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评估区域内的机器学习算法的普遍性，以鉴定低资源环境中的癫痫
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分布式云架构中大数据处理的可扩展和容错算法
数字数据的快速增长是当今时代的特征，预计到 2025 年，全球数据量将超过 175 ZB。这种巨大的数据融合对处理系统提出了巨大的要求，因为传统方法难以跟上数据量、速度和种类的不断增长。云计算已成为一种重要的推动因素，为管理和分析这些无尽的数据集提供了灵活的基础。尽管云平台具有这些功能，但大数据处理的效率通常取决于处理大规模操作所需的计算的优化。由于数据处理速度通常落后于数据生成速度，因此迫切需要升级处理解决方案。
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力
电动自动拨号问题的分支机构和价格算法
参数定义t i，j从位置i∈V到位置j∈Vb i，j电池的消耗从位置i∈V到位置j∈Vi，j，jj∈Vi，j充电B i，j，j，j，i，j∈Vi i最早的服务处于i∈Vi的最新服务时，在i∈Vi s in flation in f in n f in n o s in f in n o; i最大用户乘车时间i∈Pc k车辆容量q电池容量h充电时间从零到q q k 0充电到q q k 0的初始电池充电水平是车辆kα的电池电池kα的电池电池电池电池电量单位γ最小电池电量比率w 1，w 1，w 2的总旅行时间和总乘车时间超级乘车时间
关于辩证法程序的算法结构
gudel的辩证神解释[14]是从证据中提取计算内容的最重要方法之一。对这项技术的兴趣虽然始终很强，但由于两种不同的研究链中的活动增加，但近年来迅速增长。首先是证明矿业计划，起源于克雷塞尔[21]的思想，并由科伦巴赫及其合作者[19]成熟。在这里，辩证神解释既可以指导具体界限（通常是非构造性的）数学证明的推断，并制定所谓的逻辑元素元素（以[18]开头），这些逻辑元素（以[18]开头）最终是辩证神将其解释到精致的验证系统的扩展，以适用于特定于特定数学的精致区域。辩证神在数学中的应用正在快速扩展 - 仅在去年一年中发布了30多个案例研究和相关的元素1。第二链以从结构或编程的角度理解辩证神的多种不同方法来表示。在这种传统中的研究本质上始于de paiva的辩证法类别和最终的线性逻辑模型[10]，现在包括有关游戏理论的工作[13] [13]，分类观点的进一步发展（最近在[6,45]中[6,45]中），辩证神将辩证神的重新铸造为程序转换，并与一般的对象，一般性的对象，一般性的对象，一般的对话是一个观点。结构特性。本文是对辩证神的研究，汇集了这两条研究。
动态平均场理论算法及量子计算机实验
原子尺度模拟的量子计算算法和实验的发展主要集中在分子的量子化学上，而它们在凝聚态系统中的应用却很少被探索。在这里，我们提出了一种量子算法，用于在目前可用的量子计算机上对凝聚态系统进行动态平均场理论 (DMFT) 计算，并在两个量子硬件平台上进行了演示。DMFT 需要正确描述具有强关联电子的一大类材料。计算上的挑战部分来自于解决与浴耦合的相互作用杂质的有效问题，该问题在传统计算机上随着系统规模呈指数级增长。量子计算机有望实现指数级加速，但迄今为止提出的算法都是基于波函数的实时演化，这需要高深度电路，因此量子硬件的噪声水平必须非常低。我们在此提出了一种替代方法，该方法使用基态和激发态的变分量子本征求解器 (VQE) 方法获得所需的量，作为精确对角化杂质求解器的一部分。我们提出了双位点 DMFT 系统的算法，我们使用传统计算机上的模拟以及超导和捕获离子量子比特上的实验对其进行了基准测试，证明了该方法适用于在当前可用的量子硬件上运行 DMFT 计算。
对同相听觉的实时算法进行基准测试...
