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人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
通过预测编码逆转差异
深度学习已重新定义了人工神经网络的兴起，这是受到大脑神经元网络的启发。多年来，AI和神经科学之间的这些相互作用为这两个领域带来了巨大的好处，从而使神经网络可以在大量应用中使用。神经网络使用反向分化的有效实现，称为反向传播（BP）。然而，这种算法通常因其生物学上的不可使用性而受到批评（例如，缺乏众议员的本地更新规则）。因此，越来越多地研究了依靠预测性编码（PC）的生物学上合理的学习方法，即描述大脑中信息处理的框架。最近的著作证明，这些方法可以将BP近似于多层感知器（MLP）的一定余量，并在任何其他复杂模型上均非渐近，并且PC的变量零差异推理学习（Z-IL）能够准确地在MLP上实现BP。然而，最近的文字还表明，尚无生物学上合理的方法，可以准确地复制BP在Complex模型上的重量更新。为了填补这一空白，在本文中，我们通过在计算图上直接定义它来概括（PC和）Z-IL，并表明它可以执行精确的反向分化。什么结果是第一个PC（并且在生物学上是合理的）算法，它等同于BP在任何神经网络上更新参数，从而在神经科学和深度学习的构图研究之间提供了桥梁。此外，以上结果尤其是立即提供了BP的新型局部和平行实现。
矿石地质评论
有效的矿物前景映射（MPM）依赖于机器学习（ML）模型从地球物理数据中提取有意义模式的能力。然而，在矿物探索中，与整体地质景观相比，鉴定矿藏的存在通常是罕见的事件。这种稀有性导致了高度不平衡的数据集，其中积极实例（矿化样品）的频率大大低于负面实例（非矿化样品）。不平衡的数据可能会使ML模型偏向多数类，从而导致对主要兴趣的少数类别（矿化样本）的预测不准确。为了应对这一挑战，我们在这项研究中提出了两级方法。在数据级别上，我们采用了在培训数据集上运行的不平衡数据处理技术并更改类分布。在算法级别上，我们调整了模型的决策阈值，以平衡误报和假否定性之间的交易。实验结果是根据芬兰拉普兰的地球物理数据收集的。数据集表现出明显的类别不平衡，包括17个正样本与1个。84×10 6负样本。我们研究了处理不平衡数据对四个ML模型的性能的影响，包括多层感知器（MLP），随机森林（RF），决策树（DT）和逻辑回归（LR）。从结果来看，我们发现MLP模型实现了最佳的总体表现，使用合成少数民族过采样方法，平衡数据的总准确度为97.13％。随机森林和DT也表现良好，精度分别为88.34％和89.35％。这项工作的实施方法是在QGI中集成为新工具包，称为MPM的EIS工具包1。
基于实体的自主网络防御的强化学习
对自动网络防御的一个重大挑战是确保防御力代理在各种网络拓扑和配置之间概括的能力。在部署在动态变化的环境中，例如设备可能经常加入并离开的企业网络时，该功能必须保持有效。深入加固学习的标准方法，其中策略是使用固定输入的多层感知器（MLP）的参数化的，期望固定尺寸的观察和动作空间。在自主的网络防御中，这使得很难开发具有与受过训练的网络拓扑不同的环境，因为节点的数量会影响观察和动作空间的自然大小。为了克服这一限制，我们使用基于实体的信息进行学习重新构建了自主网络防御的问题，在这种学习中，代理的观察和动作空间被分解为离散实体的集合。此框架可以使用专门用于组成概括的策略参数。我们将基于变压器的政策培训有关打哈欠泰坦网络安全模拟环境的政策，并在各种网络托管中测试其概括能力。我们证明，当跨越不同拓扑的固定尺寸网络训练时，这种方法在训练固定尺寸的网络上时会大大优于基于MLP的策略，并且在单个网络上进行培训时的性能匹配。我们还证明了与训练中看到的网络零弹性概括的潜力。这些发现突出了基于实体的强化学习的潜力，可以通过提供能够在现实世界网络环境中处理差异的更普遍的策略来推进自动网络防御的领域。
使用生活方式和脑部病变的多模式痴呆识别，机器学习方法
痴呆症诊断通常依赖于限制访问早期筛查的昂贵和侵入性神经影像学技术。这项研究提出了一种创新的方法，用于使用可访问的生活方式和脑成像因子估算扩散张量成像（DTI）测量方法来促进早期痴呆症筛查。常规DTI分析虽然有效，但通常会受到高成本和有限的可访问性的阻碍。为了应对这一挑战，模糊的减法聚类确定了14个有影响力的变量，从生活方式中，用于脑健康，脑部萎缩和病变索引框架，包括人口统计学，医疗状况，生活方式因素和结构性脑标记。使用这些选定的变量开发了多层感知器（MLP）神经网络，以预测分数各向异性（FA），这是反映白质完整性和认知功能的DTI度量。MLP模型实现了有希望的结果，在FA预测的测试集中，平均平方误差为0.000 878，证明了其准确的DTI估计潜力，而无需昂贵的神经影像学技术。数据集中的FA值范围为0到1，较高的值表示更大的白质完整性。因此，平均平方误差为0.000 878表明与观察到的FA值相比，模型的预测高度准确。这种多因素方法与当前对痴呆症复杂病因的理解相吻合，受到各种生物学，环境和生活方式因素的影响。通过将随时可用的数据集成到预测模型中，该方法可以为早期痴呆症风险评估进行广泛的，具有成本效益的筛查。建议的无障碍筛查工具可以促进公共卫生计划中的及时干预，预防策略和有效的资源分配，最终改善患者的结果和照料者负担。
Szczyrba A，Buczkowska M，GórskiM，RozentrytP。考虑到存储条件，牛奶所选类型的组胺浓度。 MED O
