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使用通用线性模型进行学习策略分析
背景：HIV感染严重破坏了口服微生物组，增加了革兰氏阴性细菌的存在，例如牙龈卟啉单胞菌（P. gingivalis），在超过80％的病例中检测到。牙龈疟原虫分泌脂多糖（LPS），这是一种有效的免疫刺激剂，即使在抗逆转录病毒疗法（CART）治疗的HIV患者（PWH）中，也会损害原发性人类口服角质形成细胞（HOK）。HOK细胞通过激活炎性体复合物（包括DNA敏感性炎性体蛋白）来应对细菌和病毒刺激。虽然众所周知，仅LPS会触发规范和非经典途径，导致炎症体激活，但我们的研究研究了HIV暴露与LPS如何与LPS协同诱导HOK中的炎症反应。我们假设HOK暴露素HOK细胞可增强对LP的AIM2激活，从而导致慢性炎症和免疫失调的增加 - 在PWH中。
利用线性光学和时频编码实现任意单量子比特门的并行合成
我们提出了新方法，用于精确合成具有高成功概率和门保真度的单量子比特幺正，同时考虑了时间箱和频率箱编码。所提出的方案可通过光谱线性光学量子计算 (S-LOQC) 平台进行实验，该平台由电光相位调制器和相位可编程滤波器（脉冲整形器）组成。我们评估了两种编码中任意门生成的两种最简单的 3 组分配置的保真度和概率性能，并使用单音射频 (RF) 驱动 EOM，为时间箱编码中任意单量子比特幺正的合成提供了精确的解析解。我们进一步研究了使用紧凑实验装置在多个量子比特上并行化任意单量子比特门，包括光谱和时间编码。我们系统地评估和讨论了 RF 带宽（决定驱动调制器的音调数量）以及不同目标门的编码选择的影响。此外，我们还量化了在实际系统中驱动 RF 音调时，可以并行合成的高保真 Hadamard 门的数量，且所需资源最少且不断增加。我们的分析将光谱 S-LOQC 定位为一个有前途的平台，可进行大规模并行单量子位操作，并可能应用于量子计量和量子断层扫描。
使用线性方法解码大脑活动中的语音
比较：1. 直接解码语音的 F0 和倒谱梅尔系数，以及 2. 通过发音表示间接解码语音。为了从皮质活动中解码发音轨迹，首先使用动态时间规整算法从患者的音频记录中推导出这些轨迹。训练不同的循环或前向传播神经网络对电磁发音学数据进行发音-声学合成，并使用客观和感知标准进行评估。最佳模型经过微调，可以根据轨迹预测语音倒谱梅尔系数
利用线粒体编程的细胞死亡动力学来增强肺腺癌的预后准确性和免疫疗法疗效
抽象背景肺腺癌（LUAD）是一种高度异质性疾病，对准确的预后预测构成了重大挑战。线粒体在真核细胞的能量代谢中起着核心作用，并可能影响程序性细胞死亡（PCD）机制，这对于肿瘤发生和癌症的进展至关重要。然而，线粒体功能与pCD之间相互作用的预后意义需要进一步研究。方法我们使用机器学习分析了来自七个全球队列中1231名LUAD患者的数据，以开发与线粒体相关的PCD签名（MPCD）。使用六种免疫疗法队列（LUAD，黑色素瘤，透明细胞肾细胞癌； n = 935）和21种肿瘤类型的PAN-CACTER队列进行验证。内部luad组织队列（n = 100）证实了核苷双磷酸激酶4（NME4）的预后意义。体内和体外实验探索了NME4在免疫排除中的作用。结果，MPCD在LUAD患者的预后表现出强烈的预测性能，超过了先前发表的LUAD特征的114个。此外，MPCD有效地预测了免疫疗法患者的结局（包括患有LUAD，黑色素瘤和透明细胞肾细胞癌的患者）。从生物学上讲，MPCD与免疫特征显着相关，高MPCD组表现出降低的免疫活性和冷肿瘤的趋势。nMe4是MPCD中的一个关键基因（相关= 0.55，p <0.05），与高表达的LUAD患者的预后较差有关，特别是在CD8沙漠表型中，通过我们的内部同学验证。多重免疫荧光证实了NME4与免疫细胞（例如CD3+ T细胞和CD20+ B细胞）之间的空间共定位和排除关系。进一步的实验表明，NME4在体外和体内调节了LUAD细胞的增殖和侵袭。重要的是，抑制NME4增加了CD8+ T细胞的丰度和活性，并增强了体内抗编程细胞死亡蛋白-1疗法的抗肿瘤免疫力。结论MPCD为个别LUAD患者提供个性化的风险评估和免疫疗法干预措施。nme4是MPCD中的关键基因，已被确定为一种新型癌基因
