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计算认知原理
当今的神经科学研究需要使用计算机科学技术来分析和绘制大脑和神经系统极其密集和复杂的神经基础。这些地图虽然视觉上引人注目，但却无法揭示它们所描绘的生命和进化系统。事实上，我们对大脑的结构和功能了解得越多，就越难解释它究竟是如何实现人类行为的。另一方面，计算机科学技术和硬件能力正在以指数级的速度发展，而使用它们所需的巨大能源消耗正在加剧已经让我们不堪重负的问题。这种快速发展的计算能力可以为它所应用的几乎所有主题提供见解，神经科学也不例外。许多最新的深度学习技术都受到大脑结构的启发，例如神经网络和神经形态算法。人类大脑本身就是最高效的计算机，它已经教会了我们很多关于如何使我们使用的硬件更强大、更高效、更智能的知识，并将继续教会我们很多关于如何使我们使用的硬件更强大、更高效、更智能的知识，而这些知识反过来又可以用来帮助我们更好地理解大脑的功能。计算认知或计算认知心理学既包括研究大脑和行为的计算机科学技术，也包括启发计算机科学技术的神经功能模式。增强我们对其中一个主题的理解和知识，有可能对另一个主题产生同样的影响。该领域的研究人员寻求应用计算机模型来揭示有关脑科学的知识，同时也升级我们的模型以使用从神经科学中学到的技术。计算认知不是两个不同的研究领域，而是认识到，通过相同的视角研究大脑和硬盘上发生的计算会受益匪浅。通过将它们的研究分开，或将每个领域视为独立的，我们剥夺了这两个领域可以转移的知识。此外，编码能力直接转化为更广泛的方法技术，人们可以采用这些方法来研究神经系统，同时减少对昂贵设备和资助研究的必要性。加州大学洛杉矶分校设有计算认知和认知心理学专业，以及认知神经科学专业。他们承认并鼓励研究计算与人类智能/认知 1 之间的联系。这些学科在当今的智力和大脑研究中被描述为日益融合。该领域研究人员可用的方法论方法种类繁多，目标明确，仅受程序员的技能和可用数据的限制。编程能力并不
计算医学，次要
计算医学研究所（ICM）为CM的第一个教育计划提供了计算医学的本科生，反映了约翰·霍普金斯大学在这一领域的领导。像ICM一样，计算医学的本科生是综合和多学科的。在多个约翰·霍普金斯大学系和包括生物医学工程，计算机科学，电气和计算机工程，机械工程，应用数学和统计数据（WSE）（WSE）（WSE）的多个约翰霍普金斯大学系和学校（包括生物医学工程，计算机科学和计算机工程）（包括生物医学工程，计算机科学，电气和计算机工程）（包括生物医学工程，计算机科学和计算机工程）（WSE）的ICM核心教师；神经外科，急诊医学，医学以及心脏病学和健康科学信息学（SOM）；以及健康政策与管理（BSPH）。
计算基因组学科学家
£竞争性薪水我们正在寻找一位驱动的计算基因组学科学家，在NGS中具有强大的背景，以加入我们的扩展团队。在YouSeq，我们利用人类遗传和基因组数据来了解疾病的风险。 如果您热衷于利用基因组学来推动科学创新（尤其是在诸如Oncegenetics之类的领域），您可能是我们团队的完美选择。 具有基因组数据分析的经验至关重要，对靶向测序方法（例如整个外显子组测序）的扎实理解将是一个巨大的优势。 动手湿实验室经验也是一个加号，但不是必需的。 该角色位于我们的计算基因组学函数中，该功能的重点是将基因组学的能力应用于分子测试中的创新。 您将与跨职能团队和外部合作伙伴合作，以开发和优化大规模基因组数据分析的管道。 您将在与尖端的生物信息学解决方案桥接科学问题中发挥关键作用，同时与计算和实验学科的同事无缝合作。在YouSeq，我们利用人类遗传和基因组数据来了解疾病的风险。如果您热衷于利用基因组学来推动科学创新（尤其是在诸如Oncegenetics之类的领域），您可能是我们团队的完美选择。具有基因组数据分析的经验至关重要，对靶向测序方法（例如整个外显子组测序）的扎实理解将是一个巨大的优势。动手湿实验室经验也是一个加号，但不是必需的。该角色位于我们的计算基因组学函数中，该功能的重点是将基因组学的能力应用于分子测试中的创新。您将与跨职能团队和外部合作伙伴合作，以开发和优化大规模基因组数据分析的管道。您将在与尖端的生物信息学解决方案桥接科学问题中发挥关键作用，同时与计算和实验学科的同事无缝合作。关键责任：设计，更新和维护管道以自动化大规模测序数据的变体识别变体，迭代分析过程，与团队成员合作，与（外部）合作者合作，并协助计划研究遗传学和基因组合的遗传学和基因学问题的研究，以将遗传和基因合作作为分解型的特征，以构图的范围，以置于遗传学和基因上，以构图的措施，这些疾病的特征，该行动的特征，是成本的特征，该措施的特征是，这些疾病的特征，是成本的特征。 to identify key needs and questions that can be addressed using genomics, sequencing, or bioinformatics in general Follow relevant cutting-edge advancements in the fast-paced field of genomics, bringing developments in-house or building upon them as appropriate Partner with team members to improve or expand computational methods and develop best-practice, easy-to-use analytical workflows to answer common genomics questions Minimum Qualifications:
