在本课程中,我们将采用统计观点,这将需要熟悉概率(例如随机变量,期望,独立性,联合分布,条件分布,贝叶斯规则和多元正态分布)的基本概念(例如,随机变量,期望,独立性,联合分布,有条件分布和多元正态分布)。我们还将使用线性代数的语言来描述算法并进行任何分析,因此您应该熟悉诸如规范,内部产品,正交性,线性独立性,特征值/矢量,特征值分解等概念等概念。以及多变量演算的基础知识,例如部分衍生物,梯度和链条规则。如果您作为本科生(或最近)就这些主题开设了课程,那么随着学期的进行,您应该能够填补理解中的任何空白。最后,许多家庭作业和课程项目都需要使用Python。没有必要对Python的经验,但是我假设对科学编程的基础知识(例如,具有C,MATLAB或其他一些编程语言)。
r软件包doubleml实现了Chernozhukov,Chetverikov,Demirer,Duflo,Duflo,Hansen,Newey,Newey和Robins(2018)的双重/辩护机器学习框架。它提供了基于机器学习方法的因果模型中参数的功能。双机器学习框架由三个关键成分组成:Neyman正交性,高质量的机器学习估计和样品分裂。可以通过MLR3生态系统中可用的各种最先进的机器学习方法来执行滋扰组件的估计。doubleml使得在各种因果模型中进行推断,包括部分线性和交互式回归模型及其扩展到仪器变量估计。doubleml的面向对象的实现为模型规范具有很高的灵活性,并使其易于扩展。本文是对双机器学习框架和R软件包DOUBLEML的介绍。在具有模拟和真实数据集的可再现代码示例中,我们演示了Doubleml用户如何根据机器学习方法执行有效的推理。
摘要:我们提出了一种紧凑型光学头设计,用于使用深度频率调制干涉法 (DFMI) 进行宽范围、低噪声位移传感。轴上光束拓扑结构在准单片组件中实现,依靠立方体分束器和通过垂直表面的光束传输来保持角度对准在空气或真空中运行时恒定,这会导致产生鬼光束,从而限制相位读出线性。我们研究了将这些光束耦合到 DFMI 的非线性相位读出方案中,并对相位估计算法进行了调整以减少这种影响。这是通过平衡检测和深度频率调制干涉法中具有不同相对时间延迟的拍频信号的固有正交性的组合来实现的,这是异差、正交或同差干涉法所不具备的独特功能。
复变量函数。简要回顾荣誉课程大纲所包含的主题:解析函数、柯西-黎曼方程、复平面积分、柯西定理、柯西积分公式。刘维尔定理。莫雷特拉定理。泰勒和罗朗展开式的证明。奇点及其分类。分支点和分支割线。黎曼单。留数定理。留数定理在定积分求值和无穷级数求和中的应用。(11 讲)线性向量空间、子空间、基和维数、向量的线性独立性和正交性、格拉姆-施密特正交化程序。线性算子。矩阵表示。矩阵代数。特殊矩阵。矩阵的秩。初等变换。初等矩阵。等价矩阵。线性方程的解。线性变换。基的变换。矩阵的特征值和特征向量。凯莱-哈密尔顿定理。矩阵的对角化。双线性和二次型。主轴变换。(9 讲)
摘要背景:中医化合物Sancao汤(SCD)是调节免疫力的民间处方。它由8种中草药,例如Prunellae Spica(Xiakucao),Houttuyniae Herba(Yuxingcao),Lysimimachiae Herba(Jinqiancao)等。在癌症中,白介素-6(IL-6)/转录3(STAT3)途径的信号传感器和激活因素直接促进癌细胞的增殖,存活和血管生成,精氨酸酶-1(ARG-1)是骨髓机源性抑制细胞(MDSCS)的关键酶,以促进免疫功能。尚不清楚SCD是否通过IL-6/STAT3途径调节MDSC中ARG-1的表达。因此,我们探讨了SCD对乳腺癌肺转移的作用和机制。方法:SCD中的组件已通过HPLC-MS分析。通过将4T1细胞注入BALB/C小鼠的乳腺脂肪垫中,建立了乳腺癌的自发转移模型。通过肺转移结节,肺病理学测试和免疫荧光评估2-4周,评估了 te-div>用肺转移结节,肺病理测试和免疫荧光评估SCD对PMN的作用。 血清测试和苏木精 - 欧洲蛋白染色(H&E)用于评估顺铂的副作用。 Western印迹和ELISA用于检测小鼠肺组织中Stat3信号通路的蛋白质和细胞因子。 结果:与仅SCD或顺铂治疗相比,SCD/顺铂(CP)协同给药不仅显着抑制了正交性乳腺肿瘤的生长,而且还减少了肺转移,并减少了CP诱导的肝毒性。te-div>用肺转移结节,肺病理测试和免疫荧光评估SCD对PMN的作用。血清测试和苏木精 - 欧洲蛋白染色(H&E)用于评估顺铂的副作用。Western印迹和ELISA用于检测小鼠肺组织中Stat3信号通路的蛋白质和细胞因子。结果:与仅SCD或顺铂治疗相比,SCD/顺铂(CP)协同给药不仅显着抑制了正交性乳腺肿瘤的生长,而且还减少了肺转移,并减少了CP诱导的肝毒性。值得注意的是,该组合有效地抑制了PMN的形成和MDSC在肺PMN中的积累,并伴随着CD4
