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效果和预测应用的算法方法论
尽管辅助生育医学技术的发展，但专家认为阳性妊娠事件（GR +）的成功率被认为是低的。本文将介绍的科学独创性集中在于基于多个和二进制逻辑回归的其他预测算法；这是为了强调怀孕事件的存在或不存在。很明显，出于预测目的，这种回归方式是广泛的。的确，我们可以以无尽的方式引用使用领域：医学，保险，银行，运输，计量经济学等。将用于领导这项研究的数据是荧光基因的转录组光强度。此使用的数据是从QPCR型物理系统（聚合酶链反应）获得的。科学锁在于分析性能标准，即逻辑回归和优化可能性，以最大程度地提高测试可能揭示了GR +事件的可能性。当然，这将通过并行分析赔率（OR）来完成。总而言之，我们的目的是开发一种能够使用前面提到的数量来生成可靠模型的算法。在阈值0.5时，将给出性能特征：ROC曲线，ROC曲线下的面积（AUC），灵敏度（SE），特异性（SP），混淆表和可能性。最后，我们在歧视，分类和最终验证方面的算法相关性得出结论。
ni-al欧姆与P型4H-SIC
本文介绍了法国Villeurbanne的Laboratoire deLaMatière，法国Villeurbanne摘要：对Ni-Al合金的调查，在本文中介绍了在P型4H-SIC上形成欧姆的接触。检查了Ni/Al接触的几个比例。在1分钟内在400°C的氩气气氛中进行快速热退火，然后在2分钟内在1000°C下退火。为了提取特定的接触电阻，制造了传输线方法（TLM）测试结构。在p型层上可重复获得3×10-5Ω.cm2的特定接触电阻，而N a = 1×10 19 cm -3的掺杂，由Al 2+离子植入进行。测得的最低特异性接触电阻值为8×10-6Ω.cm2。引言硅碳化物是一种半导体，它在硅中具有多种优越的特性，例如宽带镜头三倍，高电场强度（六倍），具有铜和高电子饱和度漂移速度的高热电导率。由于SIC单晶生长晶粒已被商业化，因此在SIC应用中进行了深入的研究[1]，用于高温，高频和高功率设备。半导体设备参数控制开关速度和功率耗散的强大取决于接触电阻[2]。为制造高性能的SIC设备，开发低阻力欧姆接触是关键问题之一。目前正在限制SIC设备的性能，特别是因为与P型材料接触[3-7]。这些接触通常采用铝基合金[3，7]。已经研究了许多不同的解决方案，并且非常关注Ti/al [3-5]，该溶液在p -SIC上产生了10 -4-10-5Ω.cm2的特定接触电阻。最近通过使用诸如TIC [6]的替代材料（诸如TIC [6]的替代材料产生改进的接触的尝试，导致了低于1×10-5Ω.cm2的特定接触电阻，但是这些接触需要“外来”材料和非标准制造技术。另一方面，一些调查集中在接触Ni/Al [7，8]上，优势是形成欧姆行为无论构成不管构成。在本文中，通过不同的参数提出并讨论了p-SIC上Ni/Al欧姆接触的形成。用不同的参数实现了一组样品。善良的注意力首先集中在表面制备上，尤其是有或没有氧化的情况。然后，研究并讨论了触点中的特定电阻与AL含量。最后，也分析了退火序列的效果。使用标准的梯形热处理特征用于1000°C的退火，然后通过在400°C的中间步骤添加1分钟进行修改。实验样品是4H-SIC N型底物，其n型表层掺杂以10 15 cm -3的掺杂，从Cree Research购买。通过浓度为n a = 1×10 19 cm -3的Al 2+离子植入获得P型区域。在Argon Ambient下，在45分钟内在1650°C下进行射入后退火[9]。首先在溶剂中清洁样品，然后再清洗“ Piranha”溶液。冲洗后，将RCA清洁应用于样品，然后将它们浸入缓冲氧化物蚀刻（BOE）中。清洁后，立即在1150°C的干氧中生长了SIO 2层2小时。光刻来定义传输线方法（TLM）模式，并在将样品引入蒸发室之前就打开了氧化物。Ni的接触组成，然后通过电阻加热沉积AL。最终通过升降过程获得了TLM触点。仅在几分钟内在1000°C下在1000°C下在Argon大气下进行退火后才能建立欧姆接触的形成。
parselets：快速，通用算法信息的抽象cyculus
这项工作描述了一个理论框架的原则性设计，从而通过压缩来实现有限字符串的有限多组的快速准确的算法信息度量。我们方法的一个独特特征是操纵理论本身的实体和数量的重复，明确表示：压缩字符串，模型，速率延伸状态，最小的足够模型，关节和相对复杂性。这样做，一种称为Parselet的可编程的，可编程的递归数据结构本质上提供了字符串的建模，作为来自编码常规部分的有限字符串集的参数化实例的串联。这支持了这项工作的另一个独特特征，这是Occam剃须刀之外的Epicurus原理的天然实施例，以便为数据生成最重要和最明显的明确模型。该模型是通过最小变化的原理来迭代发展的，以达到所谓的最小数据模型。parselets也可用于计算有关数据的任何任意假设。提出了一个无损，限制，以压缩表示的表示，该表示可以立即重复使用磁盘上存储的昂贵计算，以便将其快速合并为我们的核心例程，以获取信息计算。进行了两种信息度量：一个是确切的，因为它纯粹是组合，而另一个可能会产生轻微的数值不准确性，因为它是最小模型的Kolmogorov复杂性的近似值。信息对称性在位级别执行。尽可能，将Parselets与实际数据上的现成压缩机进行比较。其他一些应用程序只是由Parselets启用。
低功率对数电流到数字转换器（CDC），灵感来自生物医学应用的分子遗传过程
