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在部分（间隔顺序）信息下进行排序∗
摘要。在本文中，我们研究了如何有效地订购一组不精确的点。在一个维度上，一组点的顺序是它们从低到高的排序顺序。预处理模型中的一组不精确点由一组n个不确定性区域r = {r 1，r 2，。。。r n}和一组n点p = {p 1，p 2，。。。p n}，使每个ri∈R都有一个相关点pi∈P。在一个维度中，集合R是一组间隔，该间隔诱导部分顺序，以使基础真实点P的总顺序p扩展了该部分顺序。我们展示了如何预处理r引起的部分顺序，以便在点集P下，我们可以在不确定性区域最佳时间中揭示基础总顺序。特别是，我们用一个措施来参数重叠的程度，我们称之为r的歧义，我们证明r的歧义是对点p进行分类所需时间的下限。本文可以看作是部分信息下排序的几何变体，这是计算机科学中的一个研究主题。
使用机器学习算法的葡萄干分类
该项目确保葡萄干符合良好和高质量的标准，以保持消费者满意度。排序有助于消除有缺陷的葡萄干，确保只有最佳质量才能到达市场。手动分类过程需要大量时间，并且有可能无法正确地进行分类。自动排序可确保尺寸，颜色和纹理的均匀性，确保每个批次都符合消费者的期望。适当的分类对于遵守食品安全至关重要。该项目旨在通过分析和评估来确定葡萄干的质量。该项目旨在建立一种评估葡萄干质量的强大方法，以解决诸如颜色，形状，大小，纹理和视觉外观等关键因素。在这个项目中，我们使用卷卷神经网络（CNN）模型进行葡萄干分类。我们知道CNN模型需要数据集，因此我们为学习模型拍摄了好质量葡萄干图像。
Pigeonhole排序的平行化用于有效的数据排序
摘要 - 对并行排序算法的需求是由对大规模数据集有效处理的越来越多的需求所驱动的。Pigeonhole分选是在线性时间内携带排序的分类算法之一。本研究的重点是通过采用并行编程技术专门消息传递界面（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）来提高提高孔分选方法的功效来提高算法的性能。主要目的是开发和评估鸽子孔分选的并行解决方案，以优化数据密集型应用中的排序效率。开始对Pigeonhole排序算法的顺序设计进行全面分析，该工作将使用CUDA进行图形处理单元（GPU）加速器和MPI创建并行实现，以进行分布式内存并行性。这项工作有助于将Pigonhole分类算法适应平行背景的宝贵见解。这些发现强调了平行化在减少总体计算时间方面的潜在优势。索引术语 - 伪造台面，并行编程，消息传递接口，计算统一设备体系结构，图形处理单元，加速
神经科学中尖峰分类算法的全面回顾
脉冲分选在神经科学中起着举足轻重的作用，是分离来自多个神经元的电信号以进一步分析神经元相互作用的关键步骤。该过程涉及分离来自多个神经元的电信号，这些信号通过电极阵列等设备记录下来。这是脑机接口领域非常重要的环节。脉冲分选算法（SSA）的目标是利用脑内电极捕获的波形从背景噪声中区分出一个或多个神经元的行为。本文从传统SSA的步骤开始，将SSA分为三个步骤：脉冲检测、脉冲特征提取和脉冲聚类。在深入研究两种新兴技术：模板匹配和基于深度学习的方法之前，它概述了每个阶段的流行算法。关于深度学习的讨论进一步细分为三种方法：端到端解决方案、用于脉冲排序步骤的深度学习以及基于脉冲神经网络的解决方案。最后，阐述了 SSA 的未来挑战和发展趋势。
在部分信息下进行分类的紧密界限
排序是理论计算机科学中的基本算法问题之一。它具有自然概括，由弗雷德曼（Fredman）于1976年引入，称为部分信息。The input consists of: - a ground set X of size n , - a partial oracle O P (where partial oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i ≺ P x j , for some fixed partial order P ), - a linear oracle O L (where linear oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i < L x j , where the linear order L extends P ) The goal is to recover the linear order使用最少数量的线性甲骨文查询在X上l。在此问题中，我们通过三个指标来测量算法复杂性：o l的线性甲骨文查询数量，部分甲骨文查询的数量和所花费的时间（识别哪个对（x i，x J）部分或线性oracle查询所需的算法指令的数量（识别哪个对（x I，x）执行）。令E（P）表示p的线性扩展数。 任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。 在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。 