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RenPro方法课程：博士教授Merle Behr（...
内容和时间表：加入我们，以获取机器学习的初学者友好的简短课程。本课程将涵盖监督学习中的回归和分类的基本概念，包括多重回归和K-最近的邻居，以及诸如训练测试分裂，偏见差异权衡，最小二乘优化以及使用梯度下降的数值最小化的关键原则。通过使用jupyter笔记本的动手会议，参与者将在数据分析中获得实际经验，而无需事先编程知识。该课程强调机器学习在各种环境中的普遍适用性，使参与者能够以最少的先验知识来理解数据模式。要求参与者带上笔记本电脑。如果您没有自己的笔记本电脑，请告诉我，我们有一些笔记本电脑，尽管将突出显示肾脏研究的示例，但所涵盖的概念和方法广泛适用于生物医学领域以外的各种数据问题。
cl-dps：一种通过扩散后采样
大型语言模型彻底改变了人工智能和机器学习。在大规模数据集上训练的这些模型可以生成类似人类的文本，代码，并且（显然）从事复杂的推理任务。这些突破的核心是所谓的经验缩放定律，它显示了模型能力如何随着模型大小和数据大小的增加而预测的。这种可预测性激发了巨大的工业努力来建立和部署非常大型的模型。该课程将通过对Llama 3技术报告的深入研究（Grattafiori等，2024）的深入研究来理解大型模型培训的实际方面。我们将介绍从培训前和培训后的整个管道到评估和部署。学生将有望介绍一篇论文，准备代码笔记本，并完成有关他们选择的主题的Finnal项目。虽然读数在很大程度上是应用或方法论上的，但理论上的学生欢迎将他们的项目集中在与大型模型有关的理论主题上。
净零ppn 06/21：'考虑减少碳...
HP使用基于科学的方法来评估我们的产品，确定并确定改进机会。从2019年到2023年，我们的个人系统产品的能源消耗平均下降了21％。正在进行的设计改进，包括更有效的CPU，面板和电源，已导致笔记本和工作站的典型能源消耗持续减少。有部分光交换，可以将荧光灯换成LED底层，这是Poly LED项目的一部分，但它的成本低下，无需成本。今年英国HP网站没有任何资本投资，但是大量的低成本，更好的设备使用和监控（即不使用或拆除时关闭）剑桥办公室是Breeam授予的网站。我们还取得了碳排放目标的进展，可再生电力占运营中全球用电量的59％。
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Washington NASA Space Grant Seattle, WA Research Software Engineer March 2022 – Present • Awarded NASA Space Grant to build a global database of Southern Ocean phytoplankton species composition to combat climate change • Importing, cleaning, and merging ~15 datasets using Python, SQLite, and web API's • Publishing Python Jupyter notebook for geospatial data visualization and supporting oceanography/earth data科学用例•使用无监督的机器学习预测浮游植物物种的组成，以确定物种与生物生产和空气海洋二氧化碳的关系和空气 - 2022年7月7月2022年7月7日至2022年8月•指导〜90 〜90个高中生的Java/java/exporment covients covients covients seater/averient covients seater seettter• heat map of cases using TypeScript and ArcGIS maps to track COVID-19 spread precisely in UW buildings • Reached semi-final round of the hackathon PrismNotes ( www.prismnotes.com ) Seattle, WA Founder/Developer January 2019 – June 2021 • Built PrismNotes app to reduce test anxiety and combat mental health issues for students by providing a notes organization tool to create digital notebooks from handwritten notes.•使用Java，Microsoft的计算机视觉API和JSON数据在Android Studio中开发•使用OpenCV预处理和Tesseract OCR构建了高级图像搜索
73 种适合注意力缺陷多动症患者的管理生活的方法
1. 购买亮色的物品。对于个人物品——钥匙、钱包、钢笔、笔记本、雨伞——我避免使用黑色。黑色物品容易被忽视和丢失。我有一个红色的钱包和橙色的笔记本；我的手机被一种自然界中不存在的绿色包裹着。 2. 知道你会忘记什么。我几乎一有人告诉我，我就会忘记商业熟人的名字或会议时间。知道这一点后，我只有在能记在日历上时才会预约。我还会在收到名片的当天，在名片上记录重要信息。如果可能的话，我会在名片旁边附上此人的照片。最重要的是，我会同步和备份所有内容。 3. 前一天晚上穿衣服。我不是早起的人，所以我会在前一天晚上做出一天的第一个决定。我会把第二天需要的衣服和重要物品摆出来。因此，我更
