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World File Search System距离指标
用靶向温度管理治疗的缺氧脑损伤患者的脑自动调节
摘要在金属添加剂制造中，具有高纵横比（AR）特征的几何形状通常与由热应力和其他相关构建故障引起的缺陷有关。理想情况下，将在设计阶段检测和删除过高的AR功能，以避免制造过程中不必要的故障。但是，AR是规模和方向独立的，并且在所有尺度和方向上识别特征非常具有挑战性。此外，并非所有高AR特征都像薄壁和细小的针头一样容易识别。因此，在添加剂制造过程的有问题特征检测领域的进一步发展需要进一步发展。在这项工作中，提出了基于从三角形的网格几何形状提取的两个距离指标的无量纲比率（d 1/ d 2）。基于此方法，具有不同特征的几何形状（例如薄壁，螺旋和多面体），以产生与AR相似的指标。将预测结果与典型几何的已知理论AR值进行了比较。通过将此度量与网格分割结合在一起，进一步扩展了该方法以分析具有复杂特征的几何形状。所提出的方法提供了一种强大，一般且有前途的方法，可以自动检测高AR功能并在制造前解决相关的缺陷问题。
基于脑电图的SPD神经网络嵌入银行以嵌入银行的常见空间模式
将非线性数据建模为Riemannian歧管上的对称阳性定义（SPD）矩阵，引起了对各种分类任务的广泛关注。在深度学习的背景下，基于SPD矩阵的Riemannian网络已被证明是对电子脑电图（EEG）信号进行分类的有前途的解决方案，可在其结构化的2D特征表示中捕获Riemannian几何形状。但是，现有方法通常在嵌入空间中学习所有可用的脑电图中的空间结构，其优化程序依赖于计算 - 昂贵的迭代。此外，这些十种方法努力将所有类型的关系船编码为单个距离度量标准，从而导致一般性丧失。为了解决上述局限性，我们提出了一种riemannian嵌入银行方法，该方法将整个填充空间中常见的空间模式学习的概率分为k个缩写，并为每个子问题构建一个模型，与SPD Neural Net-net Works结合使用。通过利用Riemannian歧管上的“独立学习”技术的概念，Reb将数据和嵌入空间划分为k非重叠子集中，并在Riemannian ge-be-emetric Space中学习K单独的距离指标，而不是向量空间。然后，在SPD神经网络的嵌入层中，学习的K非重叠子集分为神经元。公共脑电图数据集的实验结果证明了尽管非平稳性质，但提出的脑电图信号的常见空间模式的拟议方法的优越性，在维持概括的同时提高了收敛速度。
研究小组和个人公平
强化学习是一种常用技术，用于在复杂问题解决的决策支持系统中优化目标。当这些系统影响个人或群体时，反思公平是很重要的。在实践中绝对公平是无法实现的，我们提出了一个框架，该框架允许平衡差异公平概念与主要目标。为此，我们以顺序公平的概念来制定群体和个人公平。首先，我们提出了一个扩展的马尔可夫决策过程，即MDP，明确意识到个人和群体。接下来，我们根据此𝑓MDP对公平概念进行形式化，这使我们能够评估主要目标以及对用户重要的公平概念，采用多目标加强学习方法。为了评估我们的框架，我们考虑了两种情况，这些情况需要绩效折衷的不同方面：雇用和欺诈检测。工作招聘的目标是组成强大的团队，同时为类似的个人申请人和社会团体提供平等的待遇。欺诈检测中的权衡是检测欺诈性转移的必要性，同时为签发交易的客户的负担很公平。在此框架中，我们进一步探讨了距离指标对个人公平性的影响，并强调了历史规模对公平计算的影响以及通过探索获得的公平性。
进化史影响了头足类动物中女性共生繁殖器官的微生物
抽象的许多雌鱿鱼和墨鱼具有共生生殖器官，称为辅助性nidamental腺体（ANG），该器是一个与病原体和结垢生物有关的细菌财团。虽然在多个头足动物家族中发现了ANG，但对这些ANG细菌共生体的全球微生物多样性知之甚少。我们使用16S rRNA基因社区分析来表征来自不同头足类物种的ANG微生物组，并评估宿主和共生系统发育之间的关系。从四个家族（超级订购：decapodiformes）的11种头足类动物的ANG微生物组被表征了7个地理位置。在所有物种中都发现了类载脑杆菌，γ死记菌和黄酮菌的细菌，但通过多个距离指标对扩增子序列变异的分析揭示了头足动物家族的Ang微生物组之间存在显着差异（加权/未加重/未加重/未加重的Unifrac unifrac，bray – bray – bray – ccurtis，p = 0.001），P = 0.001。尽管是从广泛不同的地理位置收集的，但sepiolidae（bobtail squid）的成员共享了许多细菌分类群，包括（〜50％）Opitutae（verrucomicrobia）和Ruegeria（ruegeria）和Ruegeria（Alphaproteobacteria）物种。此外，我们测试了系统生物的生物病，发现宿主系统发育距离与细菌群落差异之间存在正相关（Mantel测试r = 0.7）。这些数据表明，与类似细菌分类单元的不同共生体选择密切相关的sepiolids。总体而言，不同头足类物种的ANG具有不同的微生物组，因此为探索抗菌活性和其他功能作用提供了多样化的共生体群落。
肌萎缩性侧面硬化症的寡聚结构具有基因检测，咨询和治疗意义
数据生成的迅速增加，结合了大型数据集的不切实际性以及机器学习任务的日益增长的复杂性，促进了分布式学习技术的发展。在其中，联邦学习（FL）由于其隐私保护方法而受到了极大的关注，在这种方法中，多个客户在不共享本地数据的情况下协作训练全球模型。但是，FL面临着几个关键的挑战，包括数据异质性，高计算成本和效率低下。这些问题在客户数据分布是非IID，计算资源有限的现实情况下变得更加明显，并且可以限制通信。本论文通过开发用于个性化联合学习（PFL）的有效算法和受到限制的联邦学习来解决这些挑战。所提出的方法旨在处理异质数据，最大程度地减少计算开销并降低沟通成本，同时保持强大的理论保证。具体而言，论文介绍了三个关键贡献：（1）PFL MF，一种基于低级矩阵优化的新型PFL公式，利用burer-Monteiro分解以实现个性化，而无需依赖预定义的距离指标。（2）PERMFL，一种用于多层PFL的算法，该算法介绍了针对团队和单个设备的个性化决策变量，从而在具有分层客户端结构的情况下有效地优化了。（3）FedFW，一种用于约束FL的无预测算法，该算法强调了通过稀疏信号交换的低计算成本，隐私保存和通信效率。通过解决FL中的关键问题，例如数据异质性，计算成本和通信瓶颈，拟议的算法推进了联合学习的领域，为实地世界应用提供了可靠的可扩展解决方案。