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使用生物启发和尖峰浅网络
摘要：对医学的贡献可能来自不同的领域，其中大多数领域都充满了渴望贡献的研究人员。在本文中，我们的目标是通过机器学习与网络开发的交集做出贡献。我们使用基于JavaScript的库Tensorflow.js，使用从Kaggle获得的神经网络对生物医学数据集进行建模。本研究的主要目的是介绍TensorFlow.js的功能，并在开发为基于Web的应用程序定制的复杂机器学习模型的开发中促进其实用性。我们对三个数据集进行了建模：糖尿病检测，手术并发症和心力衰竭。虽然Python和R当前占主导地位，但JavaScript及其衍生物迅速增长，提供了可比的性能和与JavaScript相关的其他功能。Kaggle是我们下载数据集的公共平台，提供了广泛的生物医学数据集集合。因此，读者可以通过对所兴趣的任何情况进行较小的调整，轻松地测试我们讨论的方法。结果表明，糖尿病检测的准确性为92％，手术并发症几乎为100％，心力衰竭的精度为80％。可能性很大，我们认为这是专注于Web应用程序的研究人员，尤其是在医学领域的绝佳选择。关键字：生物信息学 - 张力流 - JavaScript - 糖尿病 - 药物 - 机器学习 - Angular
使用 JavaScript 进行医学机器学习
摘要：简介：医学领域的贡献可能来自不同领域；大多数领域都充满了想要提供支持的研究人员。方法：我们使用 TensorFlow.js 对来自 Kaggle 的神经网络生物医学数据集进行建模。我们建模了三个数据集：糖尿病检测、手术并发症和心力衰竭。我们使用 TypeScript 编写的 Angular 来实现模型。使用 TensorFlow.js，我们构建了多层感知器 (MPL) 来建模我们的数据集。结果与讨论：我们使用 TensorFlow.js 作为机器学习平台构建了几个示例。尽管 Python 和 R 目前占主导地位，但 JavaScript 及其衍生产品正在快速发展，提供基本相同的性能以及与 JavaScript 相关的一些额外功能。 Kaggle 是我们下载数据集的公共平台，它提供了大量生物医学案例数据集，因此，读者可以使用相同的代码，以很小的改动，轻松测试我们讨论的内容，用于他们可能感兴趣的任何案例。我们发现糖尿病检测准确率为 92%，手术并发症准确率为 100%，心力衰竭准确率为 70%。可能性是无限的，我们相信对于以网络应用为目标的研究人员来说，这是一个不错的选择，尤其是专注于医学的研究人员。关键词：生物信息学 — TensorFlow — JavaScript — 糖尿病 — 医学 — 机器学习 — Angular
使用JavaScript在医学中的机器学习
心血管疾病（CVD），主要是冠状动脉疾病和中风，在全球范围内统治着死亡的主要原因之一。这些疾病基础的主要病理是动脉粥样硬化，其特征是主要动脉中的斑块积聚。CVD影响发达国家和发展中国家的人们，涵盖了来自不同种族背景的个人，并对妇女和年轻人产生越来越多的影响（Libby，2021）。当前的治疗方法包括生活方式的调整，定期医学监测以及针对主要危险因素的药物干预措施，例如胆固醇（他汀类药物）和血压（Charo＆Taub，2011; Chen等，2022）。为了增强现有治疗，确定有疾病风险的人并改善预防措施，可以通过准确的个人疾病风险预测来增强当前方法。传统的临床预测因子，例如血压，BMI，胆固醇水平以及医学和家族史，已被用来估计个体疾病的风险，但其准确性仍然有限（Singh，Pilkerton，Shrader和Frisbee，2018年； Huang等，2022）。因此，有必要开发更精确的预测方法，结合了诸如蛋白质组学之类的最先进的奥术技术。
挑战机器学习算法在预测脆弱的JavaScript函数Rudolf Ferenc†，p´eter Hegedus ∗，p´eter gyimesi†，g´abor
摘要 - 网络犯罪活动的迅速上升以及受其威胁越来越多的设备将软件安全问题引起了人们的关注。由于所有攻击中约有90％利用已知类型的安全问题，因此寻找脆弱的综合和应用现有的缓解技术是与网络犯罪作斗争的可行实际方法。在本文中，我们研究了最新的机器学习技术（包括流行的深度学习算法）如何在预测JavaScript程序中可能具有安全性漏洞的功能方面执行。我们应用了8个机器学习算法来构建从节点安全项目和SNYK平台的公共数据库中为本研究构建的新数据集构建预测模型，并从GitHub中构建了代码修复补丁。我们使用静态源代码指标作为预测变量和广泛的网格搜索算法来找到最佳的性能模型。我们还研究了各种重新采样策略的影响，以处理数据集的不平衡性质。最佳性能算法是KNN，该算法为预测弱势函数的模型以0.76（0.91 Precision和0.66召回）的预测模型。此外，深度学习，基于树木和森林的分类器和SVM具有竞争力，其F-MEASERIORS超过0.70。尽管F-测量结果与重新采样策略没有很大差异，但精度和召回的分布确实发生了变化。似乎没有重新采样似乎会产生偏爱高精度的模型，而重新采样策略可以平衡IR措施。索引术语 - 泄气性，JavaScript，机器学习，深度学习，代码指标，数据集
