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F-Kans：联邦Kolmogorov-Arnold Networks
摘要 - 在本文中，我们提出了一种创新的联邦学习（FL）方法，该方法利用Kolmogorov-Arnold Net-Works（KANS）进行分类任务。通过在联合框架中利用KAN的自适应激活能力，我们旨在提高分类功能，同时保留隐私。该研究评估了联邦kans（F-kans）的性能与传统的联邦多层概念（F-MLP）在分类任务上相比。结果表明，F-KANS模型在准确性，精度，召回，F1分数和稳定性方面显着优于F-MLP模型，并取得更好的性能，为更有效和隐私的预测性预测分析铺平了道路。索引术语 - 填充学习，Kolmogorov-Arnold Net-Works，分类，人工智能
![arxiv：2502.15833v1 [cs.lg] 2025年2月20日](/simg/5\59f5f13f4fdef74701885114f592a0a1f97497c3.webp)
arxiv：2502.15833v1 [cs.lg] 2025年2月20日
在机器学习的领域中，在现实世界中通常会违反培训和测试数据共享相同分布的假设，需要有效的分布（OOD）检测。本文提出了一种新型的OOD检测方法，该方法利用了Kolmogorov-Arnold Networks（KANS）的独特局部神经塑性特性。与传统的多层感知者不同，堪萨斯州的当地可塑性，使他们能够在适应新任务的同时保留学习的信息。我们的方法比较了训练有素的KAN与未经训练的对应物的激活模式以检测OOD样品。我们验证了图像和医疗领域的基准测试基准，与最新技术相比，表现出卓越的性能和鲁棒性。这些结果强调了KAN在增强机器学习系统在不同环境中的可靠性方面的潜力。
利用人工智能增强 VDAB 成为值得信赖的顾问的能力
2023 23 AI 扩展到 23 个实现 工作机会 TalentAPI 个人资料 → 工作 TalentAPI 工作 → 工作 图形数据库 求职者 C1 工作覆盖率 Orient Jobmap 偏见分析 Orient 求职者 C2 数据驱动 Competent 各种注释工具 简历能力求职者 2.0 数据管道Advertsdata 技能导航 工作范围 培训建议 技能标记 API 基于技能标签 工作范围 能力检查 简历扫描仪 公共技能标记 API 公共技能导航 API 拒绝培训的理由 偏见分析 工作机会 偏见分析 TalentAPI
Kolmogorov-Arnold网络和进化游戏理论，用于更个性化的癌症治疗
个性化的癌症治疗正在通过利用精确医学和先进的计算技术来革新肿瘤学来量身定制疗法。尽管具有变革性的潜力，但诸如预测模型的有限的发电性，可解释性和可重复性等挑战阻碍了其整合到临床实践中。当前的方法论通常依赖于黑盒机器学习模型，虽然准确，但缺乏临床医生信任和现实世界应用所需的透明度。本文提出了一个创新框架的开发，该框架桥接了Kolmogorov-Arnold Networks（KANS）和进化游戏理论（EGT）来解决这些局限性。受Kolmogorov-Arnold代表定理的启发，Kans提供了可靠的，基于边缘的神经体系结构，能够用前所未有的适应性对复杂的生物系统进行建模。它们整合到EGT框架中 - 可以使癌症进展和治疗反应的动态建模。通过将KAN的计算精度与EGT的机械见解相结合，这种混合方法有望提高预测精度，可扩展性和临床可用性。
夜生活中的环境预防
•更改投掷特征或它们所在的位置。在娱乐环境中预防物理环境的一个经典例子是用小狭窄的眼镜捐赠酒精。饮酒量下降[6.7]。另一个示例是不要将声音音量设置得太高。更高的声音量与饮酒速度更多[8.9]。•在该位置进行调整。人群和人群的流动较差，通风不良，肮脏的空间和温度过高与更多的醉酒和侵略风险增加有关（或无关）[10.12]。人们必须坐在所谓的“放松”地方[10.13]也很重要。减少了侵略性和健康事件的机会。通过照明，它是平衡的。太明亮的照明会引起客人的刺激。，但是必须有足够的照明才能看到舞池上正在发生的事情。这减少了不良行为的机会，例如吸毒，交易和性跨境行为[10]。•提供饮酒的替代品。通过拥有健康的替代品，人们喝少喝酒并减少了饮酒的不利后果的机会[10.14]。例如，这是提供免费的水，提供吸引人和多样化的无酒精饮料，并确保人们也可以购买食物。
