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基于fMRI 4D时空数据
使用神经影像数据将精神健康障碍与健康对照的患者区分开来，已采用了广泛的机器学习方法。但是，几乎所有此类方法都基于连接矩阵或从神经成像数据得出的特征应用于输入。最近只有几篇论文根据原始的基于体素的时空数据考虑了这种分类。在本文中，我们报告了基于体素的fMRI数据上一些尖端机器学习算法的性能，以对健康对照和精神分裂症患者进行分类。我们采用的方法包括卷积神经网络，具有较长短期记忆的卷积复发性神经网络以及基于Wasserstein生成的对抗网络的分类的转移学习方法。为了减轻适合可用硬件的计算负担，我们必须将原始的4维数据减少到几乎所有架构的3维输入中。我们的结果表明，基于卷积神经网络的相对简单的体系结构在对健康对照组中的患者分组中表现出合理的不兼容性。相反，我们使用的其他两个复杂架构的性能相对较差。
Koli, Sh. (2025). Shree-L1：一种用于医学成像中高效肿瘤分类的动态 CNN 架构。大数据和计算愿景，5(2)，94
从医学图像（尤其是 MRI 扫描）中对脑肿瘤进行分类对于及时诊断和治疗至关重要。深度学习模型的发展彻底改变了医学图像分析，使高精度的自动分类成为可能。然而，许多现有模型存在过度拟合、训练效率低下以及对新数据集的泛化能力差等问题。在这项工作中，我们引入了 Shree-L1，这是一种专为脑肿瘤分类而定制的动态卷积神经网络 (CNN) 架构。Shree-L1 结合了创新的降尺度和升尺度块，可有效提取复杂特征，同时通过 dropout 等正则化技术防止过度拟合。我们使用公开的脑肿瘤数据集证明了这种方法的有效性，为医学成像中的肿瘤分类提供了一种强大的解决方案。
使用 MUSE 2 低成本系统记录的心脏和神经动态对模拟飞行操作期间的心理负荷进行分类
低成本、高便携性生理系统的进步为监测人类在日常生活活动和驾驶飞机等更复杂任务中的认知过程提供了良好的机会。Muse 2 系统结合了脑电图 (EEG) 和光电容积描记法 (PPG) 传感器，可以提取时域、频域和心率中的神经动力学特征。在一项研究中，我们为五名飞行员配备了 Muse 2 系统，让他们执行低负荷和高负荷交通模式任务以及被动听觉异常任务。组级分析显示，与低负荷条件相比，参与者在高负荷下表现出更高的平均心率、更低的 alpha 波段功率谱密度、更低的 P300 幅度。这些结果与之前在高度控制的环境和研究级仪器中进行的实验室研究一致。基于 EEG 频率特征，在单次试验基础上对两种水平的心理工作负荷进行分类的准确率达到 93.2%。事后分析显示，分类器主要依赖于 beta 和 gamma 波段的运动伪影特征。使用心率和 ERP 特征的分类器分别达到 76% 和 77.8% 的分类准确率。尽管该系统很有趣，但它在移动和神经人体工程学应用方面存在一些局限性，特别是电极数量有限，阻碍了使用先进的信号处理技术来解决信号中的噪声和伪影。
囚禁离子量子计算机上的最近质心分类
近年来，量子机器学习在理论和实践方面取得了长足的发展，已成为量子计算机在现实世界中应用的有希望的领域。为了实现这一目标，我们结合了最先进的算法和量子硬件，为量子机器学习应用提供了实验演示，并可证明其性能和效率。具体来说，我们设计了一个量子最近质心分类器，使用将经典数据高效加载到量子态并执行距离估计的技术，并在 11 量子比特离子阱量子机上进行了实验演示，其准确度与经典最近质心分类器的准确度相当，可用于 MNIST 手写数字数据集，并可实现 8 维合成数据的准确度高达 100%。
针对AI支持的消费级可穿戴技术的分类系统，目的是将有关锻炼程序个性化的决策制定
由于细胞和器官水平的急性和慢性反应的间变异性和个体内变异性（1，2），个体从运动程序中获得了不同的健康和绩效受益（3-6）。如果应通过锻炼程序实现最佳健康和绩效好处，则可以将个性化视为一个重要方面。可以根据经验丰富经验丰富的个人执行的昂贵的一次性基于实验室的测量来获得的关于运动程序各个方面（例如，运动强度区域）的决定。但是，有限数量的拥有金融和时间资源的人可以使用此类测量。为了允许更多的人获得个性化的锻炼程序，需要科学的值得信赖，具有成本效益，可访问的技术，即使是非专业人士也可以利用哪些监控，存储，分析，分析和反馈数据的个人来为决策提供信息。由于技术进步，硬件组件（例如电池，芯片组和传感器技术）的小型化允许创建可穿戴技术的成本效益，这些技术可以监视（当前具有不同的可靠性和有效性）的参数数量。可穿戴技术是自年以来美国运动医学同事所揭示的最大趋势之一（7 - 10）。软件开发允许创建高级和人工智能（AI）算法，这些算法影响了我们社会的许多方面（11，12），包括对锻炼程序个性化的决策（13）。可以说，AI可以启用更多设备（例如，例如消费级可穿戴技术）的数据处理和决策能力。希望是，消费级可穿戴技术的组合可靠，有效地监控和存储单个数据（例如，心率，血压，睡眠相关
老年患者肩部疾病的分类
根据袖带的完整性和损伤严重程度，采取保守治疗（物理治疗、非甾体抗炎药、皮质类固醇注射）或手术治疗（关节置换术：部分/半关节置换术、解剖全肩关节置换术、反式全肩关节置换术）
我们真的在文本分类方面取得了很大进展...
