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fin4721
课程概述课程：NUS BBA课程代码：FIN4721课程标题：AI，区块链和量子计算类日期：从15/1/2024到19/4/2024学期：第2学期，第2学期，2023/2024学年：TBC教师：TBC教师：David Lee Kuo Chuen（DL）教授； Lo Swee Won博士（LSW）部门：财务电子邮件：Davidlee@nus.edu.sg; swlo@nus.edu.sg注意：强调AI，视频，动手体验，小组演示和应用程序。Linkedin Profiles : https://www.linkedin.com/in/david-lee-kuo- chuen-%E6%9D%8E%E5%9B%BD%E6%9D%83-07750baa/ and https://www.linkedin.com/in/swlo/ Overview This course provides a comprehensive framework and analysis of the latest金融和保险领域的技术进步，包括AI，区块链，云和网络安全，数据分析，环保技术，金融包容性，5G和量子计算（ABCDEFG-Q）等新兴技术。它旨在增强学生的技术素养，并为他们配备批判性评估包容性金融科技，生成性AI和开放式元项目的工具。班级利用技术通过录制的视频，讨论，AI和测验来提供讲座。课程完成后的模块目标，学生将能够：
FIN4721
课程大纲 课程：新加坡国立大学工商管理学士 课程代码：FIN4721 课程名称：人工智能、区块链和量子计算 上课日期：2025 年 1 月 13 日至 2025 年 4 月 18 日 学期：2024/2025 学年第 2 学期 地点： 学院：David Lee Kuo Chuen 教授（DL）；Lo Swee Won 博士（LSW） 系所：金融 电子邮箱：DavidLee@nus.edu.sg；swlo@nus.edu.sg 备注：重点关注人工智能、视频、实践体验、小组演示和应用。 Linkedin 个人资料：https://www.linkedin.com/in/david-lee-kuo- chuen-%E6%9D%8E%E5%9B%BD%E6%9D%83-07750baa/ 和 https://www.linkedin.com/in/swlo/ 概述 本课程提供金融和保险领域最新技术进步的全面框架和分析，包括人工智能、区块链、云和网络安全、数据分析、环保技术、金融包容性、5G 和量子计算（ABCDEFG-Q）等新兴技术。它旨在提高学生的技术素养，并使他们掌握在无信任的世界中批判性评估包容性金融科技、生成性人工智能和开放元宇宙项目的工具。该课程利用技术通过录制的视频、讨论、人工智能和测验进行讲座。 模块目标 完成课程后，学生将能够：
5月14日至2024年5月14日至15日，在NIH Bethesda Masur礼堂的混合动力车，免疫肿瘤转化网络（IOTN）Capstone的科学目标
Time (ET) Session 1: IOTN Data Sharing Resources and Immunoprevention 8:00 AM Registration and Networking 8:25 AM Welcome and Logistics, Lillian Kuo, NCI 8:30 AM Cancer Moonshot Opening Remarks, Dinah Singer, NCI 8:45 AM Keynote Speaker Introduction, Alan Hutson, Roswell Park Comprehensive Cancer Center 8:50 AM Genomic, Host and Microenvironmental Determinants of Breast Cancer Initiation and Progression, Christina Curtis, Stanford University (Zoom) 9:15 AM IOTN Data Management and Resource Center, Alan Hutson, Roswell Park Comprehensive Cancer Center 9:35 AM Bioinformatics Validation of Immunogenic Neoantigen Targets