kan-mixers：
由于其有效的性能，卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT）架构已成为解决计算机视觉任务的标准。此类架构需要大量的数据集，并依靠卷积和自我注意操作。在2021年，MLP-Mixer出现了，与CNN和VIT相比，仅依赖于多层感知器（MLP）并取得极具竞争力的结果。尽管在计算机视觉任务中表现良好，但MLP混合体架构可能不适合图像中的精制功能提取。最近，提出了Kolmogorov-Arnold网络（KAN）作为MLP模型的有希望的替代品。kans有望提高与MLP相比的准确性和可解释性。因此，目前的工作旨在设计一种新的基于混音器的架构，称为Kan-Mixers，使用KAN作为主要层，并根据几个性能指标在图像分类任务中评估其性能。作为主要结果，Kan-Mixers模型在时尚摄影和CIFAR-10数据集中优于MLP，MLP-Mixer和KAN模型，分别为0.9030和0.9030和0.6980，分别为平均精度。
犬口服黑色素瘤基因组和转录组研究定义了两个具有不同治疗靶标的分子亚组 使用带有音频嵌入的EEG信号的跨个体情感检测
由多囊蛋白-1 Shristi Pawnikar 1，Brenda S. Magenheimer 2,4，Ericka Nevarez Munoz 3，Robin L. Maser 2,3,4 * *和Yinglong Miao 1， * 1， * 1计算生物学和Yinglong Miao Center of Cormology and Sciendress，Kans Simplyrence，Simplyrence，Simplyrence，Simplyrence，Simplyrence，Simplyrence，Simplyrence，Simplyrence，Simplyrence; 2生物化学和分子生物学部门，3个临床实验室科学，以及4个Jared Grantham肾脏研究所，堪萨斯大学医学中心，堪萨斯城，堪萨斯州66160。*信函电子邮件：rmaser@kumc.edu and miao@ku.edu
医疗设施：NH 大湖活动 UIC：00211
注意：下表总结了 UIC 00211 下库存记录中维护的建筑物。B ~ D C L NRTC GLAKES、UIC 45009 和 BRKEDCL NTC GLAKES、UIC 32579 包含在此摘要中，因为这些设施是 UIC 00211 下记录的 I1 类不动产资产。BRMEDCL NRTC-IN GLAKES、UIC 45009 是 I1 类不动产资产。记录在 UIC 00210 下。BRMEDCL MCSA KANS CITY、UIC 47522 和 BRMEDCL CLEVELAND、UIC 46387 使用 GSA 租赁空间；因此，没有维护不动产记录。
信息基因组视觉障碍
视觉障碍的 DNA 研究是各种眼部疾病诊断过程的一部分，对于诊断、预后和治疗具有重要的附加价值。视力障碍基因组包括各种视觉障碍，包括视网膜营养不良、近视、先天性和青少年白内障、玻璃体视网膜病变、角膜异常、视神经萎缩、眼部发育障碍、先天性青光眼和视网膜毛细血管瘤。基因组中含有许多综合征基因，其中视力障碍可能是首发表现。出现其他健康问题的风险会增加。如果有可能发现综合征原因，则应在患者的检查前咨询中提及这一点。 由于视力障碍的基因组是一个包含多种类型视力障碍的广泛基因组，因此有可能在该基因组内偶然发现。换句话说，在对视力障碍进行基因组分析时，可能会发现患有视网膜营养不良等疾病的患者患另一种类型的视力障碍（例如视神经萎缩）的风险增加。但发生这种情况的可能性非常小。
有关 CDKN2A 突变（遗传性黑色素瘤）的信息
CDKN2A 突变患者的父母、子女和兄弟姐妹也有 50% 的机会出现此突变。对于遗传建议和研究，您可以请您的全科医生转介您进行临床遗传学咨询。 DNA 检测可以从成年期开始进行。建议决定不进行 DNA 检测的家庭成员每年去皮肤科医生处检查皮肤。