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基于软件成本估算的基于降低和机器学习模型
软件成本估计（SCE）是构建网络物理 - 社会系统（CPSS）的研究重点和挑战之一。在CPSS中，要准确处理环境和社会信息并使用它来指导社会实践。因此，在回应SCE的预测准确性低，鲁棒性和可解释性差的问题时，本文提出了基于自动编码器和随机森林的SCE模型。首先，预处理项目数据，删除异常值，然后构建回归树以在数据中缺少属性中填充。第二，构建一个自动编码器，以降低影响软件成本的因素的维度。随后，使用三个数据集上的XGBoost框架（Cocomo81，Albrecht和Desharnais）对模型的性能进行了训练和验证，并与常见的成本预测模型进行了比较。实验结果表明，COCOMO81数据集上提出的模型的MMRE，MDMRE和PRED（0.25）值分别达到0.21、0.16和0.71。与其他模型相比，所提出的模型在准确性和鲁棒性方面取得了重大改进。
情绪提升者：一种心理保健的维度方法
诸如RDOC和HITOP之类的精神病理学的摘要维度，转诊模型越来越多地告知核心和协方差过程如何在Psy-ChopAthology诊断中概念化。因此，该领域可能会从考虑跨诊断，维度干预模型来促进人类体验的心理健康中受益。当前的研究将情绪升降器作为一种编程案例研究，是一种生物心理社会形成的治疗方法，该方法针对RDOC和HITOP框架中概念化的精神病学。情绪举重者是一个为期15周，由同行的，基于小组的计划，可促进经诊断的心理良好。该计划演示了单个干预如何解决DSM突出的替代模型中强调的各个领域的精神病学。考虑到公共卫生和社区实施，作者希望这种对理论框架的应用概念化将鼓励进一步发展经诊断的维度治疗方法。
石墨烯和其他二维材料的环境和健康影响：石墨烯旗舰景点
摘要：自2004年由于这些材料的特异性和通用性特性而在2004年分离原子薄石墨烯以来，二维（2D）材料一直引起了人们的兴趣。但是，增加的2D材料的生产和使用需要对对人类健康和环境的潜在影响进行彻底评估。此外，需要使用统一的测试方案来评估2D材料的安全性。由欧盟委员会资助的石墨烯旗舰项目（2013 - 2023年）介绍了基于石墨烯基材料的可能危害以及新兴的2D材料，包括过渡金属二进制二进制二色质化，六边形硝基盐等。此外，还探索了所谓的绿色化学方法，以实现安全，可持续生产和使用这种迷人的纳米材料家族的目标。本评论提供了对石墨烯旗舰中学到的发现和经验教训的紧凑调查。关键字：2D纳米材料，碳材料，暴露，环境，毒性，危害，逐局安全，生物降解性，测试指南
石墨烯和其他二维材料的环境和健康影响：石墨烯旗舰景点
摘要：自2004年由于这些材料的特异性和通用性特性而在2004年分离原子薄石墨烯以来，二维（2D）材料一直引起了人们的兴趣。但是，增加的2D材料的生产和使用需要对对人类健康和环境的潜在影响进行彻底评估。此外，需要使用统一的测试方案来评估2D材料的安全性。由欧盟委员会资助的石墨烯旗舰项目（2013 - 2023年）介绍了基于石墨烯基材料的可能危害以及新兴的2D材料，包括过渡金属二进制二进制二色质化，六边形硝基盐等。此外，还探索了所谓的绿色化学方法，以实现安全，可持续生产和使用这种迷人的纳米材料家族的目标。本评论提供了对石墨烯旗舰中学到的发现和经验教训的紧凑调查。关键字：2D纳米材料，碳材料，暴露，环境，毒性，危害，逐局安全，生物降解性，测试指南
最小值使用具有一维潜在变量的浅生成模型
在我们看来，可以根据其数据生成过程将普遍使用的深层生成模式分为两种方法。第一种方法涉及为函数g：r d 0→r d构建估计值ˆ g，通常称为发电机。然后，从已知的D 0尺寸分布（例如标准正常或均匀）中绘制样品z，ˆ g（z）被视为估计分布中的样品。因此，ˆ g（z）的分布（或deNSISTIS）是P 0（或p 0）的间接估计器。变化自动编码器（VAE）（Kingma和Welling，2014; Rezende等，2014），正常化流量（NF）（Dinh等，2015; Rezende and Mohamed，2015）和生成的对抗性网络（GAN）（GAN-LOW-LOW-LOW。 Al。，2017年）是重要的例子。
基于时间的纵向微生物组研究降维
引言鉴于微生物群落的高度动态和复杂性，识别和预测其时间依赖性模式对于理解其结构和功能至关重要。纵向微生物组样本的收集为捕捉微生物群落的动态及其与宿主表型的关联提供了独特的机会。然而，纵向微生物组数据的性质带来了一些分析挑战。首先，微生物组数据是高维的，降维是指导分析和解释的关键。其次，宿主内变异的模式可能随时间而改变，并因宿主而异，这使得提取微生物特征的稳健时间模式具有挑战性 1 。第三，由于纵向研究固有的实际限制（例如，错过患者随访或样本采集不一致），多个宿主经常缺少时间样本，这会导致跨宿主的时间采样不规则 2–5 。
三维印刷藻酸钠和k- ...