in Transcriptomics, Translatomics, and Immunopeptidomics, David Largaespada, University of Minnesota 9:50 AM Intercepting the Evolution of Pro-tumoral Myeloid Cells During the Initiation of Oral Cancer, Hulya Taner, University of Michigan 10:05 AM Intercepting Progression from Pre-invasive to Invasive Lung Adenocarcinoma, Liron Yoffe, Weill Cornell Medicine (Zoom) 10:20 AM Metabolic Inhibition of BATF2 Dampens Type-I Interferon-mediated Immune Sensing of Cancer, Wang Gong, University of密歇根州上午10:35早上休息（您自己）
审视就业可以改变我们对能源的看法
出版人 Carly Rixham 编辑 Kat Friedrich，主编 Lucy Cooley，编辑 Margaret Tanner，编辑 设计 Sunshine Urbaniak，创意总监 撰稿人： Jill K. Cliburn、Cynthia Finley、Chris Gueymard、Roger Horowitz、Emmanuel Iddio、Paul Kando、Alicia Kelton、Katie Kienbaum、George Kuo、John A. “Skip” Laitner、Jennifer Macotto、Roma Maycock、Gilbert Michaud、Ella Nielsen、Patrice “Pete” Parsons、Dave Renné、Tom Stoffel、Rich Strömberg 部门撰稿人： Wyldon Fishman、Gilbert Michaud、Paulette Middleton、Emily Moog、Debra Rucker Coleman、Daniel Simon、Julian Wang 编辑委员会 Kat Friedrich，主席 Wyldon Fishman、David Ginley、Luther Krueger、Paulette Middleton、 Jane Pulaski、Carly Rixham、Karen Soares、Jay Warmke ASES 运营 Carly Rixham，执行董事 Ella Nielsen，项目总监 Sarah Townes，首席财务官 ASES 董事会 Benjamin Luce，主席 Karen Soares，副主席 Dara Bortman，秘书 Tom Thompson，财务主管 Mary Ellen Barker、Abraham Ellis、Robert Foster、David Ginley、Simeng (Sampson) Hao、Sydney Muñoz、Debra Rucker Coleman、Henry K. Vandermark
通过真正近端策略优化进行量子架构搜索
量子架构搜索 (QAS) 是使用智能算法自愿设计量子电路架构的过程。最近，Kuo 等人 (Quantum architecture search via deepreinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2104.07715, 2021) 提出了一种基于深度强化学习的 QAS (QAS-PPO) 方法，该方法使用近端策略优化 (PPO) 算法自动生成量子电路，无需任何物理专业知识。然而，QAS-PPO 既不能严格限制新旧策略之间的概率比，也不能强制执行明确定义的信任域约束，导致性能不佳。在本文中，我们提出了一种新的基于深度强化学习的 QAS 方法，称为基于信任区域的 PPO 和 QAS 回滚 (QAS-TR-PPO-RB)，仅从密度矩阵自动构建量子门序列。具体而言，受 Wang 研究工作的启发，我们使用改进的裁剪函数来实现回滚行为，以限制新策略与旧策略之间的概率比。此外，我们利用基于信任域的裁剪触发条件，通过将策略限制在信任域内来优化策略，从而保证单调改进。在多个多量子比特电路上的实验表明，我们提出的方法比原始的基于深度强化学习的 QAS 方法获得了更好的策略性能和更低的算法运行时间。
