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iffs和商品交易：使用集团的企业申请来识别能源交易者金融行为中风险的机会
本工作论文构成了OECD发展援助委员会的子公司，是反腐败任务团队（ACTT）的主持下的多年工作计划“非法金融流量和石油商品交易”的一部分。工作论文描述了作者的初步结果或正在进行的研究，并发表了有关经合组织在其中工作的广泛问题的讨论。本工作文件不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。表达的意见和所采用的论点是作者的观点。工作文件应用了团队作为ERC Advanced G Rant的一部分开发的比较法医方法：公司套利和CPL地图：全球经济中控制的隐藏结构（Corplink）。授予号。69494。我们要感谢凯瑟琳·安德森（Catherine Anderson），面团波特（Dough Porter），丽贝卡·恩格布森（Rebecca Engebretsen），迈克尔·沃茨（Michael Watts），菲尔·库尔伯特（Phil Culbert），奥利娜·艾萨瓦（Olena Isaeva），他们对商品贸易和IFF的复杂世界的专家洞察力以及他们对早期出版草案的建议和评论。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
使用k-neartift加权融合的人重新识别*
摘要：亲自识别，重新排列是通过完善检索结果的初始排名来提高整体准确性的关键步骤。先前的研究主要集中在单视图像的特征上，这些特征可能会导致偏见和诸如姿势变化，观点变化和遮挡等问题。使用多视图来介绍一个人可以帮助减少视图偏差。在这项工作中，我们提出了一种有效的重新级别方法，该方法通过使用K-Neartivt加权融合（KWF）方法来汇总邻居的功能来生成多视图特征。具体来说，我们假设从重新识别模型中提取的特征在表示相同的身份时高度相似。因此，我们以无监督的方式选择K相邻功能来生成多视图功能。此外，本研究探讨了特征聚合过程中的重量选择策略，从而使我们能够确定有效的策略。我们的重新排列方法不需要模型进行微调或额外的注释，因此它适用于大规模数据集。我们在重新识别数据集Market1501，MSMT17和遮挡的dukemtmc上评估我们的方法。结果表明，从初始排名结果中重新列出顶级M候选者时，我们的方法会显着提高列表@1并映射。具体而言，与初始结果相比，我们的重新排列方法在具有挑战性的数据集中，等级@1的提高分别为9.8％ / 22.0％：MSMT17和闭塞性dukemtmc。此外，我们的方法证明了与其他重新排列方法相比，计算效率的实质性提高。
多人活动识别的生成居民分离和多标签分类
本文介绍了几种方法：一种基于居民分离的方法，称为SEQ2RES，另一种基于多标签分类，称为BigRu+Q2L。第三种方法将它们结合到两个阶段的模型中。与以前的分离不同，将传感器事件分配给居民一一将传感器事件分配给居民，SEQ2RES采用序列到序列（SEQ2SEQ）[18] ARCHITCOUNT。它对整个传感器序列进行建模，并基于建模上下文生成分离的序列。另一方面，Bigru+Q2L使用注意机制不仅在活动标签之间，而且在标签和特征之间进行构成相关性。这可以实现更准确，更灵活的多标签分类。最后，这两种方法是在一个模型中组合在一起的，该模型将居民信息分开，同时考虑居民活动的相关性。
多模式成像以识别人类亲社会行为的大脑标记
人类如何实现如此高度的亲社会行为是一个引人注目的主题。探索人类亲社会性的神经基础已在近几十年来引起了人们的重大关注。然而，人类亲身社会性的基础神经机制仍有待阐明。为了解决这一知识差距，我们分析了15场经济游戏中的多模式脑成像数据和数据。结果揭示了大脑特征和亲社会行为之间的几个重要关联，包括较强的半球连通性和较大的call体体积。更大的功能分离和整合，以及较少的髓磷脂图与较厚的皮质相结合，与亲社会行为有关，尤其是在社会大脑区域内。当前的研究表明，这些指标是人类亲社会行为的大脑标志物，并为人类亲社会行为的结构和功能性大脑基础提供了新的见解。
g4access识别G Quadruplexes及其与开放的染色质和印迹控制区域的关联
后唑启动子富集于次级DNA结构形成基序中，例如G-四链体（G4S）。在这里，我们描述了“ G4Access”，这是一种通过核酸酶消化与开放染色质相关的分离和序列G4的方法。g4Access是抗体和交联的非依赖性和富集的计算预测G4S（PG4S），其中大多数在体外得到了证实。使用人和小鼠细胞中的G4ACCESS，我们鉴定出与核小体排除和启动子转录相关的细胞类型的G4富集。G4ACCESS允许测量G4配体处理后G4曲目使用的变化，HDAC和G4解旋酶抑制剂。将G4ACCESS应用于来自相互杂交小鼠交叉的细胞表明G4在控制活动印迹区域中的作用。一致地，我们还观察到G4ACCESS峰是未甲基化的，而PG4S的甲基化与DNA上的核小体重新定位相关。总体而言，我们的研究为研究细胞动力学的G4提供了一种新工具，并突出了它们与开放染色质，转录及其对DNA甲基化的拮抗作用的关联。
