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图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
科克伦
神经内分泌肿瘤 (NET) 有时也称为类癌肿瘤，是一组源自内分泌（激素）和神经系统细胞的异质性恶性肿瘤（癌症）。根据美国国家癌症研究所的监测、流行病学和最终结果 (SEER) 18 登记处的数据，估计神经内分泌肿瘤 20 年总患病率为 171,321 例，每年年龄调整后的发病率为每 100,000 人 6.98 例（Dasari 2017）。一项基于人群的研究发现，1973 年至 2012 年间，神经内分泌肿瘤的发病率增加了 6.4 倍（Dasari 2017）。NET 在高龄患者中更常见，65 岁或以上患者的发病率为每 100,000 人 25 例。约 61.0% 的 NET 源自胃肠道或胰腺（ Lawrence 2011 ），因此这些肿瘤被称为胃肠胰 NET（GEP-NET）。原发性 NET 的其他部位包括肺、甲状腺、卵巢、宫颈、垂体和肾上腺（ Hallet 2015 ）。
图 2：教学手册
有时索赔人选择向其保险公司提出索赔，要求立即完成维修。保险公司可能会向政府提出索赔，以收回他们已支付的费用。您的免赔额不会自动支付给保险公司；您必须向他们提供书面授权，授权他们代表他们收取这笔款项或为此提出单独的索赔。*上述内容是索赔人向美国空军 (USAF) 提出索赔的指南。本文件中的任何内容均不应被视为美国空军的法律建议，也不会产生任何诉讼原因，也不会对本文件中说明的任何内容对美国空军施加任何责任。这些说明或任何美国空军人员的声明均不应被解释为索赔（如果提交）将获得批准。文件的类型和数量因索赔而异，但此引用符合《联邦法规法典》（CFR）第 28 章第 14.4 部分的规定。
补充图1
补充图 1 | ERD7 转基因拟南芥突变株系的生成和表征。（A）根据 TAIR 提供的信息，描绘了拟南芥 ERD7 ORF (AT2G17840.1) 的插图，左侧为 5' 端。标示了 ERD7 基因外显子（框）和内含子（线）以及在相应的单拷贝、T 3 纯合 erd7-1 和 erd7-2 突变株系中针对 CRISPR/Cas9 基因组编辑的 T-DNA 插入和 sgRNA 区域的相对位置。还显示了 (C) 中用于基因分型和 RT-PCR 分析的引物对的相对位置。 (B) 野生型和 erd7-2 突变株系中 ERD7 基因和蛋白质的核苷酸和推导多肽序列的比较，表明 ERD7 基因（和相应的转录本）中预期有 1711 个核苷酸缺失，导致 erd7-2 突变株系中编码蛋白质有 398 个氨基酸缺失。ERD7 野生型和 erd7-2 突变体 DNA 序列中 CRISPR/Cas9 原间隔区相邻基序带下划线。使用 ClustalO 算法 (ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo) (Madeira et al., 2019) 对野生型和突变型 ERD7 蛋白质的推导氨基酸序列进行比对。(C) erd7-1 和 erd7-2 突变株系的 PCR 和 RT-PCR 分析。图中显示的是从 15 天大的 WT、erd7-1 和 erd7-2 植物的莲座叶中提取的 gDNA 的 PCR 分析（上图）和 mRNA 的 RT-PCR 分析（下图），并使用所示引物对进行评估；引物对的位置参见 (A)。有关用于生成和表征两个 erd7 突变系的所有引物序列，另请参阅补充表 1。通过 DNA 凝胶电泳和溴化乙锭染色分析 PCR 产物和 RT-PCR 产物。注意，在两个突变系中均不存在分别对应于 ERD7 基因和 ERD7 表达（即转录本）的 PCR 和 RT-PCR 产物，而 erd7-1 突变体中存在 T-DNA，这与预期一致。拟南芥 TUB4 用作内源对照。
图S1
图S1。 五个通常富集的TE与EMT和MET相关的生物学过程相关。 在B1元素te subfamilies b1_mus1（a），b3（b）和b3a（c）的可访问实例的5000 bp内的GO富集结果的修改后的GO气泡图。 x轴表示该术语的z评分，该术语表明分配给该术语的基因是更上调的（z分数> 0）还是下降的（z <0）。 y轴表示该术语调整后的P值的负log，水平绿线对应于调整后的P值为0.05。 气泡的颜色表示该术语与之相关的过程，橙色形状富含EMT和紫色形状富含MET。 形状的大小指示了该术语中上调的基因的数量。图S1。五个通常富集的TE与EMT和MET相关的生物学过程相关。在B1元素te subfamilies b1_mus1（a），b3（b）和b3a（c）的可访问实例的5000 bp内的GO富集结果的修改后的GO气泡图。x轴表示该术语的z评分，该术语表明分配给该术语的基因是更上调的（z分数> 0）还是下降的（z <0）。y轴表示该术语调整后的P值的负log，水平绿线对应于调整后的P值为0.05。气泡的颜色表示该术语与之相关的过程，橙色形状富含EMT和紫色形状富含MET。形状的大小指示了该术语中上调的基因的数量。
量子图
量子图项目提议深入探索量子信息论核心的组合方面，它位于组合学和理论计算机科学与量子物理学的交叉点上。更具体地说，我们的项目旨在对量子图概念进行几项理论发展，量子图被视为图的非交换概括。这项跨学科的提案旨在开发新的组合和代数方法来解决量子信息中的基本问题，同时阐明组合结构和量子特性之间的深层关系。在量子信息论的框架内，量子图（也称为非交换图）的概念首次由 Duan 等人在 [DSW13] 中提出，目的是将香农理论中的某个概念推广到量子情况。与经典图可视为非自反对称关系这一事实类似，Weaver [Wea21] 将量子图表述为冯·诺依曼代数上的自反对称量子关系。Musto 等人 [MRV18] 还将有限量子图表述为有限量子集上的邻接运算符。非常令人惊讶的是，这三种不同的观点指向了同一个对象，即量子图，这是本博士项目的重点。