摘要：这项工作报告了基于K-Carrageenan和Alginate钠的海洋衍生多糖配方的开发，以生产一种用于工程技术的新型脚手架。在3D打印之前，通过流变测试评估了双成分墨水的粘弹性。在没有任何交联的两个聚合物之间具有不同重量比的组成，第一次对我们的最大知识进行了3D打印，并且对制造参数进行了优化，以确保受控体系结构。在存在不同浓度的氯化物混合物（CaCl 2：KCl = 1：1; v / v）的情况下，进行了3D打印支架的交联。通过肿胀行为和机械性能评估了交联方案的效率。肿胀行为表明当交联剂的浓度增加时，肿胀程度下降。这些结果与纳米识别测量和宏观测试的结果一致。还使用形态分析来确定样品冻干后样品的孔径以及脚手架的均匀性和微体系特征。总体而言，注册的结果表明，双成分墨水ALG/KCG = 1：1可能对组织工程应用显示出潜力。
附睾基础细胞和类器官的三维细胞培养：毒理学的新工具
精子是在睾丸中形成的，但必须通过附睾过渡才能获得运动能力和受精的能力。附睾是一个单一的小管，其中包括几个在解剖学和生理上不同的基础。伪分层的上皮由多种细胞类型组成，包括主要细胞，透明细胞，狭窄细胞和顶端细胞，这些细胞与附子症的腔内齐聚。基底细胞存在于上皮的底部，其中包括巨噬细胞/单核细胞，单核吞噬细胞和T淋巴细胞的光环细胞也存在。这个综合精子成熟过程的几个方面已经建立了很好的确定，但是很多知识仍然很少。鉴于附睾的功能障碍与男性不育症有关，需要研究附睾功能的体外工具和附睾精子成熟。我们的实验室和其他人以前已经开发了人，大鼠和小鼠上皮细胞系，这些细胞系已用于解决某些问题，例如关于附睾中的junc蛋白的调节，以及北苯酚的毒性。鉴于附睾上皮包含多种细胞类型，但是，3D体外模型提供了一种更全面和现实的工具，可用于研究和阐明附子功能的多个方面。©2024作者。Wiley Perigonicals LLC发布的当前协议。本文的目的是提供有关大鼠附子基础细胞的大鼠附子器官的制备，维持，传代和免疫荧光染色的详细信息，我们已证明这是大鼠附子症中的一种成年干细胞。
通过稳健加权评分对高维二分类不平衡基因表达数据进行特征选择
摘要：本文提出了一种针对不平衡数据的稳健加权评分 (ROWSU)，用于在存在类别不平衡问题的高维基因表达二分类问题中选择最具判别性的特征。该方法解决了基因表达数据集中类别分布高度倾斜这一最具挑战性的问题之一，该问题会对分类算法的性能产生不利影响。首先，通过从少数类观测值中合成数据点来平衡训练数据集。其次，使用贪婪搜索方法选择最小基因子集。第三，引入一种新的加权稳健评分，其中权重由支持向量计算，以获得一组优化的基因。将基于该方法得分最高的基因与通过贪婪搜索方法选择的最小基因子集相结合，形成最终的基因集。即使在类别分布倾斜的情况下，新方法也能确保选择最具判别性的基因，从而提高分类器的性能。在6个基因表达数据集上评估了所提出的ROWSU方法的性能。以分类准确率和灵敏度作为性能指标，将所提出的ROWSU算法与其他几种最先进的方法进行比较。为了更好地理解结果，还绘制了箱线图和稳定性图。结果表明，所提出的方法优于现有的基于k近邻(kNN)和随机森林(RF)分类器分类性能的特征选择程序。
尺寸神经影像型
抽象的机器学习已越来越多地用于获得个性化的神经影像学特征，以诊断，预后和对神经精神病和神经退行性疾病的治疗的反应。因此，它通过鉴定疾病亚型在各种大脑表型措施中存在显着差异，从而更好地理解疾病异质性。在这篇综述中，我们首先介绍了使用机器学习和多模式MRI进行研究的系统文献概述，以揭示各种神经精神疾病和神经退行性疾病的疾病异质性，包括阿尔茨海默氏病，精神分裂症，精神分裂症，主要抑郁症，主要的抑郁症，自闭症谱系疾病，多发性硬化症，以及他们的多种疾病以及跨性别的定义。随后，我们总结了相关的机器学习方法，并讨论了一种新兴的范式，我们称之为维度神经影像型内型（DNE）。dne将神经精神病学和神经退行性疾病的神经生物学异质性分解为低维但有益的，定量的脑表型表述，是一种强大的中间表型（即内型型），很大程度上反映了下属的遗传学和遗传学。最后，我们讨论当前发现的潜在临床意义，并设想未来的研究途径。