识别牙髓细胞中的分泌因子 -
摘要：凭借其有效的再生和保护能力，干细胞衍生的条件培养基成为了细胞疗法的有效替代品，并且可以作为组织再生应用的药品生产。我们的研究研究了人牙纸浆干细胞（DPSC）条件培养基（CM）的神经增长潜力，并定义了DPSC-CM的优化策略，以增强神经元的生长。用或不含DPSC-CM培养来自小鼠背根神经节的原发性感觉神经元，并测量βIII-微管蛋白阳性神经突的长度。在神经突长度上评估了几种制造特征作为细胞调节，CM存储和DPSC的预处理的影响。我们观察到DPSC-CM以浓度依赖性方式显着增强了感觉神经元的神经突生长。DPSC-CM的冷冻存储对实验结果没有影响，而48小时的DPSC调节对于CM的有效活性是最佳的。为了进一步了解DPSC-CM的再生特征，我们通过人类生长因子抗体阵列分析研究了DPSC分泌组，并揭示了存在神经发生，神经保护，血管生成和成骨的几个因素。使用B-27补充剂的DPSC调节通过改变其生长因子中的组成，从而显着增强了其分泌组的神经创造效应。在这里，我们表明DPSC-CM显着刺激原发性感觉神经元中的神经突生长。此外，我们确定了分泌的蛋白质候选物，这些蛋白质可以促进DPSC-CM的这种有希望的再生特征。
癌细胞系中药物敏感性的两步多词建模，以识别驾驶机制
人类癌细胞系的药物敏感性预测模型构成了在临床前环境中识别潜在反应性因素的重要工具。整合从一系列异质数据中得出的信息至关重要，但仍然是不平凡的，因为数据结构的差异可能会阻碍拟合算法将足够的权重分配给不同的OMIC数据中包含的互补信息。为了抵消这种效果，该效果倾向于仅导致一种数据类型主导所谓的多摩斯模型，我们开发了一种新颖的工具，使用户能够在第一步中分别训练单摩尼斯模型，并在第二步中将它们集成到多摩s模型中。进行了广泛的消融研究，以促进对奇异数据类型及其组合的各自贡献的深入评估，从而有效地识别它们之间的冗余和相互依赖性。此外，单词模型的集成通过一系列不同的分类算法实现，从而可以进行性能比较。被发现与药物敏感性显着转移相关的分子事件和组织类型集可以返回，以促进对药物反应性潜在驱动因素的全面而直接的分析。我们的两步方法产生了一组实际的多媒体泛 - 批处理分类模型，这些模型对GDSC数据库中的大多数药物具有很高的预测。在具有特定作用模式的有针对性药物的背景下，其预测性能与将多词数据合并到简单的一步方法中的分类模型相比。此外，案例研究表明，它在正确识别已知的特定药物化合物的关键驱动因素以及为其他候选者提供其他药物敏感性因素方面取得了成功。
生物识别如何影响电解晶体管免疫传感器中氧化石墨烯的电子特性
。但是，裁定设备操作的物理和化学裁定仍未完全揭示。在这项工作中，目的是阐明设备观察到的灵敏度的性质。朝着这个目标，一个物理化学模型，再加上RGO-EGT的实验表征，可以定量地将栅极电极处的生物认知事件与RGO-EGT的电子特性相关联。显示出在栅极电极处发生的生物识别的平衡，以确定RGO通道的表观电荷中性点（CNP）。RGO-EGT实验传递特性的多参数分析表明，识别事件调节CNP电压，过量的载体密度n n和RGO的量子电容。该分析还解释了为什么孔和电子载体迁移率，界面电容，转移曲线的曲率和跨导性对目标浓度不敏感。对生物识别事件晶体管转导的机制的理解是解释RGO-EGT免疫传感器响应的关键，并指导新颖和更敏感的设备的设计。
基于机器学习的无线通信的自动调制识别：全面调查
摘要信息和无线通信技术的快速发展，以及最终用户数量的大幅度增加使无线电频谱比以往任何时候都更加拥挤。此外，随着电磁环境正在发展并变得越来越复杂，提供稳定且可靠的服务是具有挑战性的。因此，迫切需要更可靠和智能的通信系统，以提高频谱效率和服务质量以提供网络资源的敏捷管理，从而更好地满足未来无线用户的需求。特别是自动调制识别（AMR）在大多数智能通信系统中起着至关重要的作用，尤其是随着软件定义无线电（SDR）的出现。AMR是在认知无线电（CR）中执行频谱传感的一项必不可少的任务。多亏了深度学习（DL）应用中的显着进步，已经提供了新的和强大的工具，可以解决该领域的问题。因此，今天，将DL模型整合到AMR中已引起了许多研究人员的关注。这项工作旨在提供针对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的最新机器学习（ML）AMR方法的全面最新审查。此外，将确定每个模型的体系结构，并在规范和性能方面进行详细的比较。最后，提供了开放问题，挑战和潜在的研究方向的概述以及讨论和结论。