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拓扑数据分析的量子算法的复杂性理论限制
用于拓扑数据分析的量子算法（TDA）似乎比最佳的经典方法具有指数优势，同时还可以免疫去量化程序和数据加载问题。在本文中，我们提供了复杂性理论的证据，即TDA的核心任务（估计Betti数字）即使对于量子计算机也很棘手。特别是，我们证明，计算贝蒂号的问题完全是＃p-hard，而将betti号码近似为乘法误差的问题是NP-HARD。此外，如果仅限于TDA的量子算法，这两个问题都会保留其硬度。由于预计量子计算机不会在次指数时间内解决＃p-hard或NP - 硬问题问题，因此我们的结果表明，在最坏情况下，量子算法仅在TDA中仅具有多项式优势。我们通过表明劳埃德（Lloyd），加纳龙（Garnerone）和扎纳迪（Zanardi）开发的TDA的开创性量子算法来支持我们的主张，这在几乎所有情况下都超过了最著名的经典方法上的二次加速。最后，我们认为，如果给出输入数据作为简单的特定而不是作为顶点和边缘列表，则可以恢复量子优势。
Tele6500物联网系统的机器学习算法
COURSE INFORMATION Course Title : Machine Learning Algorithms for IoT Systems Course Number: TELE 6500 Term and Year: Spring 2025 Credit Hour: 4 Course Format: In-person INSTRUCTOR INFORMATION Name: Abhishek Murthy ( https://www.linkedin.com/in/abhishekmurthy ) E-mail Address: a.murthy@northeastern.edu COURSE PREREQUISITES None COURSE DESCRIPTION This course provides skills necessary to为生成时间序列数据的物联网系统设计，开发，推出和维护机器学习算法。因此，它将帮助学生专注于工业4.0，可穿戴设备，健康，智能电网/房屋等垂直领域。学生将超越传统的机器学习课程，并学习从物联网系统处理时间序列数据的细微差别，并最大程度地发挥其作为数据科学家的影响。该课程将需要专门研究传感器数据的数据准备和探索。将涵盖时间序列机器学习算法的定制性能指标。域特异性问题类，例如预测，更改点检测和时间异常检测，将详细介绍。将解释特定于时间序列问题的深度学习体系结构。课程项目将集中在时间序列上，从而超越了基本机器学习课程中使用的传统表格/图像数据集。该课程具有实验室组件。除了概念上的问题外，每个学生还必须在沙盒虚拟机上在计算机上执行几个实验室分配。作业的主要重点将放在相应算法的基于云的实现上。实验室包括探索性数据分析和问题框架，时间序列异常检测和变更点检测，回归，预测和分类的基础。还将提供机会来探索嵌入式和边缘实现。课程最终在一个项目中达到了最终，在该项目中，学生将获得的概念和实用知识用于时间序列机器学习来构建端到端的机器学习系统。该项目可以在团队中完成。
学者工程与技术杂志缩写关键标题：Sch J Eng Tech ISSN 2347-9523（印刷版）| ISSN 2321-435X（在线） 期刊主页：https://saspublishers.com 应用人工智能算法预测镰状细胞危机可能性 Essang Samuel Okon 1*、Kolawole Olamide Michael 1、Runyi Emmanuel Francis 2、Ante Jackson Efiong 3*、Ogar-Abang Micheal Obi 1、Auta Jonathan Timothy 4、Okon Paul Edet 5、Effiong Raphael Dominic 6、Ukim Akanimo Jimmy 5 1 尼日利亚阿克帕布约亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系 2 尼日利亚乌盖普联邦理工学院统计系 3 尼日利亚姆克帕塔克 Topfaith 大学数学系 4 尼日利亚阿布贾非洲科技大学纯数学与应用数学系 5 电气/电子学系Topfaith 大学，尼日利亚姆克帕塔克 6 卡拉巴尔大学数学系，尼日利亚卡拉巴尔 DOI：https://doi.org/10.36347/sjet.2024.v12i12.008 | 收到日期：2024 年 11 月 9 日 | 接受日期：2024 年 12 月 16 日 | 出版日期：2024 年 12 月 26 日 * 通讯作者：Essang Samuel Okon；Ante Jackson Efiong 亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系，尼日利亚阿克帕布约；Topfaith 大学数学系，尼日利亚姆克帕塔克
