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使用机器学习建模算法确定小分子药物的血脑屏障渗透
1。Dolgikh E等。QSAR模型的脑对铂分隔系数，KP，UU，大脑：将P-糖蛋白外排纳入变量。2016。2。Friden M等。 使用大脑和脑脊髓液中未结合药物浓度的新型数据集的大鼠和人类结构 - 脑暴露关系。 2009。 3。 Pedregosa F等； Scikit-Learn：Python中的机器学习。 2011。 4。 rdkit：开源化学信息学； http://www.rdkit.orgFriden M等。使用大脑和脑脊髓液中未结合药物浓度的新型数据集的大鼠和人类结构 - 脑暴露关系。2009。3。Pedregosa F等； Scikit-Learn：Python中的机器学习。2011。4。rdkit：开源化学信息学； http://www.rdkit.org
选择学习：通过机器学习镜头
•简化：数据集的处理和标准选择模型的估计是由简单的代码签名促进的，这些签名与Scikit-Learn等主流机器学习包一致（Pedregosa等，2011）。•可扩展：针对数据存储和模型估算实现了优化的过程，从而允许使用具有大量参数的大型数据集和模型。•灵活：可以定制代码库以适合不同的用例。•模型库：相同的软件包提供了标准选择模型和基于机器学习的方法（包括神经网络）的实现。•下游操作：将选择模型用于分类计划和定价的后处理工具已集成到图书馆中。
乘数：机器学习的多参数持久性
乘数是用于拓扑数据分析的Python库，重点是多参数Pers Istence计算和用于机器学习的可视化。它具有多种有效的计算和可视化工具，具有集成，易于使用的，自动差异的机器学习管道，它们可以与Scikit-Learn无缝连接（Pedregosa等，2011）和Pytorch（Paszke等，2019）。该库可用于拓扑或几何机器学习中的非专家。至关重要的功能在C ++或Cython中实现（Behnel等，2011-03/2011-04），与TBB平行（Robison，2011），并具有Python结合和界面。它可以处理非常多样化的数据集，这些数据集可以构建为（有限的）多过滤简单或单元格，包括，例如，点云，图形，图形，时间序列，图像等。
pybci：用于脑部计算机接口的Python软件包（BCI ...
PYBCI设计为轻巧且用户友好，强调快速自定义，并与实验室流层（LSL）无缝集成以进行数据采集和标签（Kothe等，2023）。该平台包括Pytorch（Paszke等，2019），Tensorflow（Abadi等，2015）和Scikit-Learn（Pedregosa等，2011），以及特征提取工具，以及诸如Antropy（Vallat，2023），Numpy（Olippy（Olipean），AlipeN（Quirane），以及2006年，2006年，。 ）。 这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。 尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。。 ）。这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。
案例研究
为了评估我们的管道，我们将专家辅助手动方法与LLM辅助自动方法进行了比较。我们使用“注释者协议（IAA）”测量了它们的一致性，并以Cohen Kappa评分进行了量化（Pedregosa等人。2011），其中更高的分数表示更可靠和一致的产出（1：最大一致，-1：无协议）。人类专家（注释者1和2）中的Kappa得分为0.54（中度一致），而将人类专家与LLM进行比较的分数为0.16和0.12（轻微一致）。差异部分是由于人类注释者比LLM访问更多信息（包括代码，数据集，数据集，表和补充材料），而LLM仅限于文本本身。鉴于这些限制，结果是有希望的，但也表明了通过在LLM输入中添加进一步的方式来改善它们的潜力。
支持向量机和情感科学
支持向量机（SVM）是一种分类方法和机器学习算法，该算法越来越多地被情感科学家使用，它们为情感和行为研究中通常使用的传统统计方法提供了一种重要替代方法。SVM提供了一种功能强大的经验驱动的方法，可以对数据进行分类，生成预测并探索高度复杂的多元数据集中的结构。在这篇综述中，我们为研究人员提供了一个框架，以了解SVM的当前方法和程序，回顾使用SVM在情绪和情感障碍的行为和神经研究中使用SVM的开创性研究，并建议SVM在情感Sci-ence中的未来方向和应用。有关SVM方法的介绍，我们将读者推荐给Casella，Fienberg和Olkin（2015），其中包括R.其他可用统计包装中的实际教程和练习，包括MATLAB工具FITCSVM（Mathworks，2017年，2017年，2017年，2017年，Release 2017b），Python wools sklearn.svm（Pedregsos libs libs libs and pedegreg and and and pedegreg and and and and and pedegreg and and and and and and and and and pedegreg and and and and and and and and and and and and and and and。 （Chih-Chung＆Chih-Jen，2011年）。
Chromax：快速可扩展的育种程序模拟器
牲畜和植物育种对可持续农业至关重要（Scho and Simianer 2015），并且更适合于特定环境或市场需求（Qaim 2020）。最近，基因组数据和先进统计方法的可用性彻底改变了育种计划（Kim等人2020）。值得注意的是，基因组选择使育种者可以根据基因构成来预测个体的表现，避免昂贵的表型（Meuwissen等人。2001，Crossa等。 2017）。 这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。 此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。 因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。 在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人 2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2001，Crossa等。2017）。这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2003，Mohammadi等。2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2015，Gaynor等。2020，Pook等。2020）或朱莉娅（Chen等人2022）。尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。为此目的最有吸引力的语言是Python。Python是数值计算和数据科学最常用的编程语言之一，许多库可用于优化和机器学习（Pedregosa等人。2011，Bradbury等。2011，Bradbury等。