斯达黎加，加拿大，南非，德国和西班牙，尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系，但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度，因为一个国家添加了更多的物种多样性，并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而，在物种层面，即使在最激烈的采样国家中，库存仍然不完整，并且对全球物种丰富度模式的评估不足。