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将卷积层和Biforter网络与前向和反向传播培训
准确的分子特性预测对于药物发现和计算化学至关重要，促进了有希望的化合物并加速治疗性发育的鉴定。传统的机器学习以高维数据和手动特征工程的速度失败，而现有的深度学习方法可能不会捕获复杂的分子结构，而留下了研究差距。我们引入了深CBN，这是一个新型框架，旨在通过直接从原始数据中捕获复杂的分子表示来增强分子性质预测，从而提高了准确性和效率。我们的方法论结合了卷积神经网络（CNN）和biforter注意机制，同时采用了前向算法和反向传播。该模型分为三个阶段：（1）功能学习，使用CNN从微笑字符串中提取本地特征； （2）注意力完善，通过向前前锋算法增强的Biforter模块捕获全球环境； （3）预测子网调整，通过反向传播进行微调。对基准数据集的评估 - 包括TOX21，BBBP，SIDE，Clintox，Clintox，Bace，HIV和MUV，表明深-CBN达到了近乎完美的ROC-AUC分数，显着超过了最好的State-Art-Art方法。这些发现证明了其在捕获复杂分子模式的有效性，提供了一种强大的工具来加速药物发现过程。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
大区域，自我修复块共聚物膜用于能量转换
强烈的电鱼连续将代谢能量转化为离子选择性膜的电势差。1,2具有此能力的可植入人造电器器官的制造将需要宏观，稳定，自我修复，流体和能量转化的膜。这里提出的工作引入了一种自组装策略，以准备满足所有这些标准的人造膜。该策略使用水性两相系统的界面来模板并稳定具有可扩展区域的分子薄（〜35 nm）平面块聚合物双层双层分子的形成，这些双层均可能超过10平方米，而没有缺陷。这些膜具有自我修复的能力及其屏障功能，以与离子（〜1mcm2）相匹配磷脂膜的能力。这些膜的流动性可以通过分子载体来直接功能化，该分子载体将钾离子沿浓度梯度沿钠离子降低了浓度梯度。与技术膜的电荷选择性相反，这种生物启发的离子 - 选择性使得在膜上建立电势差，以将等效浓度的NaCl和KCl分离溶液。我们通过与互连的流体储层构造台式原型人造器官来证明适用性，其电压增加了60 mV，每增加一个离子选择性膜串联。
应对将沼气转化为甲醇的挑战
项目理由沼气是一种具有高甲烷浓度的复杂气体混合物，是通过生物量的厌氧消化获得的可再生资源。尽管可以燃烧产生热量或电力，但它释放了CO 2，并且具有沼气丰富的各种污染物会导致它是一种相当低级的燃料。而不是特别使用沼气的甲烷成分，而是Abime（晚期沼气至甲醇电催化）项目的目标是沼气的化学价值。通过选择性地将其中的甲烷转换为甲醇，可以转化高度有效的温室气体以提供有价值的平台化学物质。将甲烷直接转化为甲醇（M2M）被认为是催化中的圣杯之一，并且已经研究了数十年。通过单氧酶酶的结构澄清刺激了该领域的最新推动，该酶能够将甲烷氧化为甲醇并在其活性位点中含有铁或铜。复制这些酶的活性是立方体项目在催化部分的目的。但是，ABIME项目遵循一种电化学方法，其中氧化速率可以通过所施加的潜力来精心控制。因此，该项目的挑战是生产配备有效催化剂的电极以促进选择性氧化。对于这些催化剂来说，看似微不足道但重要的要求是，它们需要具有导电性才能使电子到达反应物分子。在多种候选材料中，最近出现了具有有意义的电导率的金属有机框架（MOF）用于电催化应用[1-4]。作为迈向电化学沼气氧化的第一步，这个夏季项目的目的是基于三座三苯基接头，综合并表征具有电导率的金属有机框架。
使用个性化优势指数
电抽搐治疗（ECT）和氯胺酮是抑郁症的有效疗法；但是，需要基于证据的指南来为个人治疗选择提供信息。我们使用机器学习调整了个性化的优势指数（PAI），以使用2506 ECT和196名氯胺酮患者的EHR数据来预测最佳的治疗分配或氯胺酮。在急性治疗之前和期间，使用抑郁症状（QID）的快速清单评估了抑郁症状。使用跨处理的倾向评分匹配用于解决指示的混杂问题，从而产生392例患者的样本（每次治疗n = 196）。模型预测使用预处理EHR测量值和鉴定的规范性预测因子的差异最小QID得分（最小值）在急性治疗中进行了急性处理。与非最佳治疗组相比，接受预测最佳的PAI评分的患者的最低点数明显降低（平均差异= 1.19 [95％CI：0.32，∞]，T = 2.25，Q <0.05，d = 0.26）。我们的模型识别候选预处理因素，以提供可行，有效的抗抑郁治疗选择指南。
算法方法避免了不一致的可行性中的局部最小值
摘要非convex优化的主要挑战是找到一个全局最佳的挑战，或者至少要避免“不良”本地最小值和毫无意义的固定点。我们在这里研究算法与优化模型和正则化相反的程度可以调整以实现这一目标。我们认为的模型是许多局部最小值的非概念，不一致的可行性问题，在这些点上，这些点之间的差距在这些点的附近最小。我们比较的算法都是基于投影的算法，特别是环状投影，环状放松的Douglas-Rachford算法以及放松的Douglas-Rachford在产品空间上分开的。这些算法的局部收敛和固定点已经在详尽的理论研究中表征。我们在轨道分辨光子发射光谱（ARPES）测量的轨道层析成像的背景下演示了这些算法的理论，这些理论都是合成生成和实验性的。我们的结果表明，虽然循环投影和循环恢复了Douglas-Rachford算法通常会汇聚最快，但重新使用Douglas-Rachford在产品空间上划分的方法确实从其他两个算法的不良本地算法中移开，最终从其他两个算法中掌握了当地最小值的群库，与全球范围的群体相关点，以确定了与全球范围相对应的群体的关键点。
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
非交流字符的实时多映射显着驱动的凝视行为
摘要 - 视频游戏和虚拟现实体验中虚拟角色的示威行为是现实主义和沉浸式的关键因素。的确，目光在与环境互动时扮演着许多角色。它不仅表明了角色在看什么，而且在言语和非语言行为以及使虚拟字符还活着中起着重要作用。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。 因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。 我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。 我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。 然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。 我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。总的来说，我们认为这些结果将为实时应用程序的现实和连贯凝视动画的更自然和直观设计开辟道路。