对阿尔茨海默氏病的表观遗传研究出版物的文献学和视觉分析（2013-2023）
表观遗传学是指与基因表达和分化的调节以及基因活性或细胞表型的遗传变化相关的表观遗传修饰，而不会改变DNA序列（Hernández-Romero等，2019）。当前的研究表明，包括DNA甲基化和羟基甲基化，组蛋白的修饰以及非编码RNA（NCRNA）的调节与AD紧密相关，并有助于AD治疗（Wang et al。，2020; Wu和Kuo，2020; Xiao et al。 Perkovic等，2021）。目前，AD表观遗传学的研究热点仍然是DNA甲基化，miRNA的调节，组蛋白乙酰化等。研究表明，许多microRNA（miRNA）可以用作早期诊断AD的标记，并且表观遗传机制调节初步AD中的基因表达（Gao等，2022）。因此，研究AD和表观遗传学之间的相互作用在治疗和预防AD中起着重要作用。但是，AD的发病机理很复杂，现有药物具有极端的副作用，因此AD的治疗没有很大进展。因此，进一步阐明AD的表观遗传机制，找到更新，更可靠的生物标志物，提出新的治疗策略并制定新的研究方向仍然非常重要。同时，该领域没有文献计量分析。因此，为了促进研究人员更好地了解表观遗传学和AD联系的当前状态和发展趋势，我们使用文献计量方法来定量分析和可视化该领域的文献。
家族短身材的单基因
到2030年，人口老化是全球问题的全球人口的一人，这是一个全球问题（Rudnicka等，2020）。生理功能的稳定下降是衰老的标志。被认为是由于分子改变或“标志”损害组织和器官功能和恢复能力的“标志”（Chakravarti等，2021;López-Otín等人，2023年）。反过来，这被认为会引起慢性病，例如代谢，心血管，肿瘤和神经退行性疾病，以及脆弱和固定的老年症状（Abbasi等，2023； 2023; Wagner等，2023; Wagner等，2023; Zhou; Zhou等人，2023; k.等。 Montégut等，2024）。一种先天的生物学过程，适应性且对治疗干预措施有反应，并存。使用各种遗传，营养和药物干预措施，科学家在过去几十年中取得了令人印象深刻的进步（Mkrtchyan等，2020； Sourada andKuglík，2020; Wang等，2022）。因此，鉴于全球人口老龄化问题的严重程度越来越严重，确定影响衰老过程和相关健康风险的生物标志物至关重要。为了揭示对老化过程的管理和延迟的新见解，本研究打算研究PA（生物衰老的关键标志）PA之间的可能关联。pa是与生物衰老有关的关键思想（Liu等，2018； Kuo等，2021）。一般而言，时间年龄（CA）和临床生物标志物以及血细胞参数用于评估PA。鉴于PA提供了比CA的身体年龄的更准确表示，研究表明PA是死亡，慢性病和身体机能下降的良好预测指标（Kuo等，2022）。遗传倾向和生活方式差的选择，例如大量吸烟，饮酒过多，慢性病和癌症，都导致PA的增加。另一方面，过着健康的生活方式，包括吃水果和蔬菜并进行中等运动可能会降低PA（Noren Hooten等，2022; Li等，2024a; Wu等，2024）。CMI作为一种新型指标引入，用于使用血脂标记和重量与高度比（WHTR）评估内脏肥胖症。whtr，一种腹部肥胖症的度量，不仅是测量腰围（WC）更有意义。已经表明，WC或体重指数（BMI）作为心血管疾病危险因素的可靠歧视因子比WHTR较少。因为BMI测量结果不能区分躯干和内脏肥胖，而解剖脂肪分布被认为很重要，因为它会产生不同的代谢效应（Chen R.等，2022; Tao et al。，2024）。然而，CMI同时考虑了甘油三酸酯（TG）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C），它们是心血管风险和肥胖症的关键指标（Liu C.等，2022; Baratta et al。，2023; Nussbaumerova and Rosolova and Rosolova，20223; Baratta等人，2023年）。根据最近的研究，CMI高的人可能会有更多的系统性炎症（Carvalho等，2024; Xu B.等，2024）。此外，升高的CMI显着相关生存表明CMI与心血管疾病，代谢综合征和其他疾病有关，这意味着IT对连接疾病筛查的重要性（Lazzer等，2023; Miao等，2023; Sun等； Sun等，2023; Ye等，2024）。相反，定期运动与CMI的大幅度降低有关（Xue等，2024）。
系统设计可靠性优化的MINLP模型...
