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登革热患者的心脏表现
统计分析：根据先前的研究，心脏表现的患病率为15-50％，精度为5％，置信度为95％，所需的样本量为385。使用SPSS版本25.0分析数据。分类变量表示为频率和百分比，而连续变量则表示为平均值±标准偏差或中位数（IQR），具体取决于数据的分布。使用卡方检验或Fisher的精确测试用于比较组之间的分类变量（患有和没有心脏表现的患者，严重和非重度登革热）。学生的T检验或Mann-Whitney U测试用于连续变量。p值<0.05被认为具有统计学意义。进行了多元逻辑回归分析，以识别登革热患者心脏表现的独立预测指标。在单变量分析中具有p值<0.1的变量。
机器学习HCPSS 2024.pdf
分类跨渗透性（多类问题）：σ（→Z）i = e z i / ∑e z J→softmax：映射到（0,1）和∑Outputs = 1 l（p，q）= –x plogσ（q）
基于先验知识的深度学习填补空白......
简介：推测血管来源的腔隙，也称为腔隙性梗塞，对于评估脑小血管病 1 和痴呆症等认知疾病 2 非常重要。然而，由于腔隙规模小、稀疏且模仿，从图像数据中对腔隙进行目视评级具有挑战性、耗时且依赖于评级者。虽然自动算法的最新发展已证明可以在保持灵敏度的同时更快地检测出腔隙，但它们也显示出大量的假阳性 3,4 ，这使得它们不适合用于临床实践或大规模研究。在这里，我们开发了一个新颖的框架，除了检测腔隙之外，还可以输出分类负担分数。该分数可以提供更实用的腔隙存在估计，从而简化并有效加速腔隙的成像评估。我们假设检测和分类分数的结合会使程序对噪声标签的敏感度降低。
基于得分的连续时间离散diffu
通过随机微分方程（SDE）基于得分的建模已对扩散模型有了新的视角，并在连续数据上证明了出色的绩效。但是，log-likelihood函数的梯度，即，分数函数未正确定义用于离散空间。这使得将基于得分的建模调整为分类数据并不乏味。在本文中，我们通过引入随机跳跃过程将反向过程通过连续的Markov链进行反向过程来扩散变量。此公式在向后采样期间接受分析模拟。要学习反向过程，我们将分数匹配扩展到一般的分类数据，并表明可以通过简单的条件边缘分布来获得公正的估计器。我们演示了构成方法在一组合成和现实世界的音乐和图像基准中的有效性。
Jason Gross
MIRI, summer 2019: Formalized type theories, and proved properties of programs that reason about themselves Google, summer 2018: Worked on integration of Fiat Cryptography with BoringSSL in Chrome Google, summer 2016: Extended Fiat Cryptography with ECC primiatives for integration with Open Titan Microsoft Research, summer 2014: Collaboratively created a language for specifying in- put/output behavior of x86 assembly programs, ver ed the input/output behavior of a number of simple programs, and improved performance of the x86proved project MIT CSAIL PLV, 20122014: Entered a signi cant amount of category theory into the au- tomated proof assistant Coq, and worked on building an interface for databases and database migration on top of category theory MIT CSAIL CoCoSci, 20092011: Designed and managed the data collection webpage for research in categorical learning and transfer learning Commack High School, 2006年2009年：对自然数量集的研究电路，赢得第四名（2009）和第三（2008年）在ISEF中获得数学奖项
驼峰QuickSheet | CDPH
•血清腮腺炎免疫球蛋白M（IGM）抗体B，d *注意：此处用于分层实验室证据的分类标签旨在支持公共卫生监测案例分类的标准化。分类标签不应用于解释任何实验室测试方法的效用或有效性。临床兼容腮腺炎症状的人的负实验室结果不排除腮腺炎。b在过去6-45天内未通过MMR疫苗接种解释。c血清转化定义为阴性血清腮腺炎IgG，然后是阳性血清腮腺炎IgG。d可以使用任何经过验证的方法由阴性的康复腮腺炎igG抗体排除。流行病学链接证据•暴露于或与已确认的腮腺炎案件接触或接触•公共卫生当局确定的团体或人口的成员是由于爆发爆发而增加了获得腮腺炎的风险。
福利和成本的政治经济学
在本文中，我们开发了一个包括代表立法机关的公共选择机制的模型，以表明在分配决策领域，系统地将公共决定偏向于更大的项目。By distribu- tive policies we mean those projects, programs, and grants that con- centrate the benefits in geographically specific constituencies, while spreading their costs across all constituencies through generalized taxation.2 This collection of public decisions includes the traditional pork barrel of public works and rivers and harbors projects as well as the more recent examples of highway construction, categorical grants-in-aid, urban renewal, mass transit, and污水处理厂。该模型确定了效率偏见的政治来源，并且有几个将民主机构拆除到其组成部分中，从而关注每个人的影响。这采用了从效率基准开始的模型进展的形式。然后，逐一添加政治特征，直到最终形式模型代表立法机关分为n个地区。该方法显示了政治机构如何将成本和收益的经济基础转化为政治成本和收益。后者，而不是他们的经济同行，为政治行为者定义了理性的决定。
卢旺达大学商学院
图 1：将样本从两个类别中分离出来的最大边际超平面 ...................................................................... 9 图 2：决策树算法 .............................................................................................................. 11 图 3：使用决策树对直接邮寄的响应进行分类 ........................................................................ 12 图 4：用于数据分析的 Python 库 ............................................................................................. 21 图 5：我们数据集中缺失值的摘要 ............................................................................................. 23 图 6：热图函数表示空值的分布 ............................................................................................. 24 图 7：说明调查类型的 Python 代码 ............................................................................................. 25 图 8：说明业余建造的 Python 代码 ............................................................................................. 26 图 9：说明飞行阶段的 Python 代码 ............................................................................................. 