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使用随机森林预测精神分裂症
精神分裂症是一种对患者影响非常严重的精神疾病，它会攻击人类大脑中使人无法清晰思考的部分。2018 年，Rustam 和 Rampisela 使用西北大学精神分裂症数据对精神分裂症进行了分类，基于 66 个变量，包括群体、人口统计和问卷统计，基于阴性症状评估量表 (SANS) 和阳性症状评估量表 (SAS)，然后使用的分类器是带高斯核的 SVM 和带线性和高斯核的 Twin SVM。此外，这项研究新颖地使用随机森林作为分类器来预测精神分裂症。获得的结果以准确率百分比表示，无论是在随机森林的训练中还是在测试中，准确率都是 100%。因此，与之前的方法相比，这种分类显示出最佳值，尽管只使用了 40% 的训练数据集。这非常重要，特别是在包括精神分裂症在内的罕见疾病病例中。
混合会员随机块模型
考虑由成对测量组成的数据，例如对象对之间是否存在链接。例如，这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设，因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里，我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型：混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块（块模型）的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数（混合成员）。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势，并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词：分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络
练习 2 - 探索随机突变和选择
并在其环境中繁殖？突变对于进化过程至关重要，因为它是基因型变异的最终来源——这种变异随后可以通过表型表现出来。Avidian 基因组中指令的改变会影响其执行某些功能的能力，甚至影响其繁殖能力（Avidians 的表型）。在本练习中，我们使用 Avida-ED 探索随机突变产生表型变异的后果，而这种表型变异可能会在环境中受到选择。Avida-ED 提供了一种方法来测试突变是随机发生还是为了响应环境中的自然选择而定向发生。从某种意义上说，我们正在直接测试 Salvador Luria 和 Max Delbrück (1943) 在他们获得诺贝尔奖的优雅实验 1 中所做的事情。我们还考虑了时间对进化过程至关重要的一个原因；如果突变不能产生表型，那么该性状就无法在种群中进化。 1 Luria SE, Delbrück M. 1943.“细菌从病毒敏感性到病毒抗性的突变。”
用随机测量分析量子系统
a 波兰格但斯克大学理论物理和天体物理研究所，格但斯克 80-308，波兰 b 锡根大学自然科学与技术学院，Walter-Flex-Straße 3，锡根，57068，德国 c QSTAR、INO-CNR 和 LENS，Largo Enrico Fermi 2，佛罗伦萨，50125，意大利 d 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴，85748，德国 e 路德维希马克西米利安大学物理学院，慕尼黑，80799，德国 f 慕尼黑量子科学与技术中心，慕尼黑，80799，德国 g 波兰格但斯克大学国际量子技术理论中心，格但斯克，80-308，波兰 h 柏林工业大学固体物理研究所，柏林，10623，德国 i 数学与物理学，厦门大学马来西亚分校，雪邦，43900，马来西亚 j MTA ATOMKI Lendület 量子关联研究组，核研究所，德布勒森，4001，匈牙利
随机量子通道及其用途 - CIRM
[Aub09] Guillaume Aubrun. 关于具有短 Kraus 分解的几乎随机化信道。数学物理通信，288(3):1103–1116, 2009。2 [B ˙ Z17] Ingemar Bengtsson 和 Karol ˙ Zyczkowski。量子态的几何形状：量子纠缠简介。剑桥大学出版社，2017 年。3 [CN16] Benoit Collins 和 Ion Nechita。量子信息论中的随机矩阵技术。数学物理学杂志，57(1)，2016。2 [Col18] Benoit Collins。Haagerup 不等式和最小输出熵的可加性违反。休斯顿数学杂志，1:253–261，2018。2 [Has09] MB Hastings。使用纠缠输入实现通信容量的超可加性。《自然物理学》，5(4)，2009。2 [HLSW04] Patrick Hayden、Debbie Leung、Peter W Shor 和 Andreas Winter。随机化量子态：构造与应用。《数学物理通信》，250:371–391，2004。2 [LM20] C´ecilia Lancien 和 Christian Majenz。弱近似幺正设计及其在量子加密中的应用。《量子》，4:313，2020。4 [Wat05] John Watrous。关于由 schatten 范数诱导的超算子范数的注释。《量子信息与计算》，5(1):58–68，2005。3
来自随机，多中心的早期安全数据...