从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。 一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。 他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。）进行预处理P 5）时间。令E（P）表示p的线性扩展数。任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。5）时间。然后，给定o l，它们在θ（log e（p））线性甲骨文查询和o（n + log e（p））时间的x（log e（p））上的线性顺序 - 这在线性甲骨文查询的数量中是最佳的，但在所花费的时间中却没有。我们提出了第一种使用偏隔序数量甲骨文查询的第一个算法。对于任何常数C≥1，我们的算法可以使用O（n 1+ 1
NX One hiPSC 单细胞分选
人类诱导性多能干细胞 (iPSC) 在再生医学和疾病建模方面具有巨大的意义和潜力。这些细胞来源于成人体细胞，如皮肤或血细胞，可以重新编程以恢复到多能状态，从而使它们能够分化成人体中的任何细胞类型 ( Mahajani 等人，2019 年)。研究人员可以将 CRISPR 基因编辑技术与患者来源的 iPSC 结合使用，以研究各种遗传疾病的潜在机制，从而开发个性化治疗方法。随着全球实验室不断改进生成、模式化和利用 iPSC 的技术，它们对医学和生物技术的影响将呈指数级增长，为解决众多健康挑战提供新途径。
用于非受限脑机接口的可扩展脉冲分类
摘要 脉冲分类是解析来自神经元的电生理信号以确定是否、何时以及哪些特定神经元激发的过程。由于记录技术规模不断扩大以及传统脉冲分类算法的复杂性不断增加，脉冲分类在计算神经科学中是一项特别困难的任务。以前的脉冲分类器可分为基于软件和基于硬件的解决方案。软件解决方案具有很高的准确性，但事后对记录进行操作，并且通常需要利用高功率 GPU 来及时处理，并且它们不能用于便携式应用程序。硬件解决方案在准确性方面受到影响，因为为了实施而简化了机制，并且只能处理最多 128 个输入。这项工作回答了以下问题：“需要多少计算能力和内存存储来对来自 1000 个通道的脉冲进行分类，以跟上探针技术的进步？”我们分析了现代软件脉冲分类器的计算和内存需求，以确定其潜在的瓶颈 - 即模板内存存储。我们设计了 Marple，一种高度优化的用于尖峰分类的硬件管道，它采用一种新颖的机制，将模板内存存储量从 8 倍减少到 11 倍。Marple 是
人工智能在南半球固体废物分类中的应用
费用（假设分类得到有效执行，操作系统完全建立）；最大限度地重复使用和回收固体废物资源；减少固体废物管理系统的运营、收集和处置费用。在回收越来越重要的时代，废物分类至关重要19。每种类型的固体废物都有不同的特性，适合某些回收技术，因此需要进行分类。例如，有机废物可以通过堆肥和厌氧消化回收，而废塑料、金属罐、废纸和废橡胶则需要机械、热甚至化学过程。不分类固体废物的习惯和缺乏收集基础设施等问题意味着废物分类目前在新兴国家面临许多障碍19。在越南等一些国家，虽然非正规部门和拾荒者参与了废物分类以回收有价值的废物，但由于废物与食物垃圾等其他材料混合在一起，因此废物仍然没有得到适当的分类。固体废物可以在集中站进行二次分类；然而，不干净的可回收物被忽视了。垃圾分类的准确性对于回收不同类型的废塑料至关重要，而人工智能技术非常适合这一目的21。
通过流式细胞术和分选测量和纯化人类染色体
分离染色体的流式细胞术是细胞遗传学的一种新方法，可快速测量单个中期染色体。在这种方法中，用适当的荧光染料染色的水悬浮液中的染色体被限制在激发染料的窄激光束中高速流动。发射的荧光通过光度法测量，累积的数据形成染色体荧光的频率分布。该频率分布的峰值归因于单个染色体或具有相似荧光的染色体组；峰值平均值与染色体荧光成正比，峰值面积与染色体出现频率成正比。因此，频率分布可作为核型（1、2）。此外，流式分选可根据染色体的染色特性分离染色体（3、4），这与传统的中期染色体纯化方法不同，后者依赖于速度或等密度沉降、区域离心或选择性过滤（5）。纯化单个中期染色体很重要，原因如下。富集或纯染色体部分已进行生化分析，以提供有关 DNA 或蛋白质结构的信息（6），将遗传信息转移到整个细胞（7-9），或通过体外杂交绘制基因图谱（10）。但一般来说，传统技术无法提供足够纯度的染色体，无法进行高分辨率生物或生化研究。通过基于溴化乙锭荧光的流式分选，我们以 90% 的纯度将雄性鹿 Muntiocus muntjak (2n = 7) (4) 的每个染色体和中国仓鼠 M3-1 细胞系的 14 种染色体类型分离成 8 个染色体组 (1, 3)。在我们之前对溴化乙锭染色的人类染色体的研究中，我们仅从雄性 (2n = 46) 的 24 种染色体类型中分辨出 8 个染色体组 (2, 3)。在本研究中，使用 DNA 荧光染料 33258 Hoechst 和改进的仪器，