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COVID-19 的数据驱动分析揭示了持续的免疫...
1 新加坡免疫学网络，新加坡科技研究局，新加坡，2 A*STAR 传染病实验室，新加坡科技研究局，新加坡，3 新加坡国立大学生物科学系，新加坡，4 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物化学系，新加坡，新加坡，5 新加坡樟宜综合医院传染病系，新加坡，6 新加坡国立大学医院医学系，新加坡，7 新加坡中央医院传染病系，新加坡，8 杜克-新加坡国立大学医学院新发传染病项目，新加坡，新加坡，9 新加坡国家传染病中心，新加坡，10 新加坡陈笃生医院传染病系，新加坡，11 南洋理工大学李光前医学院，新加坡，新加坡，12 新加坡国立大学杨潞龄医学院和新加坡国立大学卫生系统，新加坡，13新加坡国立大学苏瑞福公共卫生学院及新加坡国立大学卫生系统，新加坡，14 利物浦大学感染、兽医学和生态科学研究所，利物浦，英国
数据驱动制造过程中的高级数据收集与分析
摘要 制造过程的需求和复杂性迅速增长，使得使用制造数据实现精确分析和控制成为最高优先级，而不是使用简化的物理模型和人类专业知识。在数据驱动制造时代，数据量的爆炸式增长彻底改变了数据的收集和分析方式。本文概述了为在制品制造数据收集和分析而开发的技术的进步。可以得出结论，由于间接测量的复杂性和不确定性，促进直接测量的突破性传感技术是先进数据收集的重要主导趋势之一。另一方面，由于描述复杂制造过程的能力有限，基于物理模型的数据分析不可避免地包含简化，有时甚至包含不适定的解决方案。机器学习，尤其是深度学习方法在获得大量数据后，具有做出更好决策以实现流程自动化的巨大潜力，而趋势数据驱动的制造方法则通过使用有限的数据来实现类似甚至更好的决策。这些趋势可以通过分析制造过程的一些典型应用来证明。关键词：数据驱动制造、智能制造、过程监控、数据分析、机器学习
最佳纠缠证人：可扩展的数据驱动方法
多方纠缠是允许量子设备胜过其副手的关键资源，并且纠缠认证对于评估任何量子优势至关重要。唯一的可扩展认证计划依赖于纠缠见证，通常仅对特殊纠缠状态有效。在这里，我们关注量子状态的有限测量集（以下称为量子数据）；我们提出了一种方法，鉴于对感兴趣系统的特定空间分区，可以有效地确定数据集是否与可分离状态兼容。当兼容性被证实时，该方法会为手头的量子数据产生最佳的纠缠见证人。我们的方法基于将可分离状态映射到晶格上的平衡经典理论上。并将兼容性问题映射到一个反统计问题上时，每当经典场理论都不描述玻璃系统时，在多项式时间内就达到了解决方案。我们的结果为量子设备中系统的纠缠认证铺平了道路，相对于可访问的可观测值进行了优化。
数据驱动工程系统可靠性优化的定量方法
回想起来，最近几年让我学会了从新的、有价值的角度看待我的工作、我自己和他人。我坚信这将对我未来的职业和个人发展产生持久的积极影响。这要归功于那些我要表示真挚感谢的人。Dieter Kranzlmüller 教授，感谢他在慕尼黑大学指导我的论文，并从一开始就在正确的时间提供正确的问题和答案。Rüdiger Schmidt 教授，感谢他随时可以审阅我的论文，他详细而深思熟虑的评论以及鼓舞人心的讨论。Benjamin Todd 博士，感谢他让我自由地追求我的目标，在需要时提供必要的支持，并在需要时捍卫我的利益。您的贡献是让这三年成为一段有益而有趣的旅程的最大贡献。Andreas Müller 教授，在办公时间之外进行鼓舞人心的讨论和坚定的支持。Jan Uythoven 和 Andrea Apollonio，在可靠性和可用性研究工作组中进行卓有成效的合作。我的同事 David Nisbet、Yves Thurel、Slawosz Uznanski、Thomas Cartier-Michaud、Volker Schramm、Arto Niemi、Jochen Schwenk、Christophe Martin、Raul Murillo Garcia、Konstantinos Papastigerou 和整个 CCE 部门，分享他们的专业知识和意见，帮助我在高效而友好的氛围中进一步发展我的想法和方法。德国博士生项目、欧洲核子研究中心未来环形对撞机研究提供并资助了这个有趣的研究项目，Jean Paul Burnet 领导的 TE-EPC 小组在令人信服的环境中主持了我的研究。最后，我要感谢我的父母和姐姐，即使我在这个雄心勃勃的项目中彻底失败了，他们也给了我信心。简而言之，感谢你们让我记住了博士宇宙之外的许多重要事物。感谢我了不起的朋友们，让外面的博士宇宙变得尽可能有趣和令人兴奋。
一种用于评估生成模型的数据驱动方法......
