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复杂网络中的拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * HAR
复杂网络中用于拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * Rajesh Kumar博士 *哈里亚纳邦计算机科学系助理教授，哈里亚纳邦工程科学技术大学，印度哈里亚纳州哈里亚纳州希亚尔市，20024年9月10日获得，于2024年9月10日接受，在2024年9月30日在线获得，第5卷，第5卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，每隔2024年10月5日（台阶）。在机器学习，计算机图形和空间数据库等领域，高维空间越来越重要，在该领域中，大规模，动态数据很普遍。本研究探讨了能够支持动态操作（例如插入，删除和查询）的优化几何数据结构的开发，同时在高维设置中保持性能和可扩展性。通过解决诸如维度和计算复杂性的诅咒之类的挑战，该项目旨在提高高维几何计算中使用的算法的性能。此外，还将探索近似技术，并行计算和分布式算法的集成，以确保对大型数据集的可扩展性。研究的实际应用包括实时渲染，最近的邻居搜索以及在动态环境中的空间数据查询。关键字：计算几何，动态几何数据结构，高维空间，机器学习，近似算法，最近的邻居搜索，并行算法，实时查询处理，KD-TROOD简介拓扑数据分析（TDA）已成为从提取有意义的模式和结构的强大框架中，从而从中提取了有意义的模式和结构。本研究探讨了计算几何学和拓扑的交集，以开发用于分析复杂网络时针对TDA应用的几何算法。重点是创建有效且可扩展的算法，这些算法可以处理大规模网络的复杂拓扑特征，从而使他们对其结构和动态有了更深入的了解。关键研究领域持续的同源计算
快速检测独特的基因组区域
在两种情况下，独特的基因组区域特别感兴趣：从单个哺乳动物靶基因组中提取时，它们对发育基因的高度富集。与密切相关的邻居基因组相比，从靶基因组中提取出来时，它们在诊断标记中高度富集。尽管具有生物学重要性和潜在的经济价值，但独特的地区仍然很难从整个基因组序列中检测出来。在这篇综述中，我们调查了三个有效的程序，以大规模检测独特的区域，Genmap，Macle和fur。我们通过分析模拟和真实数据来解释这些程序，并通过分析它们的应用。可以从GitHub存储库EvolbioInf/确定作为详细教程的一部分中获得搜索唯一区域的示例脚本。
气候行动路线图
20历史乔·柯兰（Joe Curran Parish）博士（保存和记录爱尔兰的神圣遗产）21历史玛丽安·里昂（Marian Lyons）爱尔兰历史教授在线22历史迈克尔·波特顿（Michael Potterton Moynagh Lough）博士挖掘档案23历史23历史乔纳森·赖特·赖特（Jonathan Wright）爱尔兰历史悠久的历史镇Atlas Atlas 24 Innovation Value Institute（IVI）dr tadhg Macint dr n horth Neft neft the Shorth nearth nearth nearth yearter neyter Nua-Ghaeilge爱尔兰语言期刊的TraceyNíMhaonaigh博士数字化3 26物理学Graham Kells Dr Graham Kells编码Matrix产品中的复制品密度矩阵状态27物理学DR JOOST SLINGER DR与邻居计数统计学表征Quasicrystals
课程名称：机器学习学分时间
。课程大纲：机器学习介绍；概念学习：假设的一般顺序，版本空间算法，候选算法；监督学习：决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络，支持向量机，过度拟合，嘈杂的数据和修剪，测量分类器的精度；线性和逻辑回归；无监督的学习：分层的伙伴聚类。k-means分区聚类；自组织地图（SOM）k-neart-neigh-neigh Neignal算法；使用标记和无效数据使用EM进行半监督学习；强化学习：隐藏的马尔可夫模型，蒙特卡洛推理探索与剥削权衡取舍，马尔可夫决策过程；合奏学习：使用多个假设的委员会。包装，提升。参考材料：
美国地方法院
3反对提出简易判决的动议，詹金斯（Jenkins）提交了艾米·兰斯代尔（Amy Lansdale）的未注明日期信，在这种情况下，显然是受害人的邻居。（doc。30-1 at 3）。 此陈述不宣誓就职，也不包含证明其内容在伪证处的罚款。 因此，不能出于简易判决的目的将其视为。 参见Carrv。Tatangelo，338 F.3d 1259，1273 N.26（11th Cir。 2003）（“无誓言。 。 。 在裁决简易判决动议的裁决中不能考虑。”）； Roy诉Ivy，53 F.4th 1338，1348（11th Cir。 2022）（请注意，除非声明人“在``伪证''罚款下订阅其内容''的内容“ condeant”，否则“无味的陈述”不能“代替宣誓书”）。30-1 at 3）。此陈述不宣誓就职，也不包含证明其内容在伪证处的罚款。因此，不能出于简易判决的目的将其视为。参见Carrv。Tatangelo，338 F.3d 1259，1273 N.26（11th Cir。2003）（“无誓言。。。在裁决简易判决动议的裁决中不能考虑。”）； Roy诉Ivy，53 F.4th 1338，1348（11th Cir。 2022）（请注意，除非声明人“在``伪证''罚款下订阅其内容''的内容“ condeant”，否则“无味的陈述”不能“代替宣誓书”）。。”）； Roy诉Ivy，53 F.4th 1338，1348（11th Cir。2022）（请注意，除非声明人“在``伪证''罚款下订阅其内容''的内容“ condeant”，否则“无味的陈述”不能“代替宣誓书”）。
cv -inity 职业
[SW3] Rase - http：//github.com/c2-d2/rase-pipeline- python，snakemake，make，r和bash。使用纳米孔测序对实时预测抗生素耐药性实时预测的基因组邻居的概念验证框架。管道，工具，库，两个物种数据库（肺炎链球菌和淋病N. gonorrhoeae），用于新数据库的骨架以及分离株和元基因组的几分钟内诊断的证明。[SW4] prophyle - http：//prophyle.github.io - Python，C和C ++。基于k -mer传播，简单和k -mer使用burrows -wheeler变换，基于k -mer繁殖，简单和k -mer索引的精确，柔软和确定性的元基因组分类器。[2.21m下载] [SW5] SamSift - http://github.com/karel-brinda/samsift - Python。使用Python表达式对SAM/BAM对齐的高级过滤和标记。[445k下载]
学科名称：人工智能原理
建模和搜索。问题表示方法（状态空间表示、问题分解、约束满足问题、逻辑表示），使问题可以被视为路径查找问题。路径查找问题的图形表示。AND/OR 图。搜索系统的总体方案。搜索系统的控制策略和启发式方法。启发式搜索。著名的不可撤销策略：爬山搜索、禁忌搜索、模拟退火算法。尝试性策略：回溯算法和图搜索算法（A*、B、EMA* 等）。进化算法。双人游戏。游戏的表示。获胜策略。子树评估：极小最大算法和 alpha-beta 剪枝。机器学习简介。监督学习和一些示例（k-最近邻方法、决策树、随机森林、深度学习）。无监督学习和一些示例（k-均值算法、主成分分析）。