PH401:数学物理 I (2-1-0-6) 线性代数:线性向量空间:对偶空间和向量、柯西-施瓦茨不等式、实数和复数向量空间的定义、度量空间、线性算子、子空间;跨度和线性独立性:行减少和方法;基础和维度:使用简化的跨度和独立性测试 (RREF) 方法;线性变换:图像、核、秩、基础变换、转移矩阵、同构、相似变换、正交性、Gram-Schmidt 程序、特征值和特征向量、希尔伯特空间]。张量:内积和外积、收缩、对称和反对称张量、度量张量、协变和逆变导数。常微分方程和偏微分方程:幂级数解、Frobenius 方法、Sturm-Liouville 理论和边界值问题、格林函数;笛卡尔和曲线坐标系中不同波动方程的分离变量法,涉及勒让德、埃尔米特、拉盖尔和贝塞尔函数等特殊函数以及涉及格林函数的方法及其应用。教材:
植物使用化学诱导的二聚化(CID)模块(包括受体pyr1和HAB1)感知脱落酸(ABA),这是由配体激活的pyr1抑制的磷酸酶。此系统是唯一的,因为可以重新编程配体识别的相对容易。为了扩展Pyr1系统,我们设计了一个正交的“*”模块,该模块携带了二聚体界面盐桥; X射线晶体学,生化和体内分析证实了其正交性。我们使用此模块创建了Pyr1* mandi /hab1*和pyr1* azin /hab1*,它们对其激活的配体曼陀果实和偶氮甲基具有纳摩尔敏感性。在拟南芥和酿酒酵母中进行的实验证明了使用活物生物传感器和构建多输入/输出遗传电路的抗抑郁剂污染物的敏感检测。我们的新模块启用了用于植物和真核合成生物学的可编码的多渠道CID系统,可以增强新的基于植物和微生物的感应方式。
摘要:我们提出了一种量子-经典混合变分算法,即量子轨道最小化方法(qOMM),用于获得厄米算子的基态和低激发态。给定表示本征态的参数化拟设电路,qOMM 实现量子电路来表示轨道最小化方法中的目标函数,并采用经典优化器根据拟设电路中的参数最小化目标函数。目标函数具有隐式嵌入的正交性约束,这使得 qOMM 可以对每个输入参考态应用不同的拟设电路。我们进行了数值模拟,试图使用 UCCSD 拟设电路在 STO-3G 基中寻找 H 2 、LiH 和由四个氢原子排列成方格的玩具模型的激发态。将数值结果与现有的激发态方法进行比较,qOMM 不太容易陷入局部最小值,并且可以通过更浅的假设电路实现收敛。
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据(对纵向数据使用分段纵向数据)。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中,灰质的分割名为“mwp1”,白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道,则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”(如果选择了用于检测较大变化的纵向模型)。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量(可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量)。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据(建议起始值为 6-8mm 1)。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型,并检查设计正交性和样本同质性:
摘要:轨道角动量 (OAM) 用方位角相位项 exp ð jl θ Þ 描述,具有具有不同拓扑电荷 l 的不受约束的正交态。因此,随着全球通信容量的爆炸式增长,特别是对于短距离光互连,光承载 OAM 由于其正交性、安全性以及与其他技术的兼容性,已证明其在空分复用系统中提高传输容量和频谱效率的巨大潜力。同时,100 米自由空间光互连成为“最后一英里”问题的替代解决方案,并提供楼宇间通信。我们通过实验演示了使用 OAM 复用和 16 进制正交幅度调制 (16-QAM) 信号的 260 米安全光互连。我们研究了光束漂移、功率波动、信道串扰、误码率性能和链路安全性。此外,我们还研究了 260 米范围内 1 对 9 多播的链路性能。考虑到功率分布可能受到大气湍流的影响,我们引入了离线反馈过程,使其灵活控制。