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通过GIS的集成和强大的算法方法
随着全球气候变化变得越来越严重，森林（如重要的碳汇）对于缓解气候变化和保护生态环境具有重要意义。这项研究以中国南部的典型森林农场为研究区，建立了基于模拟退火算法的多目标森林计划模型，并与地理信息系统接触。目的是实现森林管理措施的长期科学和合理安排，以平衡木材生产和森林碳存储。结果证实，在森林分类管理和人造森林的年龄结构调整的限制下，不同的优化场景逐渐稳定相应的记录强度和40年以来的森林资源。通过将权重分配给目标功能中木材和碳固相的净值，本研究探讨了社会偏好对空间分配方案对森林管理的影响。当碳固存的重量为100％时，当前节省的节省大于从第35年开始的其他优化方案的节省，大约为8.8×10 4 m 3，并且当前的碳存储优于从25年开始的其他优化方案，在4.9×10 4 t。总而言之，这项研究可以为实际的森林管理决策提供科学基础，这有助于改善森林碳封存服务，维持生态平衡并促进区域生态可持续发展。
生物信息学算法书
Phillip Compeau，博士学位加利福尼亚大学圣地亚哥分校的候选人致力于通过他在组合和基因组重排方面的研究来推进教育。作为一名出色的学者，他获得了几个享有声望的奖项，并拥有包括剑桥大学和戴维森学院在内的著名机构的多个学位。加州大学圣地亚哥分校的杰出教授 Pavel Pevzner是计算机科学和工程领域的领先专家。 他撰写了许多有影响力的教科书，包括计算分子生物学和生物信息学算法介绍。 他的研究重点是生物信息学算法，他共同开发了Coursera的在线专业。 Compeau和Pevzner都是很有成就的学者，他们为自己的领域做出了重大贡献。 他们的工作展示了教育和研究对发展科学理解的影响。Pavel Pevzner是计算机科学和工程领域的领先专家。他撰写了许多有影响力的教科书，包括计算分子生物学和生物信息学算法介绍。他的研究重点是生物信息学算法，他共同开发了Coursera的在线专业。Compeau和Pevzner都是很有成就的学者，他们为自己的领域做出了重大贡献。他们的工作展示了教育和研究对发展科学理解的影响。
开发和验证两阶段卷积神经网络算法，用于分割MRI白质超强度，用于纵向研究
背景：卡达西尔（Cadasil）的白质超强度（WMH）的分割是最严重的遗传起源小脑小血管之一，具有挑战性。方法：我们根据卷积神经网络（CNN）al-gorithm进行了自动方法，并使用了132名患者获得的2D和/或3D FLAIR和T1加权图像的大数据集，以在这种情况下测量WMH的进展。结果：使用此方法测量的WMH的体积与专家验证的参考数据密切相关。WMH分割也明显改善。结合了两个连续的学习模型特别感兴趣，从而减少了假阳性体素的数量以及单级过程后检测到的分割不足的程度。使用两阶段方法，WMH进展与从参考掩模中得出的病变的度量随着年龄的增长而增加，以及与单个级别的可变WMH进展轨迹相关。我们还确认了WMH初始负载的预期影响以及MRI获取类型对此进展的测量的影响。结论：总的来说，我们的发现表明，可以通过CNN分割算法自动测量卡达西尔的WMH进展。
算法分析的错误率
在2021年，澳大利亚政府同意向政府“ RobodeBT”计划的数十万受害者支付18亿美元。政府花了多年的时间在有缺陷的算法的基础上发出了福利欺诈指控（通常是破坏生命）。根据适用的法律，人们有权在每两周的低工资期间获得福利付款；该算法错误地认为薪金支付在更长的时间内均匀分布。参见，例如[65]和[79]有关损坏的简短摘要，以及[92]有关2023年发行的正式验尸。对缺陷算法的典型响应是要求分析算法。例如，[92，建议17.1]说：“应提供算法，以实现独立的专家审查”。O'Neil的2016年书《数学破坏武器》 [85]涵盖了许多决定的决定的例子O'Neil的2016年书《数学破坏武器》 [85]涵盖了许多决定