27 图 10：说明可变数量的发动机的 Python 代码 ............................................................................. 28 图 11：用四个属性的模态值替换缺失值的 Python 代码和结果 ................................................................................................................. 29 图 12：清理后的数据集，没有空值 ............................................................................................. 30图 14：从分类转换为数值后的调查类型摘要 ......................................................................................................................................................................31 图 15：从分类转换为数值后的天气状况摘要 ......................................................................................................................................................31 图 16：从分类转换为数值后的业余建造摘要 ......................................................................................................................31 图 17：从分类转换为数值后的飞行阶段摘要 ......................................................................................................31 图 18：带有数值的发动机数量摘要 .............................................................................................................32 图 19：我们数据集中变量之间相关性的摘要。 .............................................................................................34 图 20：我们数据集的形状 .............................................................................................................................34 图 21：我们数据集中的所有变量 .............................................................................................................35 图 22：筛选特征（可能导致空调事故的潜在特征） .............................................................................................35 图 23：特征重要性 ................................................................................................................ 36 图 24：决策树分类器的分类报告和准确度得分 .............................................................................. 37 图 25：决策树分类器的混淆矩阵 .............................................................................................. 38 图 26：基于曲线下面积的决策树分类器性能图表 ............................................................................................. 38 图 27：随机森林分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................. 39 图 28：随机森林分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 39 图 29：基于曲线下面积的随机森林分类器性能图表 ............................................................................................. 39 图 30：SVM 分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................................. 40 图 31：SVM 分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 ............................................................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯的分类报告和准确度得分分类器 .................................................. 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 .............................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 .............................................. 41 图 36：基于 AUC 对飞机事故数据的不同分类模型的评估性能 ............................................................................................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42
PMATH 950 – 量子表示理论，2023 年冬季
课程大纲：本课程将作为紧凑量子群理论的介绍，重点介绍其表示理论。量子群的一般理论如今是数学的一个庞大分支，应用于分析、几何、代数和物理。量子群如此迷人的原因在于人们可以从各种角度（例如，分析、代数或范畴）来研究该理论。在本课程中，我们将采用混合方法来研究该主题，首先使用算子代数的函数分析语言定义紧凑量子群，然后通过霍普夫代数和李代数的变形通用包络代数将其与代数方法联系起来。最后，在课程结束时，我们将看到紧凑量子群如何像普通紧凑群一样通过其酉表示用范畴数据来描述。在课程结束时，我们将探索所有代数、分析和范畴理论如何与量子群在量子信息理论中的一些很好的应用结合在一起。
患有和以后的自闭症的婴儿的细心脑状态
抽象的早期困难在使细心的大脑状态参与社会环境中可能会影响学习并对社会发展产生级联影响。我们在8个月大的婴儿（FH，n = 91）和没有（NOFH，n = 40）的自闭症谱系障碍（ASD）的家族史（ASD）中，使用多通道脑电图在面部/非面部范式中进行了多通道脑电图（ASD）。在3岁时接受ASD诊断为ASD的FH婴儿（FH-ASD; n = 19），与事件相关的潜在组成部分进行了NC的比较（FH- NOASD; n = 72）和NOFH的婴儿（也没有，也没有，也没有，也没有，Heafter nofhnoafhnoassd; n = 40;“原型”微晶格，并与后来的分类和维度结果进行了检查。机器学习用于识别最佳预测ASD和社会适应技巧的微晶特征。结果表明，尽管大脑状态时机的度量与分类ASD结果有关，但大脑状态强度与社会功能的维度测量有关。特别是，FH-ASD组相对于其他组显示出较短的NC潜伏期，而对面部的细节响应的持续时间对于分类结果预测提供了信息。降低了直接凝视的面部面孔与专注微晶格的非社会控制刺激和强度对面孔的强度的降低，这有助于预测社交技能的维度变化。在一起，这提供了一致的证据，表明非典型关注参与在社会化中困难的出现，并表明，使用全脑激活的时空特征来在婴儿期定义脑状态，为理解导致ASD的神经发育机制提供了一种重要的新方法。