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使用机器学习模型组合对阿尔茨海默病患者进行分类
摘要 每年，确诊为阿尔茨海默病 (AD) 的病例数都在持续增长。痴呆症会影响记忆力、定向力、语言、学习能力以及执行日常活动的能力。正确诊断阿尔茨海默病的阶段非常重要，因为每个阶段都需要为患者及其护理人员提供不同的治疗和支持策略。机器学习 (ML) 方法已被证明可根据医学图像（例如磁共振成像 (MRI)）对 AD 患者进行有效分类。然而，由于过度拟合或无法捕获数据中的所有复杂模式，单个 ML 模型的性能通常有限。在本研究中，提出了一个 ML 模型集合来改进对患有 AD 的患者的分类。集成模型结合了多个单个 ML 模型（例如随机森林、多层感知器和 SVM）的预测，以产生更准确、更稳健的预测。该集成模型将患者分为认知正常、早期轻度认知障碍、晚期轻度认知障碍、轻度认知障碍和阿尔茨海默氏痴呆五个阶段，准确率达到 96%。关键词 1 分类、阿尔茨海默病、磁共振成像、MRI、机器学习
过滤器和包装器堆叠合奏（FWSE）-Dr -ntu
Sugam Budhraja是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是机器学习和软件开发。他的研究领域包括神经信息学，深度学习，自学学习和回声状态网络。Maryam Doborjeh获得了新西兰奥克兰理工大学的计算机科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的高级讲师。她的研究领域是神经信息学，尖峰神经网络，机器学习和大脑数据分析。巴尔卡兰·辛格（Balkaran Singh）是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是计算机科学和应用统计。他的研究领域是在神经网络，持续学习，元学习和尖峰神经网络中的优化。塞缪尔·谭（Samuel Tan）是新加坡南南技术大学的博士生。他的背景是生物科学和统计。他的研究领域包括生物信息学，网络理论和邻里优化。Zohreh Doborjeh获得了博士学位。来自新西兰奥克兰技术大学的计算认知神经科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰大学大脑研究中心的博士后研究员，也是新西兰威卡托大学心理学学院的讲师。她的研究领域是神经信息学，神经心理学，认知神经科学和人工智能。收到：2023年2月9日。埃德蒙德·莱（Edmund Lai）获得了西澳大利亚大学的电气工程博士学位。他目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的信息工程学教授。他的研究兴趣是数字信号处理，计算智能，多代理动力系统和优化。亚历山大·梅尔金（Alexander Merkin）在俄罗斯的社会和法医精神病学研究中心获得了精神病学博士学位。他目前是AUT大学中风与应用神经科学研究所的研究员，也是Aut University心理治疗与咨询系讲师。他的研究兴趣包括数字心理健康，人工智能，心理学，精神病学和认知神经科学。吉米·李（Jimmy Lee）获得了新加坡国立大学的基本医学学位。他是新加坡心理健康研究所的精神科医生和临床医生，也是南约技术大学Lee Kong Chian医学院的副教授。他的研究领域是精神病学，心理药理学，精神分裂症和基于AI的健康技术。Wilson Goh获得了英国伦敦帝国学院的生物信息学和计算系统生物学博士学位。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。 他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。尼古拉·卡萨博夫（Nikola Kasabov）获得了保加利亚索非亚技术大学的博士学位。他是新西兰奥克兰技术大学工程，计算和数学科学学院的Kedri的创始董事和知识工程教授。他在英国Ulster University，IICT保加利亚科学院和中国达利安大学担任教授职位。他的研究领域是计算智能，神经信息学，知识发现和尖峰神经网络，以及700多个出版物。修订：2023年9月18日。接受：2023年10月3日©作者2023。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons归因非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）发行的开放访问文章，该媒介在任何媒介中允许非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系journals.permissions@oup.com