摘要 — 在非快速眼动 (NREM) 睡眠期间对脑电图慢波 (SW) 进行听觉刺激，当其在 SW 的上行阶段进行时，已被证明可以改善认知功能。对于 SW 幅度较低的受试者，如老年人或患有帕金森病 (PD) 等神经退行性疾病的患者，SW 增强尤其可取。然而，现有的估计上行阶段的算法在低脑电图幅度和 SW 频率不恒定时存在相位精度较差的问题。我们介绍了两种用于在自主可穿戴设备上实时估计脑电图相位的新算法。这些算法基于锁相环 (PLL) 和首次基于相位声码器 (PV)。我们将这些相位跟踪算法与简单的幅度阈值方法进行了比较。优化后的算法在相位精度、估计 SW 幅度在 20 到 60 µV 之间以及 SW 频率高于 1 Hz 的相位的能力方面进行了基准测试，这些记录来自健康的老年人和 PD 患者。此外，这些算法在可穿戴设备上实现，并在模拟睡眠脑电图以及对 PD 患者的前瞻性记录过程中评估了计算效率和性能。所有三种算法都在 SW 上行阶段提供了 70% 以上的刺激触发。PV 在瞄准低幅度 SW 和频率高于 1 Hz 的 SW 时表现出最高能力。实时硬件测试表明，PV 和 PLL 对微控制器负载的影响都很小，而 PV 的效率比 PLL 低 4%。主动听觉刺激不会影响相位跟踪。这项工作表明，在低幅度 SW 人群中，也可以在家庭睡眠干预期间使用可穿戴设备提供相位精确的听觉刺激。
研究AI系统：通过诠释学逆向工程检查数据和算法偏见
将人工智能系统视为边界对象，它们是跨学科的对象，在不同领域的跨学科对象中，在提供共同的话语的同时，本文总结了检查AI系统中偏见的方法。认为，检查与AI系统的建设和工作有关的每个部分对于打开政治游戏和潜在插入偏见点至关重要。通过操作诠释学的逆向工程，将数据和算法的关键分析作为AI系统的两个核心部分。诠释学逆向工程是一个框架，可以解开和了解有助于其含义和环境的技术文化对象和/或系统的不同元素。它对可以设计其他现实的投机性想象力，并包括文化分析，以确定技术文化对象背后的现有含义和假设，确定含义的关键要素，并推测重新组装对象的不同含义的可能性。该方法在AI系统上获得的主要结果是使用文化考虑和技术想象力来解开AI和设计创新方法为AI发挥替代/包容含义的现有含义。本文中提出的研究观点包括对AI系统不同要素内的偏见和政治的批判性检查，以及这些偏见对不同社会群体的影响。本文提出了使用诠释学逆向工程的方法来研究AI系统，并推测AI系统可能的替代和更负责任的期货。
引用：Rezende VMLR、Borges IN、Ravetti CG 等。使用 C 反应蛋白指导抗生素治疗的算法的有效性和安全性应用
摘要 简介 微生物对抗菌药物的耐药性不断升级，对公共健康构成了重大威胁。使用生物标志物（最显著的是降钙素原 (PCT) 和 C 反应蛋白 (CRP)）指导抗菌治疗的策略有望安全地减少患者的抗生素暴露。虽然 CRP 研究较少，但与 PCT 相比，它具有成本更低、可用性更广等优势。 方法与分析 这项随机临床试验旨在评估一种针对非危重成人患者的新算法。该算法结合了关键的临床变量和 CRP 行为。它将通过移动应用程序作为数字临床决策支持系统应用。主要目标是评估该算法与基于现行指南的标准治疗相比在缩短治疗时间方面的有效性，同时通过监测不良事件的发生来确保患者安全。 伦理与传播 只有在阅读知情同意书后同意参加研究的患者才会被纳入研究。该项目已提交米纳斯吉拉斯联邦大学 (COEP-UFMG) 研究伦理委员会审议并获得批准（批准号：5.905.290）。预计将收集 200 名患者的临床和实验室数据，这些数据来自电子病历和实验室系统，同时存储血清样本以备将来分析。数据将使用研究电子数据采集平台保存，血清样本将存储在 UFMG 的受监管生物库中。访问将通过凭证进行控制，并在科学出版期间进行隐私保护和匿名化共享。试验注册号 此试验已在 ClinicalTrials.gov ( NCT05841875 ) 上注册，最后更新时间为 2024 年 12 月 5 日 12:49。