1美国纽约州瓦尔哈拉市威彻斯特医疗中心； 2号俄亥俄州立大学，美国俄亥俄州哥伦布； 3美国宾夕法尼亚州费城的托马斯·杰斐逊大学； 4美国密歇根州底特律的亨利·福特医院；美国纽约州纽约市莱诺克斯山医院5； 6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州健康； 7，美国纽约州西奈山； 8扎克医学院在美国纽约州曼哈塞特的霍夫斯特拉/诺斯韦尔； 9美国北岸大学医院的诺斯韦尔，美国纽约州曼哈西特； 10泽西海岸大学医学中心，美国新泽西州海王星； 11 Weill Cornell Medicine，美国纽约，美国；美国马萨诸塞州波士顿市12塔夫茨医疗中心； 13美国纽约州布朗克斯的蒙特菲奥尔爱因斯坦； 14威斯康星大学，美国威斯康星州麦迪逊； 15美国纽约州纽约市纪念斯隆·凯特林癌症中心； 16美国新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯希区柯克医疗中心； 17哥伦比亚大学，纽约，美国纽约； 18北卡罗来纳大学，美国北卡罗来纳州教堂山； 19号布朗大学/罗德岛医院，美国罗德市普罗维登斯； 20宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州； 21梅奥诊所 - 美国佛罗里达州杰克逊维尔杰克逊维尔； 22 Imvax，Inc。，美国宾夕法尼亚州费城 *介绍作者； †相应的作者1美国纽约州瓦尔哈拉市威彻斯特医疗中心； 2号俄亥俄州立大学，美国俄亥俄州哥伦布； 3美国宾夕法尼亚州费城的托马斯·杰斐逊大学； 4美国密歇根州底特律的亨利·福特医院；美国纽约州纽约市莱诺克斯山医院5； 6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州健康； 7，美国纽约州西奈山； 8扎克医学院在美国纽约州曼哈塞特的霍夫斯特拉/诺斯韦尔； 9美国北岸大学医院的诺斯韦尔，美国纽约州曼哈西特； 10泽西海岸大学医学中心，美国新泽西州海王星； 11 Weill Cornell Medicine，美国纽约，美国；美国马萨诸塞州波士顿市12塔夫茨医疗中心； 13美国纽约州布朗克斯的蒙特菲奥尔爱因斯坦； 14威斯康星大学，美国威斯康星州麦迪逊； 15美国纽约州纽约市纪念斯隆·凯特林癌症中心； 16美国新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯希区柯克医疗中心； 17哥伦比亚大学，纽约，美国纽约； 18北卡罗来纳大学，美国北卡罗来纳州教堂山； 19号布朗大学/罗德岛医院，美国罗德市普罗维登斯； 20宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州； 21梅奥诊所 - 美国佛罗里达州杰克逊维尔杰克逊维尔； 22 Imvax，Inc。，美国宾夕法尼亚州费城 *介绍作者； †相应的作者
当地风轮廓的表征：随机森林...
摘要。在转子扫地面积的高度上进行准确的风速确定对于资源进行至关重要。ERA5数据与通过“测量，相关，预测”（MCP）方法结合使用短期测量，在这种情况下通常用于离岸应用。然而，ERA5由于其低分辨率而引起的限制位点特异性风速变化。为了解决这个问题，我们开发了随机的森林模型，将近地面风速扩展到200 m，重点关注北海的荷兰部分。基于在四个位置收集的公共2年浮动激光循环数据，15％的测试子集表明，在其余85％的现场风能中，在其余85％的森林模型中训练的随机森林模型在准确性，偏见，偏见和相关方面都超过了MCP经过MCP校正的ERA5风能。在没有转子高度测量值的情况下，该模型在200 km区域内训练有效地处理垂直延伸，尽管偏置增加。我们受区域训练的随机森林模型在捕获风速变化和局部效应方面表现出较高的精度，与校正的ERE5相比，AV的偏差低于5％，并且与测量值的偏差为20％。10分钟随机预测的风速捕获了功率谱的中尺度部分，其中ERE5显示出降解。对于稳定条件，与不稳定的条件相比，根平方平方误差和偏置分别大于12％和29％，这可以归因于稳定地层期间在较高高度处的去耦效应。我们的研究通过机器学习方法（特定的随机森林）强调了风资源评估的潜在增强。未来的研究可能会探索扩展较高高度的随机森林方法，从而使新一代的离岸风力涡轮机构成新一代，并通过跨国公司的跨国激光雷达网络在北海中唤醒群集，这取决于数据可用性。
设计的半导体网络随机激光器
这项工作报告了开发用于操作中子表征的缩小尺寸的激光粉末融合装置。描述了设计注意事项，设备配置和详细的设置。该设备已针对中子衍射的安装和工具进行了优化，用于对印刷过程中金属组件的结构和微观结构演变和构成的多种研究。与设备的介绍结合使用，我们提供了操作中性中子衍射的示例，用于应变分析和操作中子成像，以进行缺陷表征和温度映射在瑞士散布中子源的两个不同光束线上。通过获取可易受裂纹材料的衍射模式并跟踪衍射峰的变化，可以在处理过程中挖掘出固定体积内弹性菌株的热贡献的演变。散装缺陷表征。中子束衰减的变化与最终的微观结构相关，它证实了该技术在操作中表征了探测器内部缺陷形成的能力。我们进一步证明了如何使用铍过滤器，因此如何使用冷中子光谱的长波长部分，可以在打印双金属复合材料时在空间和时间分辨的温度图中获得。
深层生成建模，而不是随机数据
当丢失的过程取决于丢失的值本身时，需要在基于可能的基于可能性的suplce时明确建模并考虑到它。，我们提出了一种在丢失过程取决于丢失的数据的情况下构建和拟合深层变量模型（DLVM）的方法。特别是，深层神经网络使我们能够显着建模给定数据的缺失模式的条件分布。这允许对缺失类型的先验信息（例如，自我审查）进入模型。我们的推理技术基于重要性加权推断，涉及最大化关节可能性的下限。通过在潜在空间和数据空间中使用重新聚集技巧来获得界限的随机梯度。我们在各种数据集和缺少的模式上显示，明确建模丢失过程是无价的。