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World File Search System聚类
玻璃中的阳离子聚类
摘要。由于存在提供原始特性的阳离子簇，因此在随机网络模型中无法在随机网络模型中描述阳离子的结构行为。甚至观察到可能以百分比浓度出现的阳离子观察到这些凝结过程，这使其更加壮观。尤其是，在（铝制）硅酸盐玻璃中ZR 4 + - 和Fe 2 + /Fe 3 +的结构和化学特性说明了阳离子周围的短距离顺序与纳米级异质性的形成之间的联系。这些Zr-或Fe富集的簇的结构特性相似，因为两者都是基于边缘共享阳离子多面体。阳离子也可能在网络形成位置中发生。在这种情况下，阳离子位点与硅酸盐网络连接。在这种定位中，保林规则和局部费用余额要求将有利于阳离子在纳米级稀释。对于前者而言，这两种类型的局部结构的拓扑约束比后者更强，因为与拐角共享的polyhedra相比，疾病的e ff ects较小。这可以解释这种有序异质性的生长过程中的晶体成核，从而产生了原始特性，这些特性在大量玻璃材料中所示，其中包含高科技玻璃陶瓷和火山眼镜。
二极化质子和二颗粒聚类
亲爱的编辑，作物基因组编辑通过实现精英品种的精确改善，比常规育种具有巨大的优势。在谷物中，大麦（Hordeum vulgare L.）在全球重要性中处于第四位，并且在麦芽和酿造中具有广泛的应用。在像东亚这样的地区，大麦谷物具有传统的烹饪用途，直接煮熟为蒸大麦，烤成茶，或发酵用于味o和酱油，例如味道和酱油。值得注意的是，最近的健康趋势扩大了对年轻大麦草作为功能健康食品的兴趣。由于其富含维生素，纤维和类黄酮的含量，大麦草被加工成绿色果汁（Havlíková等人。2014）。这种绿色粉末表现出在抗毒剂，低脂肪和抗糖尿病活动中的有效性（Yu等人。2003;吉泽等。 2004; Takano等。 2013）。 在日本，雨季经常在收获季节之前，这使得预求发对谷物产量的挑战。 为了打扮，精英品种培养了早期的标题特征。 但是，这些特征对年轻的大麦草产量产生负面影响。 具体来说，年轻峰值的出现降低了草的商业价值。 当前归因于全球变暖的当前气候变化已加速且不稳定的尖峰变速，降低了草产量。 繁殖AP的转变，重点是当代品种中的晚期性状，对于保持一致的草产量至关重要。2003;吉泽等。2004; Takano等。2013）。在日本，雨季经常在收获季节之前，这使得预求发对谷物产量的挑战。为了打扮，精英品种培养了早期的标题特征。但是，这些特征对年轻的大麦草产量产生负面影响。具体来说，年轻峰值的出现降低了草的商业价值。当前归因于全球变暖的当前气候变化已加速且不稳定的尖峰变速，降低了草产量。繁殖AP的转变，重点是当代品种中的晚期性状，对于保持一致的草产量至关重要。我们的vious作品引入了planta粒子轰击 - 核糖核蛋白
通过级联机器学习模型和聚类技术增强欺诈检测
摘要银行欺诈检测是金融部门的至关重要的挑战，需要创新的方法来应对欺诈活动的发展。从传统的基于规则的系统开始，这项研究通过将机器学习算法与聚类技术合并，引入了开拓性方法。使用级联方法，依次使用适合不同欺诈模式的不同模型来对交易进行分类。该研究探索了各种模型集合以找到最有效的组合。实验结果强调了该方法在识别欺诈交易的同时保持较高的召回率时的有效性；实际上，这项工作强调了召回在该领域的重要性，而其他作品仅着眼于准确性。常规分类算法对所使用的数据集显示出效率低下，表现为平均召回率始终如一；相反，所提出的方法在准确性和召回方面产生了重大改善。对假阳性和负面因素的细致分析证实了该系统的稳健性，并承诺对未发现欺诈案件的财务损失有稳固的保障。
共识聚类，用于鲁棒生物信息学分析
