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PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
一种人工智能增强模式识别方法来分析儿童的具体互动
摘要：本研究首先介绍了一种研究计算思维 (CT) 的方法，该方法是一种依赖于多模态转录本的创建和分析的具身现象。该方法结合了多模态的社会符号学方法，然后用于训练人工智能 (AI)，以识别参与者在教育机器人活动中反映其 CT 体现的行为模式。开发 AI 是为了减轻创建和分析多模态转录本的劳动密集型方面。研究结果表明，AI 增强的模式识别方法可以识别出与人类分析相似的活动集群，从而为儿童 CT 分析增加了一定程度的置信度，而这在人类分析中很难实现。
利用人工智能分析公民对城市绿地的看法
持续的人口增长和城市化正在使研究转向考虑城市绿地的质量，而不是这些公园、树林和湿地的数量。迄今为止，城市绿地的质量一直由专家评估来衡量，包括现场观察、调查和遥感分析。位置数据平台（例如 TripAdvisor）可以提供人们对许多目的地和体验（包括 UGS）的看法。本文利用人工智能技术进行意见挖掘和文本分类，使用此类平台的评论作为城市绿地质量评估的新方法。自然语言处理用于通过实施计算分析来分析给定监督单词分数的上下文信息。这样的应用程序可以帮助地方当局和利益相关者了解未来对城市绿地的投资并为其辩护。
探索收集和分析人类对航空安全贡献数据的方法
在航空系统设计和安全管理文化中，关注不良操作员行为是普遍现象。这种关注限制了所收集的数据、数据分析过程中提出的问题，因此也限制了我们对操作员日常工作内容的理解。人类表现是航空安全数据的重要来源，包括期望和不良行为。当安全性仅以错误和故障来表征时，绝大多数人为因素对系统安全性和性能的影响都会被忽略。安全数据分析的结果决定了从这些数据中可以学到什么，进而为安全政策和安全相关决策提供信息。当学习机会因仅关注罕见故障事件而受到系统限制时，我们不仅学习得更少（而且学习频率更低），而且我们可能会通过依赖非代表性的人类表现数据样本得出误导性结论。我们定义和思考安全的方式的变化可以凸显收集和分析安全相关数据的新机会。开发综合安全图景以更好地为安全相关决策和政策提供信息，取决于识别、收集和解释安全生产行为以及降低安全的行为。讨论了收集和分析大量未开发的期望安全生产操作员行为数据的机会和挑战。
与Heteroskedastic的事件的机器学习...
门fisher是主要在Python3中写的软件包，可用于创建，分析和可视化系统基因组数据集，这些数据集由真核生物构成蛋白质序列。与许多现有的phyLogenomic管道不同，门fisher具有240个蛋白质编码基因的手动策划数据库，这是从304个真核生物分类群采样的先前系统发育数据集的子集。软件包还可以利用用户创建的真核蛋白数据库，这可能更适合浅层进化问题。门fofisher还配备了一套公用事业，以帮助进行常规分析，例如基于数据集的占用/完整性的替代遗传代码的预测，去除基因和/或分类单元，测试氨基酸组成的氨基酸组成异质性，序列之间的异质性和快速型号的依次，超级或快速的综合型，超级或快速抗衡的位置，超级抗体，超级抗体，超级超级脉络性，超级超级可超过型，超级依赖，超级超出型号，超级超级依次，超级超出型号，超级超级超出型号，超级依赖性，超级超出型号，超级超级可超过量的超级量。由随机重采样基因创建，并从核苷酸序列创建超髓质。©2024 Wiley Wendericals LLC。
研究人员分析特定脑细胞的蛋白质组如何随着年龄增长而变化
“转录组（即内皮细胞中所含的 RNA）已经得到了相当全面的绘制，”慕尼黑大学医院中风和痴呆症研究所所长、SyNergy 卓越集群首席研究员、慕尼黑大学教授 Martin Dichgans 说道。“目前缺少的是细胞中完整蛋白质组（蛋白质组）的相应数据。”
分析铜表面粗糙度影响的实用方法及其在带状线结构中的应用
由于金属箔表面粗糙而导致的导体损耗对为 10+ Gbps 网络设计的背板走线上的高速信号传播有显著影响。本文提出了一种评估这些影响（包括信号衰减和传播相速度）的实用方法。假设周期性结构来模拟粗糙度轮廓的形态。从光栅表面波传播常数中提取等效表面阻抗来模拟粗糙度。因此，可以在传统的衰减常数公式中使用这种修改后的表面阻抗来计算实际导体损耗。使用全波仿真工具和测量验证了该方法，并表明能够在 0.2 dB/m 相对误差内提供可靠的结果。
CBO 如何使用 ReEDS 模型分析电力行业的政策
这些激励措施的效果受到多种不确定因素的影响。一种不确定性因素来自现实世界的限制（如建设输电线路或发电机选址的限制），这些限制可能会限制可再生能源发电的采用。国会预算办公室修改了 ReEDS 以反映这些限制。即便如此，输电和选址限制仍可能产生该机构无法通过其建模方法衡量的影响。另一个不确定性因素来自模型的输入：具体而言，可再生能源、储能和核电技术成本估计存在不确定性；燃料价格；法案中奖励抵免条款的采用；以及电力需求的增长。该机构使用 CBO-ReEDS 提供了这些参数的不确定性估计。
化学反应性理论分析微塑料的可能毒性：聚乙烯和聚酯作为例子
微塑料和纳米塑料在世界各地广泛。特别是聚乙烯（PE）和聚乙二醇二苯二甲酸酯或聚酯（PET）是最常见的聚体，用作塑料袋和纺织品。为了分析这两种聚合物的毒性，将具有不同单元数量的寡聚物用作模型。将低聚物用作聚合模板的使用先前已成功使用。我们从单体开始，并继续使用不同的低聚物，直到链长大于两个nm。根据量子化学的结果，PET比PE更好，因为它是更好的电子受体。此外，PET具有负电荷的氧原子，并且比与其他分子相比，可以促进更强的相互作用。我们发现PET形成了稳定的复合物，可以解离鸟嘌呤 - 酪氨酸核碱基对。这可能会影响DNA复制。这些初步理论结果可能有助于阐明微塑料和纳米塑料的潜在危害。
使用符号计算分析多项式差异系统的零-HOPF分叉
2特征方程式| λi -d f（x，µ）| = 0，其中d f（x，µ）是（x，µ）系统的雅各布矩阵，具有一对假想的根（λ（x，µ），λ（x，x，µ）），没有其他根部的根。99k（x，µ）Hopf Equilibria