学者工程与技术杂志缩写关键标题：Sch J Eng Tech ISSN 2347-9523（印刷版）| ISSN 2321-435X（在线） 期刊主页：https://saspublishers.com 应用人工智能算法预测镰状细胞危机可能性 Essang Samuel Okon 1*、Kolawole Olamide Michael 1、Runyi Emmanuel Francis 2、Ante Jackson Efiong 3*、Ogar-Abang Micheal Obi 1、Auta Jonathan Timothy 4、Okon Paul Edet 5、Effiong Raphael Dominic 6、Ukim Akanimo Jimmy 5 1 尼日利亚阿克帕布约亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系 2 尼日利亚乌盖普联邦理工学院统计系 3 尼日利亚姆克帕塔克 Topfaith 大学数学系 4 尼日利亚阿布贾非洲科技大学纯数学与应用数学系 5 电气/电子学系Topfaith 大学，尼日利亚姆克帕塔克 6 卡拉巴尔大学数学系，尼日利亚卡拉巴尔 DOI：https://doi.org/10.36347/sjet.2024.v12i12.008 | 收到日期：2024 年 11 月 9 日 | 接受日期：2024 年 12 月 16 日 | 出版日期：2024 年 12 月 26 日 * 通讯作者：Essang Samuel Okon；Ante Jackson Efiong 亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系，尼日利亚阿克帕布约；Topfaith 大学数学系，尼日利亚姆克帕塔克
分析进化算法中性问题中的探索 - 开发困境
在探索新机会的探索之间找到了妥协，而新机会可以产生表现出色的表现和通过本地改进来剥削现有解决方案，这是不同部门的主要挑战。实际上，尽管寻找改进的解决方案的搜索可能会昂贵，而且短期内耗时，但从长远来看，其影响可能会产生很大的影响。相反，剥削在短期内可能是有益的，但从长远来看可能会产生灾难性效果。在进化计算方面，几种方法试图从不同的角度解决该问题。在这项工作中，我们分析了中立性问题的探索 - 开发困境 - 根据该问题，搜索空间由通过不危害生存机会的突变访问的广阔区域组成的条件，这是一个独特的特征。具体来说，我们介绍了两个基准问题中实现的结果：（i）功能优化和（ii）5位平价。此外，引入了一种新的方法，一种称为SSSHC*的新方法，并与另外两种算法进行了比较。本文报告的实验表明，SSSHC*在优化功能测试的其他方法中找到的解决方案要好得多，并且在奇偶校验问题方面具有竞争力。总的来说，结果表明了如何有效地组合探索和剥削，但是这样做的策略依赖于任务。
使用...进行室内产品设计的分布式框架
摘要 —本文提出了一种创新的室内家居产品数字化设计方法，将虚拟现实（VR）技术与智能算法相结合，以提高设计精度和效率。提出了一种结合红鹿优化算法和简单循环单元（SRU）网络的模型来评估和优化设计过程。本研究开发了一个包含关键评估因素的数字设计框架，通过红鹿优化算法优化SRU网络，以在设计应用中实现更高的精度。通过大量实验，使用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标验证了模型的性能。结果表明，RDA-SRU模型优于其他方法，最小MAE为0.133，RMSE为0.02，MAPE为0.015。此外，该模型的 R² 值达到 0.968，最短评估时间为 0.028 秒，展示了其在预测和评估家居产品数字设计应用方面的卓越性能。这些发现表明，VR 与智能算法的结合显著提高了用户体验、可定制性和数字设计流程的整体准确性。这种方法为设计师提供了一个强大的解决方案，可以创建更高效、以用户为中心的家居产品设计，满足客户对沉浸式和交互式设计体验日益增长的需求。
使用机器学习的高频交易
副教授 - PG系[M.C.A. ]，印度古吉拉特邦甘帕特大学。 抽象深度学习在我们的生活中起着重要作用。 它已经对癌症诊断，个性化医学，自动驾驶汽车，预测分析和语音识别等领域产生了巨大影响。 在传统学习，分类和模型识别系统中使用的直观手工制作的功能对于大型数据集很有价值。 在许多情况下，根据问题的复杂性，DL还可以克服过去稀疏网络的局限性，以防止有效的训练和空间表示高维训练数据。 深层网络使用具有复杂算法和体系结构的许多单元（深）单元。 本文回顾了几种优化方法，以提高训练准确性并减少训练时间。 我们深入研究了最新深层网络中使用的培训算法背后的数学。 我们描述当前的失败，改进和实现。 该评论还涵盖了不同类型的深度体系结构，例如深卷积网络，深层网络，常规网络，强化学习，差异自动编码器等。 关键字：机器学习算法，优化，人工智能，深度神经网络体系结构，卷积神经网络，反向传播，监督和无监督的学习。 1。 简介深度学习是一种训练计算机和人工智能的机器学习技术。 它是受人脑结构的启发。副教授 - PG系[M.C.A.]，印度古吉拉特邦甘帕特大学。抽象深度学习在我们的生活中起着重要作用。它已经对癌症诊断，个性化医学，自动驾驶汽车，预测分析和语音识别等领域产生了巨大影响。在传统学习，分类和模型识别系统中使用的直观手工制作的功能对于大型数据集很有价值。