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mSPD-NN：一种用于从功能连接组学流形中发现生物标志物的几何感知神经框架
摘要。连接组学已成为神经成像领域的强大工具，并推动了连接数据统计和机器学习方法的最新进展。尽管连接组存在于矩阵流形中，但大多数分析框架都忽略了底层数据几何。这主要是因为简单的操作（例如均值估计）没有易于计算的闭式解。我们提出了一种用于连接组的几何感知神经框架，即 mSPD-NN，旨在估计对称正定 (SPD) 矩阵集合的测地线均值。mSPD-NN 由具有绑定权重的双线性全连接层组成，并利用新颖的损失函数来优化由 Fréchet 均值估计产生的矩阵法向方程。通过对合成数据进行实验，我们证明了我们的 mSPD-NN 与常见的 SPD 均值估计替代方案相比的有效性，在可扩展性和抗噪性方面提供了具有竞争力的性能。我们在 rs-fMRI 数据的多个实验中说明了 mSPD-NN 的真实世界灵活性，并证明它发现了与 ADHD-ASD 合并症患者和健康对照者之间的细微网络差异相关的稳定生物标志物。
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
使用硬件感知准局部策略降低多路复用量子中继器中的经典通信成本
未来的量子网络将具有配备多个量子存储器的节点，从而允许多路复用 14 和纠缠蒸馏策略，以提高交付率并减少端到端 15 纠缠分发的等待时间。在这项工作中，我们引入了用于多路复用量子中继器 16 链的准局部策略。在完全局部策略中，节点仅根据对自身状态的了解做出决策。在我们的 17 准局部策略中，节点增加了对中继器链状态的了解，但不一定是 18 完整的全局知识。我们的策略利用了这样的观察结果：对于节点必须做出的大多数决策 19，它们只需要掌握有关它们所属链的连接区域的信息，而不是整个 20 链。通过这种方式，我们不仅获得了优于局部策略的性能，而且还降低了全局知识策略固有的经典 21 通信 (CC) 成本。我们的策略在实际相关的参数范围内也优于众所周知的、被广泛研究的嵌套净化和加倍交换策略。我们还仔细研究了纠缠蒸馏的作用。通过分析和数值结果，我们确定了蒸馏有意义且有用的参数范围。在这些范围内，我们还解决了以下问题：“我们应该先蒸馏再交换，还是反之亦然？”最后，为了提供进一步的实用指导，我们提出了一种基于多路复用的中继器链的实验实现，并通过实验演示了关键元素，即高维双光子频率梳。然后，我们通过对两个具体内存平台（即稀土离子和金刚石空位）的模拟结果，评估了我们基于多路复用的策略在这种真实网络中的预期性能。
使用3D/2D皮质血管的3D/2D非刚性登记的颅骨切开术的变形
摘要。术中脑移位是一种众所周知的现象，它描述了由于重力和脑脊液的丧失而在其他现象中描述了脑组织的非刚性变形。这对手术结果具有负面影响，这通常是基于不考虑大脑转移的术前计划。我们提出了一种新型的大脑意识到的增强现实方法，将术前3D数据与通过手术显微镜观察的变形大脑表面相结合。我们将非刚性登记作为形状结构化问题提出。术前3D线状可变形模型被注册到皮质容器的Single 2D图像上，该模型自动分割。此3D/2D登记驱动肿瘤等潜在的大脑结构，并弥补了亚皮质区域的大脑转移。我们评估了由6名材料组成的模拟和真实数据的方法。它实现了良好的定量和定性结果，使其适合神经外科指导。
能源混合管理
摘要本文介绍了5G绿色通信系统中能源知识调度算法（EASA）的性能的分析。5G绿色通信系统依靠EASA来管理资源共享。拟议模型的目的是提高5G绿色通信系统中资源共享的效率和能源消耗。主要目标是解决实现最佳资源利用并最大程度地减少这些系统能源消耗的挑战。为了实现这一目标，研究提出了一种新型的能源感知的调度模型，该模型考虑了5G绿色通信系统的特定特征。该模型结合了用于优化资源分配和调度决策的智能技术，同时还考虑了能源消耗限制。所使用的方法涉及数学分析和仿真研究的组合。数学分析用于制定优化问题并设计调度模型，而模拟模型则用于在各种情况下评估其性能。拟议的EASM达到了91.58％的错误发现率，虚假遗漏率为64.33％，患病率阈值90.62％和91.23％的关键成功指数。结果证明了拟议模型在减少能源消耗的同时保持高度资源利用水平的有效性。
临床环境 - 意识到生物医学文本摘要使用深神经网络：模型开发和验证
背景：自动文本摘要（ATS）使用户能够从生物医学存储库的大数据中检索有意义的证据，以做出复杂的临床决策。深度神经和经常性网络在自然语言处理和计算机视觉领域的传统机器学习技术优于传统的机器学习技术；但是，它们尚未在ATS域中探索，特别是对于医学文本摘要。目的：生物医学文本ATS中的传统方法遭受了基本问题，例如无法捕获临床环境，证据质量和目的驱动的段落选择。我们的目的是通过从可靠的已发表的生物医学资源中提取精确，简洁和连贯的信息来规避这些限制，并构建一个简化的摘要，其中包含最有用的内容，可以为临床需求提供特定的审查。方法：在我们提出的方法中，我们引入了一个新颖的框架，称为生物膜，可提供优质意识的患者/问题，干预，比较和结果（PICO）基于智能和上下文支持生物医学文本的摘要。BioMed-Summarizer将预后质量识别模型与临床环境感知模型相结合，以在生物医学文章的主体中找到文本序列，以在最终摘要中使用。首先，我们开发了一个深度的神经网络分类器，用于质量识别，以获取科学的声音研究并过滤其他研究。最后，我们从研究类型，发布可信度和新鲜度得分汇总的高得分PICO序列中产生了代表性摘要。第二，我们开发了一个双向长期记忆记忆复发性神经网络作为临床环境 - 意识分类器，该分类器是通过使用单词插入令牌制成的语义丰富特征进行培训的，该特征用于识别代表Pico文本序列的有意义的句子。