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分子设计的内核弹性自动编码器
我们介绍了内核弹性自动编码器（KAE），这是一种基于变压器架构的自我监管的生成模型，具有增强的分子设计性能。KAE采用了两个创新的损失函数：修改后的最大平均差异（M-MMD）和加权重建（L WCEL）。 与使用传统的kullback损失（vae的Leibler损失或标准的最大平均差异）相比，M-MMD损失显着改善了KAE的生成性能。 包括加权重建损失l wcel，Kae同时实现有效的生成和准确的重建，从而允许在现有生成方法中介于VAE和自动编码器之间中间的生成行为。 KAE的进一步进步包括与有条件生成的集成，在受限的优化中设定了新的最新基准测试。 此外， KAE已经证明了其在对接应用中产生具有良好结合亲密关系的分子的能力，如Autodock Vina和Glide分数所证明的那样，表现出优于培训数据集中所有现有的候选者。 除了分子设计之外，Kae还希望在广泛的应用中逐渐解决问题。KAE采用了两个创新的损失函数：修改后的最大平均差异（M-MMD）和加权重建（L WCEL）。与使用传统的kullback损失（vae的Leibler损失或标准的最大平均差异）相比，M-MMD损失显着改善了KAE的生成性能。包括加权重建损失l wcel，Kae同时实现有效的生成和准确的重建，从而允许在现有生成方法中介于VAE和自动编码器之间中间的生成行为。KAE的进一步进步包括与有条件生成的集成，在受限的优化中设定了新的最新基准测试。KAE已经证明了其在对接应用中产生具有良好结合亲密关系的分子的能力，如Autodock Vina和Glide分数所证明的那样，表现出优于培训数据集中所有现有的候选者。除了分子设计之外，Kae还希望在广泛的应用中逐渐解决问题。
解释用于神经影像数据分析的核 SVM 模型的预测
机器学习方法在许多领域都表现出色，包括神经影像数据分析。然而，模型性能只是神经影像分析的一个目标。从数据中获得洞察力在这一领域也至关重要，例如识别检测到的信号与认知和诊断任务相关的区域。为了满足这一需求，实现模型决策过程的可解释性至关重要。众所周知，复杂机器学习模型的预测很难解释。这限制了核支持向量机 (SVM) 等复杂模型在神经影像分析中的使用。最近，已经开发了几种基于置换的方法来解释这些复杂模型。然而，解释结果会受到与类无关的特征（如抑制变量和高背景噪声变量）的影响。在解释线性模型时也可能会出现这个问题。一个可能的原因是，当特征不独立（例如相关）时，置换过程会产生不切实际的数据实例。这些不切实际的数据实例会影响解释结果。在神经影像分析中，激活模式（对应于当前分类器的假设生成模型的估计权重）用于处理线性模型的这一问题。该方法不依赖于置换过程，而是依赖于可用的数据信息。在本文中，我们提出了一种通过激活模式解释（EAP）的新方法来解释用于神经影像数据分析的不同类型核的 SVM 模型。我们的方法可以通过估计核 SVM 模型的激活模式来生成全局特征重要性分数。我们在模拟数据集和公开的视觉任务 EEG/MEG 数据集上将我们的方法与三种流行方法进行了评估。实验结果表明，与其他三种方法相比，所提出的 EAP 方法可以提供低计算成本的解释，并且受类无关特征的影响较小。在使用视觉任务的 MEG/EEG 数据集的实验中，所提出的 EAP 方法在视觉任务 EEG/MEG 数据上提供的结果与文献中报道的大脑电活动模式一致，并且比其他解释方法快得多。
用Mittage-Leffler内核分析葡萄糖胰岛素胰高血糖素系统用于I型糖尿病
在本文中，我们提出了一个分数数学模型，以通过使用分形分数算子的广义形式来解释胰高血糖素在维持人体葡萄糖水平中的作用。结果的存在，界限和积极性是由固定点理论和Lipschitz的生物学可行性构建的。此外，处理了Lyapunov的第一个衍生功能的全球稳定性分析。分数系统系统的数值模拟是在lagrange插值的帮助下得出的。在不同初始条件下的正常和1型糖尿病的结果得出，这支持了理论观察。这些结果在闭环设计的意义上在葡萄糖 - 胰岛素 - 葡聚糖系统中起着重要作用，这有助于开发人工胰腺来控制社会中的糖尿病。
嵌入量子内核的表达性 - refubium
