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第 22 届计算物理和材料科学国际研讨会：总能量和力方法 | （SMR 4050）
149. QUINZI Matteo (In Pers.) 洛桑联邦理工学院 (EPFL) 材料理论与模拟 (THEOS) 和国家新型材料计算设计与发现中心 (MARVEL)
计算能力和人工智能 1
了解计算基础设施对人工智能政治经济的影响至关重要：它影响谁可以开发人工智能、开发什么样的人工智能以及谁从中获利。它定义了科技行业的集中度，激励了人工智能公司之间的恶性竞争，5 并深刻影响了人工智能的环境足迹。6 它使占主导地位的公司能够从依赖其服务的消费者和小型企业中获取租金，并在系统因单点故障而发生故障或失灵时造成系统性危害。最令人担忧的是，它扩大了拥有计算能力的公司的经济和政治权力，巩固了已经主导科技行业的公司的控制权。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
第五届高级计算国际会议
关于部门计算机科学与工程部提供不同的UG，PG和PHD计划。该部门对UG的批准了300，PG计划的摄入量为18。B.部门提供的技术CSE已获得NBA认可。该部门在网络安全，人工智能，机器学习，数据科学，数据分析，机器人技术，自然语言处理，纳米计算领域具有出色的安置记录和专业知识。（锡金·马尼帕尔技术学院 - 锡金·马尼帕尔大学（smu.edu.in））
金融计算情报
人工智能决策支持系统始终是一个流行的话题，在复杂环境中不确定性下运行时，为人提供了优化的决策建议。我们讨论的特定重点是比较投资领域中人工智能决策支持系统的不同方法 - 投资决策的目的是选择满足投资者目标的最佳投资组合，或者换句话说，以最大限度地在投资者给出的限制下获得投资回报。在本研究中，我们应用了几种人工智能系统，例如影响图（贝叶斯网络的一种特殊类型），决策树和神经网络，以获取实验比较分析，以帮助用户智能选择最佳的投资组合。1。引言与许多其他领域一样，投资领域是一个动态变化，随机和不可预测的环境。以股票市场为例；投资组合经理或个人投资者可以选择超过两千股股票。这提出了过滤所有这些股票以找到值得投资的问题。也有大量的信息在某种程度上影响市场。对于这些问题，人工智能决策支持系统始终是解决方案。决策支持系统为投资者提供了在时间限制下提供最佳决策支持。为此，我们使用影响图，决策树和神经网络来咨询用户建立自己的非常成功的投资组合。纸张的结构如下。在第2节中，我们介绍了一些有关投资组合管理的投资决策结构的相关作品。在第3和第4节中，我们描述了影响图，决策树和神经网络的框架。在第5节中，我们指定了我们的实验设置。在第6节中，我们显示我们的
手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：
水稻的计算水文和遥感...
博士生应向地球，环境和行星科学提交申请（2025年1月3日的截止日期）。国际学生也应满足语言能力要求。潜在的研究生可以在申请之前向Vergopolan博士（Noemi.vergopolan@rice.edu）发送电子邮件至“潜在的博士生”。在电子邮件中，请包括以下项目：非官方的成绩单，课程vitae，三个参考文献的姓名和联系信息，以及他们为什么要加入该小组的简短个人陈述。我们非常感谢所有申请，但是考虑到大量提交的申请，请注意，只有入围面试的候选人才会收到通知。根据资金可用性，我们能够在秋季和春季学期接受学生。因此，注册时间是灵活的。薪酬：$ 33K/年的津贴，带福利加上全额学费（$ 57K/年）。
跨物种知识的计算策略...
研究生物提供了对人类生物学和疾病的宝贵见解，是功能实验，疾病建模和药物测试的基本工具。但是，人类和研究生物之间的进化差异阻碍了跨物种的有效知识转移。在这里，我们回顾了用于计算跨物种知识的最新方法，主要关注使用转录组数据和/或分子网络的方法。我们介绍了“ agnology”一词，以描述分子成分的功能等效性，而不论进化起源如何，因为在整合数据驱动的模型中，进化起源的作用可能不清楚。我们的评论介绍了跨物种的信息和知识转移的四个关键领域：（1）转移疾病和基因注释知识，（2）识别
CSE7850/CX4803计算生物学中的机器学习
描述此研究生级课程的重点是机器学习与计算生物学之间的令人兴奋的交集。我们将涵盖现代机器学习技术，包括受监督和无监督的学习，特征选择，概率建模，图形模型，深度学习等。学生将学习这些方法的基本原则，基本的数学和实施细节。通过阅读和批评发表的研究论文，学生将学习机器学习方法在基因组学，单细胞分析，结构生物学和系统生物学中的各种生物学问题上的应用。学生还将通过深入的编程作业使用Pytorch学习使用Pytorch来实施深度学习模型。在最终项目中，学生将通过以生物学问题探索这些概念来应用他们所学的知识，以充满热情。
经济学社会研究中的定量和计算方法
首先，近几十年来出现的一组定量和计算方法既大又多样。本集不仅包括经典统计的方法，还包括网络分析，自然语言处理以及与当代数据科学相关的其他计算方法。这些方法今天很容易访问，并且已经在社会科学和人文科学中广泛使用（Weingart，2015； Nelson，2020； Do等，2022； Grimmer等，2022）。它们已用于研究有关经济学的各种问题。这种方法的一个例子是锻炼，它允许对特定的研究领域，期刊，机构和时期进行统计分析（请参阅美国经济协会的Hoover andSvorenčík，2023年； Rossier和Benz，2021年，Swiss经济学家；勒巴伦和Dogan，2020年，在中央银行家）。另一个例子是越来越多地用于映射学科发展和学术领域的相互关系（Claveau and Gingras，2016; Truc，2022）或研究特定经济问题（例如通货膨胀（GoutsMedt，2021）和个人科学贡献（Andrada，2017年））的文献计量方法。网络分析已被证明是研究思想循环（Herfeld and Doehne，2019年），专业关系（Goutsmedt等，2021）以及经济学家与政策机构之间的联系（Helgadóttir，2016; Flickenschild and Afonso，2019年）。最后，诸如文本挖掘之类的工具还为解决经济学社会研究中的研究问题（例如特定概念的发展（Cherrier andSaïdi，2018），《经济学的分散》（Ambrosino等，