流行的感知理论假设大脑通过贝叶斯推理在生成世界模型中实现感知。一个著名的理论，神经采样代码 (NSC)，认为对刺激的神经元反应代表来自引起刺激的潜在世界状态变量的后验分布的样本。尽管理论上很优雅，但 NSC 并没有指定生成模型的确切形式，也没有规定如何将理论与记录的神经元活动联系起来。先前的研究假设了简单的生成模型，并测试了它们与神经生理数据的定性一致性。目前，规范理论与神经元记录没有精确的一致性，尤其是在对自然刺激的反应方面，而且缺乏对 NSC 下模型的定量实验评估。在这里，我们提出了一种新的 NSC 形式化方法，该方法 (a) 允许我们直接将 NSC 生成模型与记录的响应自然图像的神经元活动相匹配，(b) 制定更丰富、更灵活的生成模型，以及 (c) 使用标准指标定量评估 NSC 下的不同生成模型。此外，我们使用我们的形式化方法从训练后的生成模型中推导出刺激条件下的神经元反应预测模型，并将其与神经系统识别模型进行比较。我们通过拟合和比较经典和灵活的基于深度学习的生成模型来展示我们的方法，这些模型基于从猕猴初级视觉皮层 (V1) 到自然图像的群体记录，并表明灵活模型在生成和预测模型性能方面均优于经典模型。总体而言，我们的工作是朝着定量评估 NSC 迈出的重要一步。它提供了一个框架，让我们可以直接从神经元群体记录中学习生成模型，为通过实验理解感知和行为背后的概率计算原理铺平了道路。
基于增强学习的数据驱动模型 - 引用自适应控制方法
摘要 - 模型引用自适应系统是指引导植物追踪所需参考轨迹的技术的共同体。通常采用基于Lyapunov，滑动表面和后退的理论的方法来建议自适应控制策略。所产生的解决方案通常是由参考模型的复杂性和派生的控制策略的复杂性来挑战。此外，控制策略对过程动力学和参考动力学模型的明确依赖性可能会导致面对不确定或未知动态的效率降低效率。此处为自主系统开发了一种模型 - 参考自适应解决方案，该解决方案解决了基于错误的结构的汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼方程。所提出的方法用整体的时间差方程描述了该过程，并使用积分加强学习机制解决了该过程。这是实时完成的，而无需知道或使用控制策略中的过程或参考模型的动态。采用一类飞机来验证拟议的技术。索引术语 - 模型参考控制，整体钟声方程，积分加强学习，自适应批评家
组织者特殊展览数据驱动：R＆D DX区
・材料信息学（材料发现/财产预测/第一个原则计算等）・过程信息学（过程发现/实时传感/过程模拟等）・相关技术（自主发现系统/高通量实验以及AI机器人/分析，评估和测量技术）等。
人工智能时代数据驱动创新中的算法偏见
数据驱动创新 (DDI) 因其在 AI 时代改变创新的潜力而备受关注。数字巨头亚马逊、阿里巴巴、谷歌、苹果和 Facebook 因 DDI 而享有可持续的竞争优势。然而，人们对 DDI 过程中可能存在的算法偏见知之甚少，这些偏见会导致不公正、不公平或有偏见的数据产品开发。因此，这篇客座编辑旨在通过系统的文献综述、主题分析和澳大利亚机器人债务计划的案例研究，探索整个 DDI 过程中算法偏见的来源。研究结果表明，算法偏见有三个主要来源：数据偏见、方法偏见和社会偏见。从理论上讲，我们的研究结果阐明了动态管理能力在解决各种偏见方面的作用。从实践上讲，我们提供了解决算法偏见的指南，重点关注数据、方法和管理能力。
数据驱动方法研究企业成长和基础设施设计
运营指标衡量并量化机构实践和流程的效率、效果、成本和风险。战略性地使用研究指标可以帮助研究企业规划、计划并就资源需求、分配方法和可扩展性做出有效的业务决策。