在许多情况下，根据问题的复杂性，DL还可以克服过去稀疏网络的局限性，以防止有效的训练和空间表示高维训练数据。深层网络使用具有复杂算法和体系结构的许多单元（深）单元。本文回顾了几种优化方法，以提高训练准确性并减少训练时间。我们深入研究了最新深层网络中使用的培训算法背后的数学。我们描述当前的失败，改进和实现。该评论还涵盖了不同类型的深度体系结构，例如深卷积网络，深层网络，常规网络，强化学习，差异自动编码器等。关键字：机器学习算法，优化，人工智能，深度神经网络体系结构，卷积神经网络，反向传播，监督和无监督的学习。1。简介深度学习是一种训练计算机和人工智能的机器学习技术。它是受人脑结构的启发。深度学习起源于人工神经网络（ANN），经过数年的研究和开发，与其他机器学习算法相比，它的发展效率更高[1]。深度学习算法旨在通过基于逻辑模式不断分析数据来绘制与人类相同的判断。深度学习使机器能够处理像人类这样的图像，文本或音频文件，以完成类似人类的任务。为了实现这一目标，深度学习使用了一组称为神经网络的算法集。顾名思义，深度学习涉及将网络层的深入研究，其中包括隐藏的层。 随着人们提取更深入，更复杂的信息。 深度学习是基于迭代学习方法，该方法将机器暴露于大量数据中。 它可以帮助计算机学会识别行为并适应变化。 机器能够学习数据集之间的差异，理解逻辑并在重复接触后做出更好的决策[2]。 [3]中介绍了有关深度学习的审查。 在[3]中提供以下信息：统计模型包含许多层以控制。 使他们能够通过深度学习学习具有不同级别的数据表示。 通过使用这些技术，现代技术已经在许多领域开发，包括视觉识别，语音识别，基因组学，药物顾名思义，深度学习涉及将网络层的深入研究，其中包括隐藏的层。随着人们提取更深入，更复杂的信息。深度学习是基于迭代学习方法，该方法将机器暴露于大量数据中。它可以帮助计算机学会识别行为并适应变化。机器能够学习数据集之间的差异，理解逻辑并在重复接触后做出更好的决策[2]。[3]中介绍了有关深度学习的审查。在[3]中提供以下信息：统计模型包含许多层以控制。使他们能够通过深度学习学习具有不同级别的数据表示。通过使用这些技术，现代技术已经在许多领域开发，包括视觉识别，语音识别，基因组学，药物
基于UMAP的算法的迭代应用用于完全合成的医疗表格数据生成
摘要：基于利用数据可视化技术的先前开发的部分合成数据生成算法，该研究扩展了新型算法以生成完全合成的表格医疗保健数据。在这种增强的形式中，该算法是基于生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）的常规方法的替代方法。通过迭代应用原始方法，该适应算法采用UMAP（均匀的歧管近似和投影），一种维度降低技术，通过低维聚类来验证生成的样品。这种方法已成功地应用于三个医疗领域：前列腺癌，乳腺癌和心血管疾病。生成的合成数据已被严格评估，以获得保真度和效用。结果表明，基于UMAP的算法在不同情况下优于基于gan和vae的生成方法。在保真度评估中，它在不同属性的真实数据和合成数据的累积分布函数之间达到了较小的最大距离。在实用程序评估中，基于UMAP的合成数据集增强了机器学习模型性能，尤其是在分类任务中。总而言之，此方法代表了一种可实现安全，高质量合成医疗保健数据的强大解决方案，从而有效地解决了数据稀缺挑战。
使用机器学习分类算法和随机投影
记录的版本：此预印本的一个版本于2024年12月19日在无线个人通讯上发布。请参阅https://doi.org/10.1007/s11277-024-11668-1。
功能主义、算法和人工智能心智理论的追求
计算机技术的进步催生了一个有趣的论点：可以研究和理解人类大脑是如何按照数字计算机的原理运作的。这一说法后来成为一个更有实质内容的论点：心灵是一台计算机，因为心灵是在大脑中实现的。大型语言模型 (LLM) 的最新成功，例如 Bard（由谷歌制作）、GPT3、ChatGPT（也称为 GPT3.5，由 OpenAI-Microsoft 制作）和 LLaMA（由 Meta 制作），引起了人们对人类与机器智能的讨论的更多关注和关注。其结果是人们开始追求一种合理的心灵理论。功能主义被吹捧为心灵理论的基础，其中拥有心灵并不意味着拥有任何内在品质；相反，它是完成或实现特定任务或功能的能力。这种实现是通过计算程序操作表征结构来实现的。这些程序是规则或配方，称为算法，它们在数据中创建统计关系以产生推理。本文讨论了功能主义理论，展示了它如何为运行人工智能技术的算法奠定基础。通过分析大型语言模型的成功，本文展示了功能主义框架，尽管在实现通用人工智能方面仍有许多工作要做，但它却是人工智能进步的基础。
项目标题：以行人为中心的多模式机器人感知的有效的深度学习算法
1。简介。人工智能和机器人技术的快速进步为开发了能够与人类环境无缝互动的智能，自主系统开辟了新的边界。这些系统的核心是以行人为中心的多模式机器人感知，它使机器人能够导航，理解和安全地与人类大量人群的环境进行互动。该项目着重于开发针对多模式机器人感知的有效的深度学习算法，利用各种传感器，例如红外摄像机，激光镜头和事件摄像机。目标是增强机器人感知和预测行人行为的能力，确保在城市导航，行人互动和对隐私敏感应用程序等方案中的安全可靠操作。