我们分析了跨知名数据集的单标签和多标签文本分类的各种方法，将其分类为单词袋，基于序列，基于图和层次结构的方法。尽管基于图的模型，但仅编码的预先训练的语言模型（尤其是BERT）仍然是最先进的方法。然而，最近的发现提出了更简单的模型，例如逻辑回归和基于Trigram的SVM的表现优于新技术。虽然仅解码的生成语言模型在学习有限的数据方面表现出了希望，但它们却落后于仅编码模型的性能。我们强调了歧视语言模型（例如BERT）比生成模型的优越性。此外，我们高度阐明了文献在方法比较中缺乏鲁棒性，尤其是关于基本的超参数优化，例如仅通过编码器的语言模型中的学习率。数据可用性：源代码可在https://github.com/drndr/multilabel-text-clf上找到。除NYT数据集外，用于我们实验的所有数据集均可公开使用。
使用流量的心血管疾病分类...
摘要 - 近年来，心血管疾病引起了研究人员的重大关注，因为它是全球死亡的主要原因。本文介绍了一种分类方法，该方法采用了优化算法来提高预测各种性别和年龄段的心血管疾病发展的准确性。患者数据集通常包含大量无关，多余或嘈杂的特征，这可能会阻碍预测的准确性。为了解决这个问题，我们提出了流动方向算法（FDA），该算法选择了疾病的最相关特征以提高分类精度率。在预测阶段，我们将支持向量机（SVM）与流方向优化算法（FDA）相结合，以识别最相关的功能。为了增强分类结果，本研究研究了FDA，OFDA，遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法与K-Nearest邻居（KNN）和SVM分类算法的组合。使用准确性，召回，精度和选定特征比例作为度量来评估所提出的算法的性能。使用三个数据集比较了基于SVM和KNN的算法：心力衰竭临床数据集（HFCD），心脏数据集（HD）和心脏病预测数据集（HDPD）从UCI存储库中获得。实验结果表明，与FDA或OFDA优化算法结合使用时，SVM和KNN算法表现更好。
抗寄生虫药物的分类和作用机理：评论文章
3伊拉克艾拉克al-furat al-awsat技术大学巴比伦技术学院，伊拉克库法大学护理学院的通讯作者摘要：反寄生物药物的作用对于治疗由寄生虫引起的感染和对全球数百万个个人的毁灭性影响的感染对治疗至关重要。本文合并了有关这些药物作用的分类和机制的不同研究结果，强调了新的疗法和天然产物。尤其是，由于其广泛的药理活性，这种特殊类别的杂环化合物（称为苯咪唑唑）对药物化学产生了广泛的兴趣。它认识到这些药物通常在治疗多种不同疾病（包括癌症，细菌感染和寄生虫病）方面做出的重要贡献。耐药的寄生虫现在越来越普遍，极大地阻碍了寄生虫感染的管理；因此，对新的治疗方法的需求越来越大。抗寄生虫金属果已经成为另一种吉祥的干预方式，该模式仔细利用了金属离子及其复合物的独特化学特征，以影响对寄生虫生存至关重要的生物学途径。在本文中，我们将提出一系列确定最新的知识差距，并提出未来的研究方向，以增强理解，更重要的是，抗寄生虫疗法的效率。引言有效的抗寄生虫药物的发展对于赢得针对全球影响数百万影响的寄生疾病的战争至关重要。这篇评论吸收了各种研究结果，这些研究结果集中在抗寄生虫药物的分类和作用方式上，特别关注新疗法和草药产品（Barry等，201）。此外，对已建立的抗寄生虫药物的耐药性问题不断提高，这强调了将探测到替代途径的永久性以及新的化学实体的需求。在包括肿瘤学在内的其他治疗领域，同一药物的潜在重新定位说明了缠绕药物研究的方式以及它取决于协作研究的程度（Andrews等，2012）。未来的研究应探讨常规疗法和新型疗法之间的协同相互作用，尤其是在资源限制的情况下，建立治疗可能会失败。对免疫调节作用的进一步研究，尤其是从蠕虫中得出的化合物，可能会为发展抗寄生虫治疗的发展提供一些有价值的投入，从而增强宿主反应。对于苯咪唑分类和澄清其行为机制的所有重大进步，仍然未知。一个非常大的领域，存在真正的差距，这是对苯唑唑衍生物的结构活性关系进行适当研究的必要性。对这些关系进行了一些研究，但是需要采用更有条理的方法来固定结构特征，这些特征可以提高不同应用的治疗效果。此信息可能有助于根据传统医学的概念开发新疗法。因此，对苯并咪唑的驱虫阻力的话题需要进一步探索分子机制，以驱动线虫寄生虫的抗性。理解基因表达的特定突变和变化可能会促进下一代苯咪唑衍生物的设计，这些衍生物对此类挑战更具弹性（Abdulazeez等，2019）。尽管基于金属的药物的价值开始被开始实现，但重要的知识差距仍与其完整的机械概况和长期疗效有关。可用的文献倾向于主要集中在单个金属络合物上，而没有过多注意可能是由于结合不同的金属果或将其与其他疗法集成的可能导致的协同作用。同样重要的是对这些金属脱土的环境影响和生物相容性的研究，并特别强调自然生态系统（Fricker，2010年）。在锥虫药物的分类和作用机理中取得了重大进展，其中一些已知的空白，更重要的是揭示天然产物的方式作为抗寄生虫。进一步的研究还应集中于综合苯咪唑，以达到新的水平
DODM 5200.45，“原始分类授权机构和撰写安全分类指南”，2025年1月17日