使用线性数据驱动模型
摘要 - 模型预测控制（MPC）已广泛应用于自主驾驶的不同方面，通常采用非线性物理派生的模型进行预测。但是，反馈控制系统本质上正确正确地正确正确，因此在许多应用程序中，使用线性时间不变（LTI）模型进行控制设计是足够的，尤其是在使用可靠的控制方法时。这种方法的理念似乎在当前的无人驾驶汽车研究中被忽略了，这是我们旨在在这里解决的研究差距。也就是说，我们没有衍生出相应的最佳控制问题的车辆动力学的细致的非线性物理模型，而是识别低阶数据驱动的LTI模型并通过可靠的线性MPC方法来处理其不确定性。我们基于管MPC（TMPC）为无人驾驶汽车开发了两步控制方案，该方案引入了结构鲁棒性，尽管在数据驱动的预测模型中对错误进行了建模，但仍确保了约束依从性。此外，我们采用了旨在利用线性MPC问题的特殊结构的快速优化方法。我们使用从现实世界数据中识别的车辆模型以及IPGCARMAKER中的仿真来评估所提出的控制方案，在该模型中，该车辆的模型固有地是非线性的，并使用了详细的3D物理学。我们的结果表明，可以有效地使用LTI模型来实现车道维护任务，TMPC可以防止车道出发和由于模型不确定性而导致的碰撞，并且线性模型允许与NAIVE MPC实现相比，可以通过数量级来减少计算时间的算法改进。
使用线性加速器，其组件的重要性及其开发的辐射疗法系统
1952年，两位天生才华横溢的物理学家，分别是亨利·卡普兰（Henry Kaplan）和埃德·金兹（Ed Ginzton）开始研究线性加速器的概念。在1997年，通过与强度调节辐射疗法结合使用，采取了进一步的步骤来推动线性加速器的使用[1]。结果是，从任何所需角度可以实现许多稀薄的辐射光束。线性加速器也被命名为线性粒子加速器，它可以加速加速带电颗粒（例如电子，质子或离子），使用一系列电场在直线上以高速为单位。与圆形加速器不同，该加速器使用磁场来弯曲颗粒的路径，Linac将颗粒保持在直路上的移动[2]。在放射治疗中，这种线性颗粒加速度用于药用目的，因为它会产生具有高能量的X射线和电子。因此，线性粒子加速器用于许多治疗应用。此外，它们在粒子物理学中也很有用，因为它们可以产生最高的动能，而线性加速器可以直接实现[3]。此外，线性加速器适用于粒子物理中的电子和质子，以获得高动能。有时称为LINAC的线性加速器是一种粒子加速器，具有增加带电的亚原子颗粒的能力，或者我们可以说，将带电的颗粒与线性光束线一起振荡的一系列电势。好吧，这种带电粒子加速的方法首先是由Leo Szilard [4，5]实验的。最新的放射治疗具有能力
目的：本文提出了使用线性编程共享成本在橡胶零件供应链中的新原材料成本管理概念（LPS
目的：本文使用线性编程共享成本（LPSC）在橡胶零件供应链中提出了新的原材料成本管理概念。橡胶零件广泛用于汽车零件行业。有多种产品模型和材料类型，以及由2层公司中的几个分包商生产的。但是，整个连锁店将整体成本管理作为1号公司。成本效益的模型在竞争时代更为重要。设计/方法论/方法：研究方法结合线性编程（LP）与共享成本（SC），并应用于库存管理。开发了LPSC模型，以与与分包商的第2级公司相关的第1层公司。LPSC与EOQ库存管理模型结合使用。调查结果：已开发了一种新方法来降低橡胶部件供应链中原材料管理的成本。研究局限性/含义：模型开发的局限性是它尚未对供应链管理系统具有实时控制。实际含义：将概念思想引入泰国的汽车橡胶部件供应链，并通过实际订单的试点测试接受测试。独创性/价值：本文在汽车橡胶零件供应链中介绍了新的概念原材料成本管理模型。与EOQ结合的LPSC是有效的，增加了供应链的价值，并同时减少了废物和生产过多。doi：https：//doi.org/10.5604/01.3001.0054.6085关键字：原材料成本管理，LPSC模型，橡胶部件制造，供应链管理对本文的参考，应通过以下方式提供：C。C. Klaidaeng，S。Butdee，K-O。Boonmee，使用LPSC模型的橡胶零件制造供应链的原材料管理，材料与制造工程成就杂志123/1（2024）25-32。