有系统化的生成，评估和结合机器学习算法的临床变体分类
人类基因组项目1,2和临床基因组学3,4的承诺是为医疗保健提供个性化和可行的见解，包括筛查建议，生殖指导和治疗决策。虽然在许多疾病领域取得了巨大的进步，但剩下的挑战是我们对整个基因组中遗传变异的有限理解。临床变异分类是确定DNA序列变体是否可能增加给定疾病的风险的过程。要建立风险，至关重要的是要证明一种或多个遗传变异与临床表型之间的密切相关性。然而，在人群中检测到的大多数变体，并且在接受遗传分析的个体中观察到极为罕见（观察到的人数少于10,000人中的十分之一）。6-9在一个人中发现了数百万个稀有的中性或良性变体，必须将这种挑战与潜在的引起疾病的变异区分开来。鉴于这些挑战，采用赔率比和病例对照研究的经典方法对高通量临床变异分类的实用性有限。相反，解决此问题的强大方法利用多种正交证据，这些证据单独或弱，但是当组合时，可以提供足够的信心，以表明变异可能与疾病有关。
Eco-Retina：用于型号构建的绿色灵活算法
在过去几年中，发展，培训和预测深度学习模型的能源成本已大大增加。随着神经网络模型变得更大，更复杂，可以执行越来越复杂的任务，对计算资源的需求，尤其是图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）的需求迅速增加。对计算资源需求的这种增加导致能源消耗的相应增加，这导致了人们对AI的可持续性和环境影响的关注。因此，对于研究和行业社区而言，探索新算法和技术的开发至关重要，用于培训更有效的神经网络模型。与原始算法相比，这些修改中的几种需要更少的性能。
研讨会 - 装饰和算法
PEUAFLEU研究项目结合了艺术史和人工PEUAFLEU研究项目结合了艺术史和人工智能，以研究中世纪手稿中的笔记装饰，以研究中世纪手稿中的笔记装饰，重点关注Klosterneuburg Abbey的收藏。使用关注Klosterneuburg Abbey的收藏的计算机。使用计算机视觉和机器学习，该项目开发了创新的视觉和机器学习，该项目开发了创新的方法来识别，分类和分析这些复杂的Decora方法，以识别，分类和分析这些复杂的装饰，发现传统趋势和连接的传统趋势和连接，无法轻易地与传统方法相关。方法无法轻易解决。
修改的扩展Kalman过滤算法，用于可充电电池的精确电压和电荷估计
1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。尽管可以通过诸如Double Kalman滤波等联合算法提高SOC精度，但是由于非线性误差的叠加，仍然需要优化EKF本身。在这项研究中，进行了修改后的扩展卡尔曼滤波（MEKF）算法的研究，以估算LIB的电压和SOC，并具有估计精度的极大提高。Yuasa Lev50单元在298 K处的标准放电率为0.2 c，以获取离线参数，然后使用新提出的新提出的动态估计数学电池模型（DBOFT）进行优化。这是第一次提出一种结合增益矩阵和噪声的方法，以减少当前转弯点的电压估计误差，从而大大提高了电压估计的准确性。具体来说，MEKF算法能够实时调整参数并减少SOC
作者更正：生物细胞内反应和传输的空间建模算法
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双额颅直流刺激对决策和压力反应的影响。试点研究
摘要：本文介入有关批判算法研究的当代讨论，以了解“算法”的含义。尽管许多关键学者以及大多数公共组织和私人组织都将此概念理解为软件堆栈中编程代码实例化的计算程序，但我认为该算法可以更好地理解为“图形”：一种偏见的简短指出，指出了各种程序治理模式，而不是总是数字化的模式。由于算法数字是由一系列异质环境产生的，因此它们的出现导致对算法的现实，实质性和影响的构想。本文提供了四种民族志策略来描述算法数字的生产和循环背景：观察算法的观察者；映射和创建算法数字；跨越构图的关系；并分析算法数字对控制它们的尝试的变革性影响。