1. 简介 工厂可用性一直是化工过程设计和运行的一个重要考虑因素，因为它代表了正常运行时间的预期分数，直接影响盈利能力。在实践中，离散事件模拟工具用于检查不同维护和备件库存政策下几种不同冗余度的选定设计的可用性（Sharda and Bury，2008）。然而，通过模拟选择的最佳方案通常不是最优的，因为设计方案列表通常并不详尽。因此，考虑到操作因素，冗余设计的系统优化工具具有很强的动机。已经报道了几项关于设计阶段可靠性考虑的研究（Kuo and Wan（2007））。为了获得更全面的最佳设计，重要的是要考虑维护等操作因素对工厂可用性及其成本的影响（Ding and Kamaruddin（2015））。Alaswad 和 Xiang（2017）对具有离散或连续状态的随机恶化系统的基于条件的维护优化模型进行了回顾。 Pistikopoulos 等人 (2001) 和 Goel 等人 (2003) 制定了 MILP 模型，用于选择具有不同可靠性的单元以及针对固定系统配置的相应生产和维护计划。马尔可夫链是一种强大的数学工具，广泛用于捕捉系统在不同状态之间转换的随机过程。Shin 和 Lee (2016) 将采购系统的计划水平问题制定为马尔可夫决策过程，以解释来自交货时间和需求的外生不确定性。Lin 等人 (2012) 使用马尔可夫链对公用事业系统进行建模，并迭代执行 RAM（可靠性、可用性和可维护性）分析以确定最佳可靠性设计。
国立中正大学电机工程研究所113学年度硕士班招生简介
2. Zill 和 Cullen，“边值问题的微分方程”，第 7 版，Brook/Cole。 ( 欧亚 ) ● 电子学： 1. A. S. Sedra and K. C. Smith, “Micro electronics Circuits”, 5th Edition, Oxford University Press, 2004. 2. J. Millman and A. Grabel, “Micro electronics”, 2nd Edition, McGraw‐Hill, 1987. ● 电磁学： (含电磁、静磁、电磁感应和电磁波) 1. B. S. Guru, and H. R. Hiziroglu，《电磁场理论基础》，第二版，PWS Publishing Co.，2004 年。 2. David K. Cheng，“电磁场和波电磁学”，Addison-Wesley。 ● 计算机组织： 1. DA Patterson 和 JL Hennessy，“Computer Organization & Design_sixth (MIPS) edition”，Morgn Kaufmann，2021。 2. Johm P.Hayes，“Computer Architecture and Organization”，McGraw‐Hill，1998。 3. Behrooz Parhami，“Computer Architecture from Microprocessors to Supercomputers”，Oxford University Press，2005。 ● 资料结构： 1. Ellis Horowitz，Sartaj Sahni，& Susan Anderson‐Freed，Fundamentals of Data Structures in C (2nd Edition)，Silicon Press，2008。 2. Richard F. Gilberg 和 Behrouz A. Forouzan，Data Structures: a Pseudocode Approach with C，Course Technology，2005。 3. Mark Allen Weiss，Datastructures and algorithm analysis (in C/C++/Java），艾迪生韦斯利，1997/2006/2006。 ● 电路学： 1. JD Irwin 和 RM Nelms，工程电路分析，第 11 版，John Wiley & Son。 ● 控制系统： 1. B. C. Kuo，“自动控制系统”，第 9 版，John Wiley & Sons，2010。
IEEE ACCESS 特别版块社论 - ePrints Soton
I.引言 工业 4.0，又称第四次工业革命，是许多科学家和制造商正在追求的领域。工业 4.0 包括许多主题，例如物联网 (IoT)、大数据、云计算、智能制造等。智能制造是一个至关重要且有价值的主题，旨在开发先进技术来提高制造质量和成本。通过传感器、网络和高性能计算机，可以开发和实施用于智能制造的强大算法。得益于各种创新的传感器，可以收集和利用可靠且高分辨率的信息。网络允许传感器、机器和计算机之间快速交换信号。人工智能 (AI) 需要巨大的计算能力。现代计算机提供了具有并行计算功能的图形卡，打破了这一限制。与智能制造相关的算法将比以前更加复杂。因此，本专题旨在加快智能制造的发展，吸引社区的关注，并传播新颖的研究。本 IEEE A CCESS 专题包括十篇具有不同创新主题的研究文章，以帮助读者深入了解该领域并促进和启发他们的研究。这些被接受的文章由专业和独立的研究人员审阅。以下是每篇文章的简要介绍。第一篇文章“使用混合田口遗传算法优化车床切削参数”，由 Chu 等人撰写，使用多目标混合田口遗传算法 (HTGA) 来搜索最佳加工参数。根据加工质量和加工参数定义线性回归模型。然后，使用 HTGA 优化参数。实验结果表明，HTGA 在收敛速度和鲁棒性方面优于传统遗传算法。第二篇文章“基于随机森林的球形多孔气体轴承系统高精度最大 Lyapunov 指数预测模型”，由 Kuo 等人撰写，提出了一种基于机器学习的球形多孔气体轴承（SPAB）系统高精度最大 Lyapunov 指数 (MLE) 预测模型。在本文中，控制