抽象在内核方法的背景下建立了量子和经典机器学习之间最自然的联系之一。内核方法依赖于内核，它们是生活在大特征空间中的特征向量的内部产物。量子核通常通过明确构建量子特征状态然后采用其内部产品（此处称为嵌入量子核）来评估。由于通常在不明确使用特征向量的情况下评估经典核，因此我们想知道表达嵌入量子内核的表现方式。在这项工作中，我们提出了一个基本问题：所有量子内核是否可以表示为量子特征状态的内部产物？我们的第一个结果是阳性：调用计算普遍性，我们发现，对于任何内核函数，始终存在相应的量子特征图和嵌入量子内核。该问题的操作阅读越多，就与有效的结构有关。在第二部分中，我们正式化了有效嵌入量子内核的普遍性问题。对于移位不变的内核，我们使用随机傅立叶特征的技术表明它们在所有内核的广泛类别中是通用的，这些核允许有效的傅立叶采样变体。然后，我们将此结果扩展到了一类新的所谓构图内核，我们显示的还包含了最近在最近的作品中引入的预测的量子内核。在证明了嵌入量子内核的普遍性以用于移位不变和组成内核之后，我们确定了朝向新的，更外来和未开发的量子核族的方向，如果它们与有效嵌入量子核相对应，则仍然保持开放。
利用量子多核学习方法
我们提出了一种采用多个内核的量子投影学习 (QPL) 的理论分析，并通过表征误差分析突出其优势。在先前使用单个基于量子内核的方法的研究基础上，我们进一步研究了一种结合多个高斯内核的量子投影框架，用于低资源口头命令识别。我们的实证结果与我们的理论见解一致，表明基于多个内核的方法可以进一步提高 QPL 的性能。通过利用量子到经典的投影输出嵌入，我们将其与原型网络相结合以进行声学建模。当使用 CommonVoice 中的阿拉伯语、楚瓦什语、爱尔兰语和立陶宛语低资源语音进行评估时，我们提出的方法比循环神经网络和基于单个内核的分类器基线平均高出 +5.28%。
六价铬Cr（VI）从水中取出芒果仁粉
金属微量元素（MTE）是天然水域中最有害的微污染物之一。消除它们有助于提高饮用水的质量和安全性并保护人类健康。在这项工作中，我们使用芒果kernel粉（MKP）作为生物添加物材料，以从Water中去除CR（VI）。UV可见光谱法监测和量化Cr（VI）。优化了一些参数，例如pH，芒果粉，质量和接触时间，以确定吸附能力和去除率。吸附动力学，平衡，等温线和热力学参数，例如ΔgL，ΔH˚和ΔS˚以及FTIR，以及通过MKP更好地了解CR（VI）的去除过程。达到94.87 mg/g的吸附能力，在298 K时为30分钟的最佳接触时间。获得的结果符合PSEU-DO-DO-DOSEC-FRENDLICH FREUNDLICH吸附等温线模型。最终使用FTIR监测吸收带的演变，而扫描电子显微镜（SEM）和能量色散X射线光谱（EDS）用于评估吸附剂的表面特性和形态。
大型内核神经网络上的数字建模
摘要。最近使用的深神经网络（DNN）是通过计算单元（例如CPU和GPU）物理部署的。这样的设计可能会导致重大的计算负担，显着的延迟和密集的功耗，这是物联网（IoT），边缘计算和无人机的使用等应用的关键限制。光学计算单元（例如，超材料）的最新进展揭示了无势能和光速神经网络。但是，超材料神经网络（MNN）的数字设计从根本上受到其物理局限性的限制，例如精确，噪声和制造过程中的带宽。此外，未通过标准的3×3卷积内核完全探索MNN的独特优势（例如，光速计算）。在本文中，我们提出了一种新型的大核超材料神经网络（LMNN），该神经网络（LMNN）最大程度地利用了最先进的ART（SOTA）MNN的数字能力（SOTA）MNN，并通过模型重新参数和网络压缩，同时也考虑了光学限制。新的数字学习方案可以在建模元元素的物理限制时最大化MNN的学习能力。使用拟议的LMNN，可以将卷积前端的计算成本用于制造的光学硬件。两个公开可用数据集的实验结果表明，优化的混合设计提高了分类准确性，同时降低了计算潜伏期。提出的LMNN的发展是朝着无能和光速AI的最终目标迈出的有前途的一步。
优化预测性能：堆叠的多内核支持向量机中的超参数调整
摘要 - 这项研究解决了管理糖尿病的更先进诊断工具的必要性，糖尿病是一种慢性代谢疾病，导致葡萄糖，脂质和蛋白质代谢的破坏是由胰岛素活性不足引起的。该研究研究了机器学习模型的创新应用，特别是堆叠的多内核支持向量机随机森林（SMKSVM-RF），以确定它们在识别医疗数据中复杂模式方面的有效性。创新的合奏学习方法SMKSVM-RF结合了支持向量机（SVM）和随机森林（RFS）的优势，以利用其多样性和互补特征。SVM组件实现多个内核来识别唯一的数据模式，而RF组件由决策树组成，以确保可靠的预测。将这些模型集成到堆叠的体系结构中，SMKSVM-RF可以通过优势通过优势来增强分类或回归任务的总体预测性能。这项研究的一个重大发现是引入SMKSVM-RF，它在混淆矩阵中显示出令人印象深刻的73.37％的精度。此外，其召回率为71.62％，其精度为70.13％，值得注意的F1分数为71.34％。这种创新技术显示了增强当前方法并发展为理想的医疗系统的潜力，这表明糖尿病检测方面的一个值得注意的一步。结果强调了复杂的机器学习方法的重要性，并强调了SMKSVM-RF如何提高诊断精度并有助于持续发展医疗保健系统，以实现更有效的糖尿病管理。