通过量子神经网络集成技术节省资源
新兴的量子机器学习领域 [ 1 ] 有望利用量子计算技术提高机器学习算法的准确性和速度。尽管量子机器学习有望在化学、物理学、材料科学和药理学中某些类型的问题上发挥作用 [ 2 ]，但它是否适用于更传统的用例仍不确定 [ 3 ]。值得注意的是，可用的量子机器学习算法通常需要经过调整才能在“NISQ”设备 [ 4 ] 上运行，这些设备是当前的噪声量子计算机，没有纠错，并且具有适中的量子比特数和电路深度能力。在量子机器学习场景中，经典神经网络的量子对应物——量子神经网络 [ 5 ] 已经成为解决量子领域有监督和无监督学习任务的事实标准模型。虽然量子神经网络引起了广泛的兴趣，但它们目前也存在一些问题。第一个是贫瘠高原 [ 6 ]，其特点是随着系统规模的增加，损失梯度的方差呈指数快速衰减。这个问题可能会因各种因素而加剧，比如量子电路表达能力过强 [ 7 ]。为了解决这个问题，需要精心设计量子神经网络 [ 8 ]，并结合可表达性控制技术，如投影 [ 9 ] 和带宽控制 [ 10 ]。第二个问题，也是本文要解决的问题，涉及运行量子神经网络所需的资源量（总量子比特数有限——目前最多一百多个——以及当前量子设备上操作的低保真度严重限制了量子神经网络在输入维度和层数方面的大小）。为了解决后一个问题，我们建议采用 NISQ 适当的集成学习实现 [11]，这是经典机器学习中广泛使用的技术，用于通过使用多个弱组件构建更强的分类器来调整特定机器学习机制的偏差和方差，从而使整个集成系统的表现优于最好的单个分类器。集成系统的有效性已在经验和理论上得到广泛证明 [12]，尽管
基于化学结构和蛋白质序列多尺度信息的集成化学基因组学模型进行在线靶标预测
训练集中现有的被称为“新的”。与训练集相比，测试集有两种类型：（1）已知化合物和已知靶标（旨在为已知活性化合物识别更多可能的靶标）；（2）新化合物和已知靶标（旨在为新化合物识别靶标）。因此，我们进行了两个级别的验证：成对拆分验证和化合物拆分验证。对于成对拆分验证，训练集和测试集是通过根据分层随机拆分数据集生成的。它衡量我们模型的平均性能，因为测试数据集包含两种类型的对。至于化合物拆分验证，它将化合物分成 10 个部分，因此与这 10 个部分中的 1 个相关的化合物-靶标相互作用被用作测试集，与剩余 9 个部分相关的相互作用保留在训练集中。它
在量子旋转集合中长寿的挤压基态
我们在原子旋转1玻色的凝结物中产生自旋挤压基态，该凝结物在量子临界点附近调节，该量子使用一种新型的非绝热技术将相互作用集合的不同自旋阶段分开。与典型的非平衡方法相反，用于通过量子相变的淬灭原子挤压状态，挤压的基态是及时的，具有恒定的正交挤压角。挤压的基态有6-8 dB的挤压和恒定的挤压角。测量挤压基态的长期演变，并显示出2 s的挤压程度的逐渐下降，这是由于原子密度损失而通过缓慢调整汉密尔顿的良好模型。有趣的是，尽管损失了75％的原子，但对逐渐减小的建模不需要额外的自旋脱碳模型。
铂纳米线/mxene纳米片/多孔碳三元纳米复合材料，用于原位监测从神经元细胞释放的多巴胺
floquet（周期性）驾驶最近已成为工程量子系统的强大技术，并实现了物质的非平衡阶段。在这种系统中稳定量子现象的核心挑战是需要防止驾驶场上的能量吸收。幸运的是，当驱动器的频率明显大于多体系统的局部能量尺度时，会抑制能量吸收。这种所谓的prethermal制度的存在敏感地取决于相互作用的范围和多个驱动频率的存在。在这里，我们报告了在钻石中强烈相互作用的偶极自旋合奏中浮质细胞化的观察，其中偶尔偶联的角度依赖性有助于减轻相互作用的长期性质。此外，我们将实验性观察扩展到具有多个不稳定频率的准浮动驱动器。与单个频率驱动器相反，我们发现prethermalization的存在对应用场的平滑度极为敏感。我们的结果打开了稳定和表征非平衡现象的大门。
使用Ensemble Deep ...