第三，我们使用Jaccard相似性与语义富集计算了查询和PICO文本序列之间的相似性，其中使用医学本体学获得了语义富集。结果：使用与颅内动脉瘤相关的大型生物医学文献数据集评估预后质量识别模型，在识别质量文章方面，准确性为95.41％（2562/2686）。临床环境 - 意识到多类分类器优于传统的机器学习算法，包括支撑矢量机，梯度增强的树木，线性回归，k-neart邻居和天真的贝叶斯，通过实现93％（16127/17341）的准确性，用于分类五个分类：目标，互动，互动，互动，互动，结果，结果，结果。语义相似性算法在语义富集后，在众所周知的Biosses数据集（具有100对句子）上实现了明显的Pearson相关系数（0-1尺度），比基线JACCARD相似性提高了8.9％。最后，我们发现三个领域专家对不同指标进行的评估之间的高度正相关，这表明自动汇总是令人满意的。
科学宣言和收集的承诺
I, _, CRMV Registration No._, I declare to be aware of the importance of sample collection for the DNA examination of the dogs used in reproduction, aware of the commitments made by CBPA before WUSV, aware of the risks that the lack of care and attention in the handling of the material may lead to the CBPA, aware that any error in the collection, handling and sending the kit-DNA to CBPA秘书处是我唯一的责任。 ，我认为，如果在我所执行的任何案例中，都将在我执行的任何考试中确定与CBPA暂时将自己脱离权利的承诺。 我还假设我将尽一切努力澄清任何误解，与调查合作并承担与我的辩护相关的费用。I, _, CRMV Registration No._, I declare to be aware of the importance of sample collection for the DNA examination of the dogs used in reproduction, aware of the commitments made by CBPA before WUSV, aware of the risks that the lack of care and attention in the handling of the material may lead to the CBPA, aware that any error in the collection, handling and sending the kit-DNA to CBPA秘书处是我唯一的责任。，我认为，如果在我所执行的任何案例中，都将在我执行的任何考试中确定与CBPA暂时将自己脱离权利的承诺。我还假设我将尽一切努力澄清任何误解，与调查合作并承担与我的辩护相关的费用。
以人为中心的无人机轨迹计划在搜救任务中采用多目标加固学习，并基于AHP和基于相似性的经验重播
摘要 - 将无人驾驶汽车（UAV）整合到搜救（SAR）任务中提出了提高运营效率和有效性的有前途的途径。但是，这些任务的成功不仅取决于无人机的技术能力，还取决于他们的接受和与人类在地面上的互动。本文探讨了以人为中心因素对SAR任务的无人机轨迹计划的影响。我们介绍了一种基于分析层次结构过程增强的强化学习和基于新颖的相似性的经验重播，以优化无人机轨迹，平衡运营目标与人类舒适性和安全考虑因素。另外，通过一项全面的调查，我们研究了性别线索和拟人化设计对无人机设计对公众接受和信任的影响，从而揭示了对SAR中无人机互动策略的重大影响。我们的贡献包括（1）无人机轨迹计划的增强学习框架，该框架动态整合了多目标考虑因素，（2）对人类对性别和拟人化无人机的看法在SAR上下文中的分析，（3）基于相似性的经验重播的应用，以在复杂的SAR场景中提高学习效率。这些发现为设计无人机系统提供了宝贵的见解，这些系统不仅在技术上熟练，而且还与以人为本的价值观保持一致。
以人为中心的意识无人机轨迹计划在搜救任务中采用多目标加固学习，并基于AHP和基于相似性的经验重播*
摘要 - 将无人驾驶汽车（UAV）整合到搜救（SAR）任务中提出了提高运营效率和有效性的有前途的途径。但是，这些任务的成功不仅取决于无人机的技术能力，还取决于他们的接受和与人类在地面上的互动。本文探讨了以人为中心因素对SAR任务的无人机轨迹计划的影响。我们介绍了一种基于分析层次结构过程增强的强化学习和基于新颖的相似性的经验重播，以优化无人机轨迹，平衡运营目标与人类舒适性和安全考虑因素。另外，通过一项全面的调查，我们研究了性别线索和拟人化设计对无人机设计对公众接受和信任的影响，从而揭示了对SAR中无人机互动策略的重大影响。我们的贡献包括（1）无人机轨迹计划的增强学习框架，该框架动态整合了多目标考虑因素，（2）对人类对性别和拟人化无人机的看法在SAR上下文中的分析，（3）基于相似性的经验重播的应用，以在复杂的SAR场景中提高学习效率。这些发现为设计无人机系统提供了宝贵的见解，这些系统不仅在技术上熟练，而且还与以人为本的价值观保持一致。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。