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使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
虚幻的战略……25年后 作者：亨利·明茨伯格 1993 年出版于《亚瑟·贝德管理奖得主：自传集》
圣经用有意识的规划和宏伟战略来描述人类的起源。达尔文提出的相反理论认为，并不存在这种宏伟的设计，而是环境力量逐渐塑造了人类的进化。圣经理论家和达尔文理论家之间的分歧在战略制定研究中更为平凡的层面上是相似的。有些人设想了公司实体的宏伟计算设计，有些人引用当前的做法来论证组织战略的发展，其影响更多的是环境，而不是人。（1967:71）我附上了一个关于合著者的柱状图，以反映其中可能反映的内容。总的来说，我是一个独立作家。
使用Ensemble检测混淆的恶意软件...
摘要 - 恶意软件是一种入侵，旨在损害计算机和任何网络连接的设备。由于数字时代的技术进步，恶意软件每天都以不同的形式发展。一些恶意软件包括病毒，特洛伊木马，勒索软件等。混淆的恶意软件是一种恶意软件，无法使用预定的签名模式或通过正常的检测策略来识别。混淆的恶意软件是对安全基础架构的主要威胁，很难检测到。为了自动化混淆的恶意软件检测过程，机器学习起着主要作用。本文旨在开发合适的机器学习模型作为一个合奏框架，以检测混淆的恶意软件。目标本文是在堆叠和提升下找到最有效，性能最高的合奏学习方法。堆叠的合奏学习分类器是通过机器学习模型（如随机森林，决策树，k-neart邻居和天真的贝叶斯）开发的。使用ADABOOST分类器，极端梯度提升分类器和直方图梯度增强算法开发增强集合学习分类器。从加拿大网络安全研究所进行的MalmeManalisy-2022数据集进行研究，其中包括58,598个记录，具有57个功能。使用准确性，精度，召回和F1得分等度量评估集合模型的性能。基于模型之间的比较分析，在堆叠方法中，随机森林和决策树以99.99％获得最高的精度。在增强方法中，通过直方图梯度提升和100％的极端梯度增强模型获得了最高精度。索引术语 - 合奏学习；恶意软件检测；机器学习；混淆的恶意软件；绩效评估
Y90通过使用MIM Sureplan Y90
讨论治疗程序后，使用MIM Sureplan Y90审查了该病例。所得的剂量体积直方图（DVH）（图6）证实靶剂量已递送到肿瘤中。DVH上的粉红色线显示了递送到肿瘤的高剂量，而其他曲线（肺部和正常肝脏）接近y轴，代表可接受的低剂量传递到非目标区域。剂量计计算表明，仅10mci的树脂Y90，162.4 Gy成功地递送到靶肿瘤，而仅将12.5 GY递送到正常的肝组织。此DVH说明Trinav通过反向靶向区域进行反流保护实现了目标剂量的成功。
旋转部件的振动疲劳分析
本文介绍了一种计算受正弦随机载荷作用的部件高周疲劳寿命的方法。该计算方法基于频域中的频谱方法。当有限元分析计算时间过长时，这种方法比时域方法具有显著优势。统计雨流循环直方图直接来自正弦随机应力谱。将循环应用于适当的材料疲劳曲线以获得估计寿命。提供了一个案例研究来说明该方法，该方法使用了一个安装在直升机上的部件。与传统时域方法进行了比较，结果显示一致性极佳。本文最后展示了如何扩展此方法以涵盖正弦随机扫频激励的情况。
Deeplex Myc-TB 示例报告
基因靶标中检测到的变异或插入/缺失（indel）及其颜色代表的亚群百分比；基因靶标中未检测到变异或插入/缺失，或仅检测到与耐药性无关的变异或插入/缺失；基因靶标覆盖率不理想；鉴定为非结核分枝杆菌（NTM）。分枝杆菌检测到的变异或插入/缺失通过最外层的密码子、氨基酸或核苷酸变化（缺失显示为*）指定，使用与上述相同的颜色代码表示耐药性相关和未表征的类别，或使用灰色（ ）表示与耐药性无关的变异或插入/缺失。目标参考序列根据基因靶标覆盖率着色如下：覆盖率>95%，覆盖率<95%。每个目标的检测限直方图的颜色编码如下：1%检测限3%，3%检测限80%。≤≤<≤
石墨烯量子点包覆阳离子聚合物用于乳腺癌靶向药物输送和成像
粒径增加了这些粒子的效率[18]。因此，粒径和非聚集性非常重要FE-SEM和直方图的结果显示大多数PMA-DDA-DOX粒子小于55纳米，这对于药物载体来说是合适的尺寸。在图4中，缓释使PMA-DDA-DOX粒子有时间到达肿瘤细胞，并在到达肿瘤细胞后以几乎均匀的速率释放DOX，从而使药物的浓度在靶组织周围维持更长时间[19]。DDS最关键的方面之一是将药物递送到靶组织，这一因素与治疗和减少药物副作用直接相关[20，21]。通过选择合适的药物载体，如PMA-DDA-DOX，可以增强DOX的疗效，它显著地在肿瘤周围聚集
人工智能硕士课程要求 1. 课程类型
在本课程结束时，学生将能够： 1. 评估适合解决人工智能问题的图像处理技术。 2. 评估给定人工智能场景下图像处理方法的性能。 3. 在人工智能领域设计和开发图像处理系统 课程内容概要 本课程探讨解决人工智能问题的图像处理技术。图像形成和图像模型是涉及的初始步骤，它涵盖像素和对象级操作，包括直方图、边缘和片段。比较了图像增强和恢复。包括图像配准和图像变换操作。最后，给出图像特征和识别过程。包括计算机视觉的深度学习方法 评估和加权
使用机器学习检测紧急创伤环境中的颅内血肿的早期预警系统
由算法确定标签。根据决策树，在从 Haralick 特征（30）和图像矩（即中心矩、原始矩、归一化中心矩和 Hu 矩）中评估的 50 个因素中，来自 Haralick 特征的熵和方差以及图像中的中心矩特征是决定标签的最有效因素。在图像处理中，图像矩是图像像素强度的加权平均值（矩），或此类矩的函数，通常选择具有某些有吸引力的特性或解释。通过图像矩找到的图像的简单属性包括面积（或总强度）、其质心以及有关其方向的信息。另一方面，熵测量图像直方图的强度，它显示图像中不同灰度级的概率。