图2。OCA Verification Example .......................................................................................... 12 Figure 3.Process to Determine if Information Can be Classified ............................................... 17 Figure 4.Original Classification Process..................................................................................... 19 Figure 5.Classification Factors to Consider ................................................................................ 20 Figure 6.Example of Core SCG .................................................................................................. 25 Figure 7.Example of Framing Components ................................................................................ 50 Figure 8.Examples of the Use of Framing Components ............................................................. 51 Figure 9.Examples of Mitigation Strategies ............................................................................... 52 Figure 10.Example of an SCG Cover Page ................................................................................ 55 Figure 11.Example of Authority Statement ................................................................................ 56 Figure 12.Examples of Purpose Statement ................................................................................. 56 Figure 13.Examples of Applicability Statement ......................................................................... 57 Figure 14.Example of Classification Challenges Statement ....................................................... 57 Figure 15.Example of OPSEC Statement ................................................................................... 58 Figure 16.Example of Public Release Statement ........................................................................ 58 Figure 17.Example of Foreign Disclosure Statement ................................................................. 58 Figure 18.Examples of Differing Levels of Classification ......................................................... 59 Figure 19.Example of Referencing Other Source or SCG .......................................................... 60 Figure 20.Example of the Use of Enhancement Statements ....................................................... 61 Figure 21.Example of Data in Proper SCG Format .................................................................... 61 Figure 22.Examples of Classification by Compilation in an SCG ............................................. 62 Figure 23.建议的临时分类指南的建议格式................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 63