1名学生，2名学生，3名助理教授，1,3电子工程系2电子和电信工程系，1,2,3 Dwarkadas J. Sanghvi工程学院，印度孟买，印度摘要 - 这项研究表明，该研究的多股票交易方法用于自动股票交易，用于自动股票交易，利用Enderemble Enderbleds学习框架。为单个股票交易设计自动交易解决方案是当前的问题，股票交易过程被视为马尔可夫决策过程（MDP）。使用近端政策优化，优势参与者 - 批评和深层确定性的策略梯度算法组成的贸易代理人，由近端政策优化，优势 - 批评者（DRL）技术培训。性能。结果显示出较低的最大值，这表明风险管理更好。
用量子组合表征温度和应变变化，以使其强大的连贯保护
固态自旋缺陷，尤其是具有可能可实现的长相干时间的核自旋，是量子记忆和传感器的诱人候选者。但是，由于其内在四极杆和超细相互作用的变化，它们的当前性能仍然受到限制。我们提出了一个不平衡的回声来克服这一挑战，通过使用第二个自旋来重新调整这些相互作用的变化，同时保留存储在核自旋进化中的量子信息。不平衡的回声可用于探测材料中的温度和应变分布。我们开发了第一个原理方法来预测这些相互作用的变化，并揭示了它们在大温度和应变范围内的相关性。在钻石中大约10 10个核自旋中进行的实验表明，增加了20倍的去态时间，受到其他噪声源的限制。我们进一步表明，与实验中的相比，我们的方法可以重新调整更强的噪声变化。
可解释的人工智能（XAI）用于预测糖尿病管理：合奏方法
摘要 - 机器学习确定来自数据的模式，以加快决策过程。基于事实的决策和数据驱动的决策由行业专家指定。由于医疗保健中机器语言模型的持续增长，它们在ML模型中繁殖了连续的复杂性和黑匣子。为了使ML模型晶体清晰且可实现的解释，AI登录率很高。这项研究审查了印度医疗保健系统中可解释的AI和能力检测糖尿病。石灰和外形是两个用于实现可解释AI的库和软件包。密封的基础合并局部和全局可解释的方法，从而增强了复杂模型的结晶度，并从复杂模型中获得了对公平性的直觉。此外，所获得的直觉还可以促进临床数据科学家计划对计算机辅助诊断的更奇怪的组成。XAI对预测顽固疾病的重要性。 在这种情况下，顽固的糖尿病，血浆与胰岛素与胰岛素之间的相关性，年龄与妊娠，类（糖尿病和非糖尿病患者）与血浆葡萄糖的相关性持续存在着牢固的关系。 具有塑形值的PIMD（PIMA印度糖尿病数据集）用于简洁依赖性，而当同时需要特征的锚定和重要性时，石灰是适用的。 依赖图可帮助医生可视化与预测疾病的独立关系。 要识别不同属性的依赖性，使用相关热图。XAI对预测顽固疾病的重要性。在这种情况下，顽固的糖尿病，血浆与胰岛素与胰岛素之间的相关性，年龄与妊娠，类（糖尿病和非糖尿病患者）与血浆葡萄糖的相关性持续存在着牢固的关系。具有塑形值的PIMD（PIMA印度糖尿病数据集）用于简洁依赖性，而当同时需要特征的锚定和重要性时，石灰是适用的。依赖图可帮助医生可视化与预测疾病的独立关系。要识别不同属性的依赖性，使用相关热图。从学术的角度来看，Xai在不久的将来对成熟是必不可少的。估算了其他适用数据集对应研究的介绍，这是非常学徒的。
利用量子比特集合表征温度和应变变化以实现强大的相干性保护
固态自旋缺陷，尤其是可能实现长相干时间的核自旋，是量子存储器和传感器的有力候选者。然而，由于其固有四极子和超精细相互作用的变化，它们当前的性能仍然受到失相的限制。我们提出了一种不平衡回波来克服这一挑战，即使用第二个自旋重新聚焦这些相互作用的变化，同时保留存储在核自旋自由演化中的量子信息。不平衡回波可用于探测材料中的温度和应变分布。我们开发了第一性原理方法来预测这些相互作用的变化，并揭示它们在较大温度和应变范围内的相关性。在金刚石中大约 10 10 个核自旋的集合中进行的实验表明，受其他噪声源的限制，失相时间增加了 20 倍。我们进一步通过数值表明，我们的方法可以重新聚焦比我们实验中更强的噪声变化。