教科书和套件披露美容
学生必须从学院的教科书和套件项目中购买教育计划所需的项目，该项目仅通过向有执照的专业 /美容学院出售的供应商提供。该学院以学院产生的相同费用（对于这些项目）向学生出售教科书和套件。为了使学习材料相对较高，随着行业和监管变化的变化，学院可能会不时改变教科书和套件项目的选择，并保留酌情决定这样做的权利。学生将在学院确定的适当时间从学院获得适当的教科书和用品。教科书和物资如有学院的酌情决定。学生将以自己的费用，提供和穿着学院认可的服装和鞋子。学生提供了自己的基本教室学校用品，例如文具用品，其中可能包括笔，铅笔和笔记本供笔记。课堂项目的材料将在班级或学院的其他通知中宣布。教科书和套件费用与学费和费用不同。
人工智能
EN.705.601。应用机器学习。3 个学分。机器学习 (ML) 是使用计算机解决计算问题的艺术，无需明确的程序。ML 现在如此普遍，以至于各种 ML 应用程序（例如图像识别、股票交易、电子邮件垃圾邮件检测、产品推荐、医疗诊断、预测性维护、网络安全等）我们周围的组织不断使用它，有时我们甚至没有意识到。在本课程中，我们将严格将机器学习技术应用于现实世界的数据，以解决现实世界的问题。我们将简要研究各种机器学习方法的基本原理，例如异常检测、集成学习、使用神经网络的深度学习等。主要重点是将基于 Python 的 Anaconda 和基于 Java 的 Weka 数据科学平台的工具库应用于来自在线资源（例如 Kaggle、UCI KDD、开源存储库等）的数据集。我们还将使用 Jupyter 笔记本来展示和演示几个机器学习管道。先决条件：EN.705.621 算法简介或 EN.605.621 算法基础或 EN.685.621 数据科学算法
科学数据论文arxiv
公共成像数据集对于癌症成像中自动化工具的开发和评估至关重要。不幸的是，许多不包括注释或图像衍生的特征，使其下游分析变得复杂。基于人工智能的注释工具已被证明可以实现可接受的性能，因此可用于自动注释大型数据集。作为丰富NCI成像数据共享（IDC）中可用的公共数据的努力的一部分，在这里，我们在这里介绍了AI生成的注释，用于两种计算机断层扫描图像的胸部，NSCLC-radiomics和国家肺肺部筛查试验的两部计算机图像。使用公开可用的AI算法，我们得出了有风险的胸腔器官的体积注释，它们相应的放射线特征以及解剖学地标和地区的切片级注释。由IDC在IDC中公开可用的注释，其中DICOM格式用于协调数据并实现公平的原则。注释伴随着启用云的笔记本，以证明其使用。这项研究强大了对大型，可公开访问的策划数据集的需求，并证明了如何使用AI来帮助癌症成像。
CellSeg3d：荧光显微镜的自我监督3D细胞分割
了解细胞的复杂三维结构在生物学的许多学科中至关重要，尤其是在神经科学中。在这里，我们介绍了一组模型，包括3D变压器（Swinuneter）和一种新颖的3D自我监督学习方法（WNET3D），旨在解决生成3D地面真相数据和量化3D卷的核的固有复杂性。我们开发了一个名为CellSeg3d的Python软件包，该软件包在Jupyter笔记本和Napari GUI插件中提供了对这些模型的访问。认识到高质量的3D地面真相数据的稀缺性，我们创建了一个完全被人类宣传的中膜数据集，以提高该领域的评估和基准测试。为了评估模型性能，我们在四个不同的数据集中进行了测试：新开发的MesoSpim数据集，一个3D Platynereis-ish-Nuclei共聚焦数据集，一个单独的3D Platynereis-Nuclei灯光数据集，以及一个具有挑战性且具有挑战性和密集包装的Mouse-Skull-Nucleii colderii coldasaset。我们证明，我们的自我监管模型WNET3D（未经任何地面真相标签训练）以最先进的监督方法来实现绩效，为在标签式生物学环境中更广泛的应用铺平了道路。
![arXiv:2112.08276v3 [quant-ph] 2022 年 10 月 19 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\813293887f611b02ad20de5dd12d028e9a8485fe.webp)
arXiv:2112.08276v3 [quant-ph] 2022 年 10 月 19 日
正如标题所示，本章简要、独立地介绍了量子信息科学 (QIS) 中的五个基本问题，这些问题特别适合用半定性程序 (SDP) 来表述。我们考虑了两类受众。主要受众包括运筹学 (和计算机科学) 研究生，他们熟悉 SDP，但发现即使对 QIS 的先决条件有一点点了解也是令人望而生畏的。第二类受众包括物理学家 (和电气工程师)，他们已经熟悉通过 SDP 对 QIS 进行建模，但对更普遍适用的计算工具感兴趣。对于这两类受众，我们都力求快速访问不熟悉的材料。对于第一类受众，我们提供足够的必需背景材料 (来自量子力学，通过矩阵处理，并以狄拉克符号映射它们)，同时对于第二类受众，我们在 Jupyter 笔记本中通过计算重新创建已知的闭式解。我们希望您能喜欢这篇介绍，并通过自学或参加短期研讨会课程了解 SDP 和 QIS 之间的奇妙联系。最终，我们希望这种学科拓展能够通过对 SDP 的富有成果的研究推动 QIS 的发展。