聚类在多种生物信息学应用中起重要作用，包括蛋白质功能预测，种群遗传学和基因表达分析。大多数聚类算法的结果对输入数据的变化，聚类算法及其参数和各个数据集敏感。共识聚类（CC）是聚类算法的扩展，旨在从上述变化来源下不变的那些群集特征构建强大的结果。作为CC的一部分，稳定性得分可以提供所得聚类的可靠性程度的概念。本综述将CC在文献中介绍为三种主要类型，介绍并说明了稳定分数的概念，并说明了在应用中使用CC来模拟和现实的基因表达数据集。Open-source R implementations for each of these CC algorithms are available in the GitHub repository: https://github.com/behnam-yousefi/ConsensusClustering Keywords: Consensus clustering, Ensemble clustering, Robustness, Generation mechanism, Stability score
通过混合效应模型和分层聚类学习具有异质性农艺数据集的学习贝叶斯网络
玉米是一种在广阔地区，尤其是撒哈拉以南非洲，亚洲和拉丁美洲的全球种植的关键农作物，截至2021年，占地1.7亿公顷。已经设计了各种统计和机器学习模型，包括混合效应模型，随机系数模型，随机森林和深度学习体系结构，以预测玉米的产量。这些模型考虑了诸如基因型，环境，基因型 - 环境相互作用和现场管理等因素。但是，现有模型通常没有完全利用这些因素之间的因果关系的复杂网络以及农艺数据固有的层次结构。这项研究引入了一种创新的方法，将随机效应整合到贝叶斯网络（BNS）中，利用其通过定向无环形图对因果关系和概率关系进行建模的能力。植根于线性混合效应模型框架并为分层数据量身定制，这种新颖的方法表明了增强的BN学习。应用于现实世界的农艺试验，可产生一个改善解释性的模型，并揭示了新的因果关系。值得注意的是，提出的方法将玉米收益率预测的错误率从28％降低到17％。这些结果倡导BN在为层次农艺数据构建实际决策支持工具中的偏好，从而促进因果推断。
全脑放射组学在脑肿瘤分割中的聚类联合个性化
联邦学习及其在医学图像分割中的应用最近已成为一个热门的研究课题。这种训练范式存在参与机构本地数据集之间的统计异质性问题，与传统训练相比，会导致收敛速度减慢以及潜在的准确性损失。为了减轻这种影响，联邦个性化应运而生，即每个机构一个模型的联邦优化。我们提出了一种新颖的个性化算法，该算法针对不同机构使用不同扫描仪和采集参数引起的特征变化而量身定制。该方法是第一个考虑机构间和机构内特征变化（单个机构使用多台扫描仪）的方法。它基于在每个中心内计算一系列放射组学特征，捕捉每个 3D 图像体积的整体纹理，然后进行聚类分析，将所有特征向量从本地机构传输到中央服务器。然后，每个计算出的聚类分散数据集（可能包括来自不同机构的数据）用于微调通过经典联邦学习获得的全局模型。我们在联邦脑肿瘤分割 2022 挑战数据集 (FeTS2022) 上验证了我们的方法。我们的代码可在 (https://github.com/MatthisManthe/radiomics_CFFL) 上找到。关键词：联邦学习、联邦个性化、分割、脑肿瘤分割。
社会互动的时间聚类交易疾病传播和知识扩散
非药品措施，例如预防隔离，远程工作，学校和工作场所关闭，锁定等。从流行病控制的角度表现出了有效性。但是，它们也对社会生活和人际关系，工作训练和社区参与产生重大负面影响。特别是，，复杂的思想，工作和学校合作，创新的发现以及弹性的规范形成和维护，通常需要开发和协同协同协调的两个或多个聚会的面对面互动。 在这项研究中，我们提出了一种替代杂种解决方案，该解决方案可以平衡流行病扩散的放缓与维护面对面相互作用的保存，我们测试了模拟疾病的模拟和知识在接触网络上同时扩散的知识。 我们的方法涉及对人口的两步分区。 首先，我们调整节点聚类的水平，创建“社交气泡”，而每个气泡内部的接触增加，外部较少，同时保持每个网络中的平均触点数。 第二，我们通过对特定社交气泡的节点进行配对来调整时间聚类的水平。 我们的结果表明，混合方法可以在流行病控制和复杂的知识扩散之间实现更好的权衡。 