使用线性时间逻辑，分离行动地标和自然语言指令
1简介AI的使用通常需要一个人类的循环组合，以便用户能够做出明智的决定。这样的决定是识别并为特定用户选择最佳计划。有可能引起用户偏好（Das等人2019; Mantik，Li和Porteous 2022）和/或以计划者可以推荐的语言指定这些偏好，例如PDDL3.0（Gerevini and Long 2005），然后让计划者选择一个最佳计划。但是，该解决方案是不切实际的，尤其是在没有所有偏好和约束的情况下，请先使用所有偏好和约束。为此，要么以Top-K计划的形式生成多个计划问题的工作历史（Riabov，Sohrabi和Udrea 2014； Katz等人。2018），高质量的计划（Katz，Sohrabi和Udrea 2020）或多样化的计划（Srivastava等人。2007; Nguyen等。 2012; Vadlamudi和Kambhampati 2016; Katz和Sohrabi 2020; Katz，Sohrabi和Udrea 2022）。 最近，有几个应用程序生成了第一个多个计划，然后在选择过程中使用了用户。 其中一些应用在患者监测领域（Sohrabi，Udrea和Riaibov 2014），企业风险管理（Sohrabi等人。 2018），对话系统（Chakraborti等人。 2022; Rizk等。 2020; Sreedharan等。 2020b）和Web服务com-（Brachman等人） 2022）。 但是，与此类系统交互的用户相互交互几乎没有得到关注。2007; Nguyen等。2012; Vadlamudi和Kambhampati 2016; Katz和Sohrabi 2020; Katz，Sohrabi和Udrea 2022）。最近，有几个应用程序生成了第一个多个计划，然后在选择过程中使用了用户。其中一些应用在患者监测领域（Sohrabi，Udrea和Riaibov 2014），企业风险管理（Sohrabi等人。2018），对话系统（Chakraborti等人。2022; Rizk等。2020; Sreedharan等。2020b）和Web服务com-（Brachman等人2022）。但是，与此类系统交互的用户相互交互几乎没有得到关注。例如，在（Chakraborti等人。2021），所有计划均显示为可以选择的单独序列 - 当然不会扩展到较大集
使用线性季度调节器优化用于农业的轮式移动机器人的性能
使用轮式移动机器人系统的使用对于解决农业面临的一些未来问题至关重要。但是，车轮上的机器人系统目前不稳定，需要一种控制机制来提高稳定性，从而导致许多研究要求为轮式移动机器人系统开发适当的控制器算法。比例，积分，衍生（PID）控制器目前被广泛用于此目的，但是由于参数的破坏或波动，PID方法通常是不合适的。其他控制AP PRACHES，例如线性季度调节器（LQR）控制，可用于解决与PID控制器相关的一些问题。在这项研究中，开发了四轮滑动移动机器人的运动学模型，以测试LQR控制的功能。使用轮式移动机器人的特征检查了三种情况（控制廉价的，非零州昂贵；控制昂贵的，非零州廉价；仅非零州昂贵）。基于这些方案的廉价控制时间的高峰时间，定居时间和上升时间分别为0.1 s，7.82 s和4.39 s。
使用线性回归预测锂离子电池的健康状况
对电池健康的了解非常重要。它提供了对给定系统能力的洞察力，并允许操作员更效率地计划。，但是测量电池的健康状态（SOH）是不同的，并且需要时间。更重要的是，需要将电池从操作中取出，以正确分析。本文旨在根据易于获取的操作数据评估预测电池健康的提议的线性回归方法。主要预测变量是电压偏差，这是电池电压/放电周期期间电池电压的特征。使用此方法，唯一需要提取电池的时间就是收集培训数据。然后，该模型可用于类似的电池来预测其SOH。这意味着这些系统永远不需要停止，从而提高生产率。本文的结果是所使用的数据不适合线性回归。残留物的异质性和非正态性存在问题，但主要是电压偏差与SOH之间关系的估计参数与已建立的理论相反。不能忽略。因此，估计的模型不应用于预测SOH。为了实现准确的SOH预测的目标，应进行更多的研究并使用更好的样本。