公平的计算工作流
在数据密集型科学中，电子基础结构和软件工具链被大量用于帮助科学家管理，分析和共享越来越多的复杂数据[1]。数据处理任务（例如数据清理，归一化和知识提取）需要逐步自动化，以促进性能，标准化和可重复使用。越来越复杂的数据计算和参数驱动的模拟需要可靠的E基础结构和一致的报告，以实现对替代设置的系统比较[2，3]。作为对这些需求的响应，使用工作流执行计算过程的实践已在不同领域（例如生命科学[4,5,6]，生物多样性[7]，天文学[8]，Geosciences [9]和社会科学[10] [10]。工作流程还支持采用新颖的计算方法，尤其是机器学习方法[11]，因为可以交换或更新处理管道中的单个组件。
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CO1 Understand the concepts of Vector space and inner-product spaces CO2 Apply the linear algebra concepts in approximations and matrix decompositions CO3 Understand functions of several variables, gradients relevant for machine learning CO4 Apply optimization techniques in real life problems CO5 Acquire sound mathematical aspects of machine learning Syllabus: Linear Algebra : Vector spaces, linear independence, basis, linear transformations,坐标，线性变换，仿射空间，仿射映射的矩阵表示；内部产物空间 - 矢量空间上的内部产品和规范，长度，角度，正交补充，投影，最小平方近似，革兰氏schmidt过程，旋转；矩阵分解 - cholesky分解，特征分解和对角线化，奇异值分解；微积分和优化：几个变量的函数，矩阵的梯度，用于计算梯度的有用身份，反向传播和自动分化，深网中的梯度，线性化和多元泰勒级数；使用梯度下降，使用Lagrange乘数，凸优化的梯度下降优化 - 凸集，凸功能，线性编程，二次编程，legendre -fenchel transform，并凸出机器学习中的数学方面：线性回归和参数估计；降低降低 - 主成分分析，线性判别分析；高斯混合模型的密度估计；用支持向量机的分类 - 分离超平面，原始和双支持向量机，内核；学习资源：教科书：1。机器学习的数学，马克·彼得·迪森罗斯（Mark Peter Deisenroth），A。AldoFaisal和Cheng ong ong，剑桥大学出版社，2020年参考书：1。线性代数，Stephen H. Friedberg，Arnold J. Insel和Lawrence E. Spence，Pearson，2019年，第五版2。线性代数和从数据中学习，吉尔伯特·斯特朗线性代数和用于机器学习的优化，Charu C. Aggarwal，Springer，2020
营养材料中的计算策略
目的本研究旨在通过整合来自Litvar数据库，PubMed和GWAS目录的多个来源的数据来创建与营养相关的人类遗传多态性的全面和精心策划的数据集。该合并资源旨在通过提供可靠的基础来探索与营养相关性状相关的遗传多态性，以促进营养学的研究。方法我们开发了一个数据集成管道来组装和分析数据集。管道从Litvar和PubMed执行数据检索，数据合并以构建统一的数据集，全面网格列表的定义，通过网格查询该数据集以检索相关的遗传关联，并使用GWAS目录将输出交叉引用。结果结果数据集汇总了有关遗传多态性和与营养相关性状的广泛信息。通过网格查询，我们确定了与营养相关性状相关的关键基因和SNP。与GWAS目录的交叉引用提供了有关与这种遗传多态性相关的潜在影响或风险等位基因的见解。共发生的分析揭示了有意义的基因 - 基因相互作用，推进了个性化的营养和营养学研究。结论此处介绍的数据集合并并组织有关与营养相关的遗传多态性的信息，从而详细探讨了基因 - 迪特相互作用。该资源通过提供标准化和全面的数据集来推进个性化的营养干预措施和营养学研究。数据集的灵活性允许其应用于其他遗传多态性研究。
计算物理学杂志
这项研究研究了物理知识神经网络的潜在准确性边界，将其方法与以前的类似作品和传统数值方法进行了对比。我们发现，选择改进的优化算法显着提高了结果的准确性。对损失功能的简单调节也可以提高精度，从而增加增强途径。尽管优化算法对收敛的影响要比调整损失功能更大，但实际上考虑因素通常会由于易于实施而倾向于调整后者。在全球范围内，增强的优化器和略微调整的损失函数的集成使损失函数在各种物理问题上的数量级减少了几个数量级。因此，我们使用紧凑网络（通常包括20-30个神经元的2或3层）获得的结果实现了与使用数千个网格点的有限差异方案相当的精确度。这项研究鼓励针对各个领域的更广泛应用的PINN和相关优化技术的持续发展。