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用于映射UMNGENI集水区LULC的机器学习算法，夸祖鲁 - 纳塔尔省
摘要：集水区的土地使用/土地覆盖（LULC）的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎，因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此，遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标，例如用户的准确性（UA），生产者的准确性（PA），整体准确性（OA）和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果，其中RF（OA = 97.02％，Kappa = 0.96），SVM（OA = 89.74％，Kappa = 0.88），Ann（OA = 87％，Kappa = 0.86）和NB（OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58）。结果表明，RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果，这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下，RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字：翁根尼河流域；机器学习； lulc; Landsat 8;遥感
自主驾驶系统中的路径计划算法
这项综合审查的重点是自主驾驶系统（ADS），该系统旨在减少人为错误，这是大约95％的汽车事故的原因。广告包括六个阶段：传感器，感知，本地化，评估，路径计划和控制。我们解释了每个阶段中使用的主要最新技术，分析了275篇论文，其中162个专门针对路径计划，因为其复杂性，NP-HARD优化性质和在AD中的关键作用。本文将路径规划技术分为三个主要组：传统（基于图，基于抽样的，基于梯度，基于优化的，插值曲线算法），机器和深度学习以及元数据效果优化，详细介绍了他们的优势和缺陷。的发现表明，代表我们研究的23％的元海拔优化方法是成为能够处理复杂问题的一般问题解决者的优先选择。此外，它们具有更快的收敛性和局部最小值的风险降低。占25％的机器和深度学习技术，以其学习能力和对已知方案的快速响应而受到青睐。混合算法的趋势（27％）结合了各种方法，合并了每种算法的好处并克服了对方的缺点。此外，自适应参数调整对于提高效率，适用性和平衡搜索能力至关重要。本评论阐明了自动驾驶系统中路径规划的未来，有助于应对当前的挑战并解锁自动驾驶汽车的全部功能。
算法和化学偏移编码定量脂肪水成像的算法和方法的比较综述
在肝PDFF上（PDFF≤50％），并使用相同的实验条件评估了其在实验设置的4.12％的可重复系数，其可重复性系数为2.99％。此外，一个脂肪水幻影在另一项QIBA研究中前往多个地点16,17，并在各种MRI供应商溶液中显示了可重现的PDFF测量。如今，为了获得这些定量的PDFF和R ∗ 2生物标志物，已经开发了几种基于CSE-MRI的基于CSE-MRI的方法。因此，本研究的目的是建立和比较这些方法的定量性能，其准确性的偏见以及在可重复可辨认的研究框架内的精确性限制。18相关，十多年前，ISMRM 2012 Fat Water MRI研讨会提议将PDFF标准化为定量成像生物标志物。收集的算法在众多的体内数据集中进行了基准测试，并开发了MATLAB算法工具箱。它为算法的输入/输出格式提供了标准化，并促进了它们的比较。不幸的是，大多数研究仅提供对PDFF的离散和有限范围的评估，混合脂肪 - 水样品通常低于50％。进行更广泛的评估，
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。
在数字平台上观察“调谐”广告
1一般数学是针对高年级学生的课程，他们的未来研究或工作不需要微积分知识，并且基于Acara高级二级课程。除了图理论主题外，它还还包括双变量和时间序列分析，序列，地球几何学和时区以及贷款，投资和年金中的生长和衰减。
量子频率计算：所有算法的二次运行时间优势
我们引入了一种称为量子频率计算机的新型计算机。它们以不同于传统量子计算机的方式利用量子特性，为所有算法生成二次计算运行时间优势，该优势与所消耗的功率有关。它们有两种变体：类型 1 只能处理经典算法，而类型 2 也可以处理量子算法。在类型 1 量子频率计算机中，只有控制是量子的，而在类型 2 中，逻辑空间也是量子的。我们还证明了量子频率计算机只需要经典数据总线即可运行。这很有用，因为这意味着在类型 1 量子频率计算机中，只有相对较小的一部分计算机整体架构需要是量子的，才能实现二次运行时间优势。与经典和传统量子计算机一样，量子频率计算机也会产生热量并需要冷却。我们还描述了这些要求。
通过混合强化学习和优化算法增强了医疗废物管理的车辆路由
现代技术，尤其是人工智能，通过开发智能系统来优化从其一代到最终处置的最短路线，在改善医疗废物管理方面起着至关重要的作用。算法（例如Q学习和深Q网络）提高了运输和处置的效率，同时降低了环境污染的风险。在这项研究中，使用具有3吨能力的均质代理系统对人工智能算法进行培训，以优化封闭的电容车辆路由问题框架内医院之间的路线。将AI与探路技术集成在一起，尤其是混合A*-Deep Q网络方法，尽管最初的挑战，但仍导致了先进的结果。k均值聚类用于将医院分为区域，使代理可以使用深Q网络导航最短路径。分析表明，代理的能力尚未完全利用。这导致了使用Deep Q网络的分数背包动态编程应用，以最大程度地利用能力利用，同时实现最佳路线。由于用于比较算法的有效性的标准是车辆的数量和总车辆容量的利用率，因此发现具有DQN的分数背包脱颖而出，因为它需要最少的车辆数量（4），在该指标中达到0％的损失，因为它与最佳值相匹配。与其他需要5或7辆汽车的算法相比，它分别将车队尺寸降低了20％和42.86％。此外，与其他方法不同，它仅利用了车辆容量的33％至66％，它以100％的价格最大化车辆的容量利用率。但是，这种改进是以距离增加9％的成本，反映了每次旅行服务更多医院所需的较长路线。尽管取消了这种权衡，但该算法能够最大程度地减少车队的大小而充分利用车辆容量，这使其成为这些因素至关重要的情况下的最佳选择。这种方法不仅提高了性能，还提高了环境可持续性，使其成为研究中使用的所有算法中最有效，最具挑战性的解决方案。
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。
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。
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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