我们模型的多功能性使调整和精炼聚类水平可以根据疾病或知识扩散过程的可能变化的特征来最佳实现所需的权衡。，复杂的思想，工作和学校合作，创新的发现以及弹性的规范形成和维护，通常需要开发和协同协同协调的两个或多个聚会的面对面互动。在这项研究中，我们提出了一种替代杂种解决方案，该解决方案可以平衡流行病扩散的放缓与维护面对面相互作用的保存，我们测试了模拟疾病的模拟和知识在接触网络上同时扩散的知识。我们的方法涉及对人口的两步分区。首先，我们调整节点聚类的水平，创建“社交气泡”，而每个气泡内部的接触增加，外部较少，同时保持每个网络中的平均触点数。第二，我们通过对特定社交气泡的节点进行配对来调整时间聚类的水平。我们的结果表明，混合方法可以在流行病控制和复杂的知识扩散之间实现更好的权衡。我们模型的多功能性使调整和精炼聚类水平可以根据疾病或知识扩散过程的可能变化的特征来最佳实现所需的权衡。
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
流行病学研究，相关因素的确定以及2022年中国野生型假拟南芥病毒血清的时空聚类分析
伪酸病毒（PRV）属于疱疹病毒亚家族A，其中还包括水痘病毒。PRV是伪造（PR）的病因，通常被称为Aujeszky氏病（1）。PRV具有感染各种动物物种的能力，但只有猪作为该病毒的储液宿主（2-7）。PRV感染后，猪会根据感染时的年龄表现出不同的临床症状。新生小猪主要表现出神经系统症状并具有较高的死亡率，而感染的成年母猪表现出生殖和呼吸系统疾病（8-10）。自2011年以来，在整个中国的多个猪农场都有PRV的复兴。这次爆发的主要特征是堕胎，死产和仔猪死亡率增加（11）。这种复兴可以归因于PRV变体的出现，例如HN1201，TJ菌株和SDYC-2014（12-14）。多项研究表明，Bartha-K61缺失应变疫苗在提供对这些变体的全面保护方面是不可能的（13，15）。尽管通过许多国家通过疫苗接种成功控制或消除了伪造（PR），但中国猪中的流行仍然普遍（16）。尽管PR Bartha-K61缺乏疫苗进行了免疫，但仍发生了许多PRV爆发（13、17-21）。在2018年，中国发生了非洲猪的发烧，这对该国的猪农业产生了重大影响。Zhao等。 这可以归因于增强的生物安全管理实践。Zhao等。这可以归因于增强的生物安全管理实践。这导致了牛群分布，农场生物安全水平以及猪农业行业中的牛群循环策略的显着变化。发现，与爆发前采样的猪爆发后，ASF爆发后进行采样的PRV感染可能性较低（22）。结果，PR的患病率已经受到影响（23，24）。有关于2021年之前中国PRV血清流行的报告，以及相关因素和时空分析，没有2022年的相关数据。因此，在这项研究中，2022年在中国收集了超过160,000种血清样品，其目的是分析伪标记的当前患病率并探索时空模式。此外，对PRV感染进行时空分析可以帮助识别具有较高PRV患病率的簇并了解PRV感染变异的趋势。此信息可以帮助决策者设计中国未来PRV控制的更精确和成本效率的干预政策。
MACR：一种新型的元热疗法，以优化聚类和
摘要：设计无线传感器网络的主要重点在于优化能源效率，尤其是通过实施路由和聚类技术。本研究旨在提出群集路由协议，这些方案有效地保存无线传感器网络中的能量。一开始，我们采用了Honey Badger算法来选择簇头。使用此技术，我们可以考虑到剩余能量和节点接近度之类的东西，从所有传感器中选择最有效的簇头。使用非洲水牛优化技术完成了基站和集群头之间的通信路由。参数（例如残留能量和节点度）用于确定从源到目的地的最短路径。可以通过一系列模拟来确认所提出的模型的有效性，这是实验验证过程的一部分。将建议的MACR协议与低能量自适应聚类层次结构（LEACH），混合能源有效分布式分布（HEED），基于模糊的增强学习数据收集（FRLDG）以及基于模糊规则的能源有效的群集和免疫吸引人的聚类（FEEC-IIR）（FEEC-IIR），以及延迟的延迟及其延迟，以及延迟的延迟，以及延迟的延迟。建议的协议执行。和能源消耗。