Margo Nowicka教育项目
generative programming (Processing, p5js, GLSL, openFrameworks) data visualization (D3.js, THREE.js) web development (HTML, CSS, JavaScript, React) audiovisual exhibition and performance (TouchDesigner, PureData, Python, C++, Premiere, Kinect) 3D animation (Blender, Maya) 2D animation (TVPaint)电子（Arduino，Bela）编程（C，C ++，C＃，Python，Java，JavaScript）图形设计（Photoshop，Indesign）
Zhanwen Chen @弗吉尼亚大学
研究生研究助理（部分时间为10小时/周）2018年9月10日— 2019年12月•与Python，HTML/CSS，JavaScript，JavaScript和AWS机械库开发了自动众包管道Spectrum•在2020年联合IEEE第10届国际开发与学习与表观遗传机器人技术（ICDL- ePirob）上发表的工作
人工智能与云计算杂志
摘要 JavaScript 最初被认为是一种主要用于客户端的脚本语言，如今已经历了显著的转变，成为一种能够在整个软件堆栈上运行的重要编程语言。本文探讨了 JavaScript 错综复杂的发展轨迹，记录了它从诞生到如今的重要性的演变过程。在本研究中，我们调查了该语言的演变过程，特别关注 ECMAScript 标准化的影响以及 ES6 在增强其功能和促进其可维护性方面的重大贡献。ES6 模块的引入极大地改变了代码的排列方式，促进了模块化和代码重用的原则。本文探讨了当前 JavaScript 框架（包括 React、Angular，尤其是 Vue.js）在现代 Web 开发中的重要性。这些框架通过提供一系列工具来创建响应式和交互式的用户界面，彻底改变了前端开发领域。React 的虚拟 DOM 和基于组件的架构有助于改善用户体验。同时，Angular 的广泛框架和 Vue.js 的渐进式方法旨在适应广泛的开发人员偏好。研究结果证实了这些发现被广泛接受，主要归因于它们对开发人员的用户友好特性和蓬勃发展的社区的强大支持。此外，通过使用 Node.js 将 JavaScript 集成到全栈开发中，可以实现更高效的工作流程，并降低处理前端和后端开发的多种编程语言的挑战。Node.js 的事件驱动和非阻塞 I/O 机制在开发具有高性能功能的服务器应用程序中发挥了重要作用。包括 Node 包管理器 (npm) 增强了 JavaScript 作为全栈语言的可用性。总之，JavaScript 的发展轨迹体现了创新和适应能力。该技术固有的灵活性、多样性和蓬勃发展的生态系统巩固了其作为 Web 开发领域基本要素的地位，在不断发展的技术格局中展现出巨大的未来潜力。React 的 DOM 和基于组件的架构有助于改善用户体验。同时，Angular 的广泛框架与 Vue.js 的渐进式方法旨在满足各种开发人员的偏好。研究结果证实了这些发现被广泛接受，这主要归功于它们对开发人员的用户友好特性以及蓬勃发展的社区的强大支持。此外，通过使用 Node.js 将 JavaScript 集成到全栈开发中，带来了更高效的工作流程，并降低了处理多种编程语言进行前端和后端开发的挑战。Node.js 的事件驱动和非阻塞 I/O 机制在开发具有高性能功能的服务器应用程序中发挥了重要作用。包括 Node 包管理器 (npm) 增强了 JavaScript 作为全栈语言的可用性。总之，JavaScript 的发展轨迹体现了创新和适应能力。这项技术固有的灵活性、多样性和蓬勃发展的生态系统巩固了其作为 Web 开发领域基本要素的地位，在不断发展的技术格局中展现出巨大的繁荣未来潜力。
