XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVar
用于鸢尾花数据的量子变分多类分类器...
摘要。量子计算机机器学习的最新进展主要得益于两项发现。将特征映射到指数级大的希尔伯特空间中使它们线性可分——量子电路仅执行线性运算。参数移位规则允许在量子硬件上轻松计算目标函数梯度——然后可以使用经典优化器来找到其最小值。这使我们能够构建一个二元变分量子分类器，它比经典分类器具有一些优势。在本文中，我们将这个想法扩展到构建多类分类器并将其应用于真实数据。介绍了一项涉及多个特征图和经典优化器以及参数化电路的不同重复的系统研究。在模拟环境和真实的 IBM 量子计算机上比较了模型的准确性。
通过GPU和机器学习加速结构变体检测
结构变异（SV）是重大的基因组改变，在包括癌症在内的遗传多样性，进化和各种疾病中起着至关重要的作用。检测SVS的传统方法通常在计算效率，准确性和可扩展性方面面临挑战，尤其是在处理大型基因组数据时。近年来，图形处理单元（GPU）和机器学习（ML）的出现已经开发了解决这些挑战的新途径。本文探讨了GPU加速度和ML技术的整合，以增强结构变体的检测和分析。我们提出了一个全面的框架，该框架利用深度学习模型（用于在GPU上并行处理）以高精度实现实时SV检测。我们的方法不仅减轻了计算负担，而且还提高了与常规方法相比，SV检测的敏感性和特异性。通过在各种基因组数据集上进行广泛的基准测试，我们在速度，准确性和可扩展性方面证明了我们的GPU加速ML框架的出色性能。这些发现强调了将GPU和ML技术相结合以革新基因组研究的潜力，并为在临床和研究环境中更有效，更精确的结构变体分析铺平道路。
脱机模仿学习与各种反事实推理
在离线模仿学习（IL）中，代理商旨在学习最佳的专家行为政策，而无需其他在线环境互动。但是，在许多现实情况下，例如机器人操纵，脱机数据集是从次优行为中收集的，没有奖励。由于稀缺的专家数据，这些代理通常会简单地记住较差的轨迹，并且容易受到环境变化的影响，因此缺乏对新环境推广的能力。要自动生成高质量的专家数据并提高代理的概括能力，我们提出了一个名为ffline i的框架，即通过进行反事实推断，并使用c oferfactual数据a u摄量（oilca）。尤其是我们利用可识别的变异自动编码器来生成反事实样本以进行专家数据增强。我们理论上分析了生成的专家数据的影响和概括的改进。此外，我们进行了广泛的实验，以证明我们的方法在两个d eep m ind c introl s uite基准测试基准上的分布性能和c ausal w orld w orld w orld w orld w orld w orld w orld基准的表现显着超过了各种基准。
新的共同模拟变体，用于排放和降低可持续地区供暖计划的成本
居住区的经典加热是非常有能源的，因此需要替代品，包括可再生能源和先进的供暖技术。因此，本文引入了一种新的方法，用于用于未来地区供暖计划的全面变体分析，旨在运行排放和成本。为此，一项广泛的基于模型的建模研究包括加热中心的模型，热网管道和建筑物的加热界面单元，并与共模拟结合在一起。这些能够对各种技术和能源载体的经济可行性和可持续性进行比较分析。新的模块化且高度可容纳的建筑模型可用于验证引入的热网格模型。结果表明，与常规天然气加热相比，生物甲烷作为一种能源可将碳当量排放量降低近70％，并且在配备加热泵时，将氢用作能源的排放量可将氢作为能源的排放量减少77％。此外，当考虑经济利益时，地面源热泵的使用具有很高的经济生存能力。研究结果强调了在地区发展的早期阶段，战略规划和灵活设计的重要性，以提高能源效率和减少的碳足迹。
IVDML：具有仪器变量和异质性的双机器学习
•如果ml_method ==“ gam”，则可以为z和x的components指定IND_LIN_Z和IND_LIN_X，以线性建模。•如果ml_method ==“ xgboost”，则可以指定max_nrounds，k_cv，ropand_stopping_rounds，vectors eta和max_depth。•如果ml_method ==“ RandomForest”，可以指定num.trees，num_mtry（要尝试的不同mtry值的数字）或向量mtry，vector max.deppth，num_min.node.node.node.size（num_min.node.size）•要指定不同的滋扰功能恢复的不同参数，ml_par应该是列表的列表：ml_par_d_xz（nui-sance函数e [d | z，x]的参数，iv_method“ mliv” mliv“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_par_d_duis funcorme etu | iv_method“线性”，“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_f_x（nui-sance函数的参数“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_z_x（nuisance函数e [z | x]的参数，iv_method“ lineariv”）。a_deterministic_x
反义长期非编码RNA中的罕见遗传变异有助于强迫症
强迫症（OCD）是一种普遍的神经精神疾病，其遗传基础不完整，阻碍了靶向治疗方法。使用来自我们所有人队列的全基因组测序（2,276例OCD病例，13,517个对照），我们评估了反义长期非编码RNA（LNCRNA）中的稀有变体。OCD病例表现出这些变体的显着富集，尤其是在进化约束的反义转录本中（相对风险= 1.52，p = 0.005）。负担分析鉴定出与OCD：A2ML1-AS1（OR = 4.5，P = 0.001）和NFIB-AS1（OR = 3.6，P = 0.002）的两个LNCRNA。这些LNCRNA中的罕见变体位于影响相邻神经发育基因的调节区域，并与与OCD有关的脑区域中的基因表达相关。鉴于它们在基因调节，组织特异性表达和对细胞状态的反应性中的关键作用，反义LNCRNA代表了有希望的生物标志物和治疗靶标。我们的发现扩大了强迫症的遗传结构，并强调了基于RNA的精度疗法对个性化临床干预的潜力。
如何引用本文Varghese S，Thomas A，V A等。 （2025年3月6日）2型糖尿病的急性肾脏损伤的临床特征
表1比较了有或没有AKI的DKA患者的人口统计和合并症。两组之间的平均年龄分布相似，没有统计学上的显着差异（p = 0.087）。与非肥胖患者相比，肥胖患者的比例明显更高（p = 0.044）。性别分布没有显示显着差异（p = 0.63）。在合并症，CKD和CAD中，DKA患者的AKI显着相关（分别为p = 0.02和p = 0.036）。HTN，OAD和CLD在AKI和非AKI组之间没有显示统计学上的显着差异（P> 0.05）。这些发现表明，肥胖，CKD和CAD可能会导致DKA患者的AKI风险增加，从而强调了监测这些因素在临床实践中的重要性。