近年来，需要使用便携式，可穿戴或可植入的电子设备来处理生物医学信号。这些功能由少量电池进行操作，因此能节能的ADC成为基本组件。生物传感器广泛用于葡萄糖监测，DNA测序，食物分析和微生物分析等应用中。其中一些生物剂翻译了一种生物学标记，该生物标志物的对数尺度（Thanachayanont，2015年）将其变化为curlant输出信号，因此，对数CDC是对他们来说更自然的读数设备。In addition, a log- arithmic ADC (Sit and Sarpeshkar, 2004) (Mahat- tanakul, 2005) (Rhew et al., 2014) (Sundarasaradula et al., 2016) (Danial et al., 2019) can perform analog- to-digital conversions with non-uniform quantization thus it can convert small signals with high resolu- tion and large signals with coarse resolution, which与线性ADC相比，启用处理大的输入动态范围信号的位。较低的位结果较低的功率和较小的区域。在这项研究中，我们提出了受基因网络启发的超低功率电子电路，以证明神经元网络的计算能力。这种方法取决于我们获得的洞察力，我们获得了将神经元网络映射到分子生物系统（生物形态（Rizik等，2022）（Daniel等，2013）），然后是电子ciTomorphic（Sarpeshkar，2011年（Sarpeshkar，2011）（Hanna等，
算法中介 - Örebro大学-Diva Portal
摘要在本文中，主要重点是分析调解的概念，以便将其应用于我们时代的主要主题之一：AI技术在社会生活中的影响不断增加。调解本质上是一个关系概念，我将首先将其与社会学理论和后期学后学中开发的关系思维联系起来。我自己的贡献是要采取实质主义的立场，并确定我认为是关系的狂喜维度，并通过“被视为to的概念。”我还将借鉴萨特（Sartre）对调解的社会材料理解，尤其是他对“实践恩特”领域的一般概念化。”研究的最终部分将提出一种比喻方法，以说明人类与AI技术之间的关系。将使用三个隐喻来探索算法介导的含义：“吸血鬼对象”，“迷人的quantients”和“冷冻声音。”这些隐喻将根据经验现象来解释：（a）算法生成的“合成数据”，（b）“高频交易”，以及（c）AI招聘聊天机器人。
使用重生方法的方法，用于在结核分枝杆菌中对全基因胺抗性的全基因组测序预测的改进目录。
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月25日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.30.635633 doi：biorxiv preprint
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
在过去的70年中，我们人类创造了一个经济市场，由于广告的关注，人们的注意力被吸引并转变为金钱。在过去的二十年中，网络平台利用心理学，社会学，神经科学和其他领域的研究，将关注注意力引起注意的规模带来了前所未有的规模。最初的共同目标是使目标广告更有效，注意力集中的技术及其对认知偏见和情感的使用具有多种有害的副作用，例如两极分化的意见，传播虚假信息以及威胁公共卫生，经济和民主。这显然是一种不用于共同利益的情况，实际上所有用户都成为脆弱的人群。本文汇集了从广泛学科到An-Alyze当前实践及其后果的贡献。通过一系列可以使用的命题和原则确实推动了进一步的作品，它呼吁采取针对这些实践的行动，以吸引我们在网络上的注意力，因为文明使文明在世界范围内不惩罚地浪费注意力是不可持续的。
评估虚拟代理在视频游戏中的敌意
在过去的70年中，我们人类创造了一个经济市场，由于广告的关注，人们的注意力被吸引并转变为金钱。在过去的二十年中，网络平台利用心理学，社会学，神经科学和其他领域的研究，将关注注意力引起注意的规模带来了前所未有的规模。最初的共同目标是使目标广告更有效，注意力集中的技术及其对认知偏见和情感的使用具有多种有害的副作用，例如两极分化的意见，传播虚假信息以及威胁公共卫生，经济和民主。这显然是一种不用于共同利益的情况，实际上所有用户都成为脆弱的人群。本文汇集了从广泛学科到An-Alyze当前实践及其后果的贡献。通过一系列可以使用的命题和原则确实推动了进一步的作品，它呼吁采取针对这些实践的行动，以吸引我们在网络上的注意力，因为文明使文明在世界范围内不惩罚地浪费注意力是不可持续的。
英雄或反派：功利主义与道义学伦理学中AI算法披露的悖论
人工智能（AI）已经渗透到我们日常生活的各个方面，应用程序从推荐系统和自动驾驶汽车到个人家庭助理和教育支持系统（Kaur等，2020）不等。这些AI系统满足了我们许多个人需求，同时也影响了我们社交互动的不同领域。此外，AI技术在几个关键领域都非常有效，从而使它们能够促进亲社会行为并增强社会福利（Efthymiou＆Hildebrand 2023）。首先，可以对AI进行编程，以摆脱通常影响人类判断的偏见，促进更公平，更公平的结果（Lin等，2021）。因此，AI可以有效地分配资源，最大程度地影响影响，而不会影响人类捐助者或组织的个人偏见（Landers＆Behrend，2023年）。此外，AI的持续可用性和可扩展性使其非常适合解决大规模的社会挑战，例如管理灾难反应或在危机期间优化资源分配（Sun等，2020）。通过整合这些功能，不仅是AI