抽象的简介和目标。牛奶，除营养外，还可能包含不良物质，包括生物胺，例如组胺，可能导致严重中毒。考虑到消费者的安全，重要的是要了解组胺的浓度不仅是市场上牛奶中的牛奶，而且还在储存的牛奶中。这项研究的目的是在牛奶的储存过程中分析组胺浓度。uht（n = 21）和巴氏杀菌（n = 20）的奶。组胺浓度由ELISA确定。在打开奶的当天以及24h，48h和7天的冷藏储存之后测量浓度。将确定的组胺浓度与该单胺的MLP值进行了比较。计算了牛奶来源的组胺的EDI和NOAEL和LOAEL值中EDI的百分比。结果。组胺浓度变化，但不超过MLP值。这种生物胺的浓度较高与热处理（UHT），脂肪含量（≤1.5％）和储存时间（开放后7天）有关。牛奶的蛋白质含量仅在储存7天后才显着影响组胺浓度 - ≥3.3g蛋白/100 mL的奶中的组胺浓度最高。在整个存储期间，EDI/NOAEL和LOAEL的百分比均不超过100％，而不管暴露情况如何。敏感个体记录了最高的EDI/NOAEL值：1.8％（第0天） - 2.2％（第7天）。结论。在UHT羊奶中，组胺浓度明显高于巴氏杀菌奶，脂肪含量为≤1.5％的奶中的含量比2％且≥3.0％的奶油含量≤1.5％。牛奶中组胺的浓度随时间的变化而增加。在任何存储阶段，检查的牛奶可以被认为是组胺含量的安全。
使用简约机器学习CT扫描图像中的脑出血分类
摘要：随着时间的流逝，已为模式分类生成了无数的应用。几个案例研究包括参数分类器，例如多层感知器（MLP）分类器，这是当今使用最广泛的分类器之一。其他人使用非参数分类器，支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（K-NN），幼稚的贝叶斯（NB），Adaboost和Random Forest（RF）。但是，仍然几乎没有针对人工智能（AI）的新趋势的工作，该趋势被称为可解释的人工智能（X-AI）。这种新趋势旨在使机器学习（ML）算法越来越简单且易于理解用户。因此，在这项工作中，在这项工作中，作者基于新型极简主义机器学习（MML）范式的实现以及更高的相关性属性选择算法，开发了一种新的模式分类方法，我们称之为DMeans。我们检查并比较了该方法的性能与MLP，NB，KNN，SVM，ADABOOST和RF分类器，以执行计算机断层扫描（CT）脑图像的分类任务。这些灰度图像的面积为128×128像素，并且数据集中有两个类别可用：CT无出血和CT，具有室内出血（IVH）的CT，使用剩余的交叉验证方法对它们进行了分类。大多数通过一对一的交叉验证测试的模型的精度在50％至75％之间，而灵敏度和灵敏度在58％至86％之间。使用我们的方法进行的实验与观察到的最佳分类器相匹配，其精度为86.50％，并且它们的表现优于特定的所有最先进的算法，而91.60％的算法的表现。这种性能是通过简单且实用的方法齐头并进的，这些方法与这种易于解释的算法的趋势并驾齐驱。
基于领域分解的人工神经网络（...
摘要 — 本文研究了人工神经网络 (ANN) 作为基于机器学习算法的替代建模方法在模拟高 Q 压电谐振器和滤波器的电声波行为方面的有效性。本文还讨论了结合 ANN 模型的域分解方法，用于同时分析多域射频 (RF) 模块。本文开发了不同的多层感知器 (MLP) ANN 模型，并根据其模型精度和模型效率进行了基准测试。然后利用开发的模型构建梯形 Band 7 和 Band 41 带通发射滤波器作为示例，以突出建模方法的质量。本文简要讨论了与机器学习算法能力相关的其他可能应用。
微生物学和微生物组研究的人工智能1
图1。深度学习技术的分类学。图改编自参考[70]。MLP: Multi-Layer Perceptron; CNN: Convolutional Neural Network; ResNet: Residual Neural Net- work; GCN: Graph Convolutional Network; GAT: Graph Attention Network; RNN: Recurrent Neural Network; LSTM: Long Short-Term Memory; GRU: Gated Recurrent Unit; SAT: Structure- Aware Transformer; GAN: Generative Adversarial Network; AE: Auto-Encoder; SAE：稀疏自动编码器； DAE：DENOISISIS AUTOCODER; CAE：CASSITIVE AUTOCONEDER; VAE：VIRIATIANIT AUTOCONECODER; SOM：自组织映射； RBM：限制性Boltzmann Machine; DBN; DBN; DBN：深信信念网络：DRL：DRL：DRL：深度强化：深度强化学习。
Voting-Guidelines.pdf (issgovernance.com) - 美国
美国研究团队为在美国交易所公开交易的美国注册公司以及某些场外交易公司（如果它们在我们的机构投资者客户的投资组合中）的普通股股东大会提供代理分析和投票建议。覆盖范围通常包括普通股股东的公司行为，例如书面同意和破产。ISS 在美国的覆盖范围包括投资公司（包括开放式基金、封闭式基金、交易所交易基金和单位投资信托）、有限合伙企业（“LP”）、主有限合伙企业（“MLP”）、有限责任公司（“LLC”）和业务发展公司。ISS 每年审查其覆盖范围，并且覆盖范围可能会根据客户需求和行业趋势而变化。