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RenPro方法课程：博士教授Merle Behr（...
内容和时间表：加入我们，以获取机器学习的初学者友好的简短课程。本课程将涵盖监督学习中的回归和分类的基本概念，包括多重回归和K-最近的邻居，以及诸如训练测试分裂，偏见差异权衡，最小二乘优化以及使用梯度下降的数值最小化的关键原则。通过使用jupyter笔记本的动手会议，参与者将在数据分析中获得实际经验，而无需事先编程知识。该课程强调机器学习在各种环境中的普遍适用性，使参与者能够以最少的先验知识来理解数据模式。要求参与者带上笔记本电脑。如果您没有自己的笔记本电脑，请告诉我，我们有一些笔记本电脑，尽管将突出显示肾脏研究的示例，但所涵盖的概念和方法广泛适用于生物医学领域以外的各种数据问题。
人工智能
EN.705.601。应用机器学习。3 个学分。机器学习 (ML) 是使用计算机解决计算问题的艺术，无需明确的程序。ML 现在如此普遍，以至于各种 ML 应用程序（例如图像识别、股票交易、电子邮件垃圾邮件检测、产品推荐、医疗诊断、预测性维护、网络安全等）我们周围的组织不断使用它，有时我们甚至没有意识到。在本课程中，我们将严格将机器学习技术应用于现实世界的数据，以解决现实世界的问题。我们将简要研究各种机器学习方法的基本原理，例如异常检测、集成学习、使用神经网络的深度学习等。主要重点是将基于 Python 的 Anaconda 和基于 Java 的 Weka 数据科学平台的工具库应用于来自在线资源（例如 Kaggle、UCI KDD、开源存储库等）的数据集。我们还将使用 Jupyter 笔记本来展示和演示几个机器学习管道。先决条件：EN.705.621 算法简介或 EN.605.621 算法基础或 EN.685.621 数据科学算法
使用Python教学大纲的机器学习
数据科学和人工智能依靠机器学习为基础，而Python是首选的编程语言。本课程提供了使用Python进行机器学习的动手培训，涵盖了受监督和无监督的学习，统计建模以及各种算法和模型的基础。学生将探索机器学习及其对社会的影响的现实应用。课程亮点包括： *监督与无监督的学习：了解这两种方法之间的差异 *统计建模和机器学习：它们如何相互关系：流行算法 *流行算法：分类，回归，聚类，尺寸还原，尺寸还原 *流行模型：火车/测试分裂，root平均误差，root平均正方形，随机森林，五个模型 监督与无监督的学习2。 有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。 监督学习II（回归算法，模型评估）4。 无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。 Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。监督与无监督的学习2。有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。监督学习II（回归算法，模型评估）4。无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。Machine Learning Course Overview ------------------------------- This course provides an introduction to machine learning using the Python programming language, covering supervised and unsupervised learning, deep learning, image processing, and generative adversarial networks.该课程是为没有事先编程或计算机科学背景的个人而设计的，专注于实际应用和技术，而不是统计方法。Key Topics ------------ * Machine learning fundamentals * Supervised and unsupervised learning techniques * Deep learning concepts * Image processing and generative adversarial networks * Scikit-learn toolkit introduction * Clustering and dimensionality reduction * Model evaluation, tuning, and practical projects in Jupyter Notebooks Course Requirements ------------------- The course is open to anyone interested in learning Python programming and machine learning.建议在Python中介绍数据科学并在Python中进行绘图，图表和数据表示。目标------------ *学习受监督和无监督技术之间的差异 *确定适合特定数据集的技术和需求 *工程师的功能 *以满足特定需求 *编写Python代码以进行分析 *获得分析的实践经验 *通过Scikit-Leartor和其他图书馆在此课程中，与他们最终的py newers a Outs Authers Pys Outs Angine conguts of Scikit-Leargie nocal of Machine conform n of Machine conform n of Machige a Grachips Py Accorment Py newers nocal of Py noce py，该领域的从业者。立即开始您的机器学习冒险，并通过获取雇主大声疾呼的技能来增强您的简历。今天就注册以在就业市场上获得竞争优势！
CellSeg3d：荧光显微镜的自我监督3D细胞分割
了解细胞的复杂三维结构在生物学的许多学科中至关重要，尤其是在神经科学中。在这里，我们介绍了一组模型，包括3D变压器（Swinuneter）和一种新颖的3D自我监督学习方法（WNET3D），旨在解决生成3D地面真相数据和量化3D卷的核的固有复杂性。我们开发了一个名为CellSeg3d的Python软件包，该软件包在Jupyter笔记本和Napari GUI插件中提供了对这些模型的访问。认识到高质量的3D地面真相数据的稀缺性，我们创建了一个完全被人类宣传的中膜数据集，以提高该领域的评估和基准测试。为了评估模型性能，我们在四个不同的数据集中进行了测试：新开发的MesoSpim数据集，一个3D Platynereis-ish-Nuclei共聚焦数据集，一个单独的3D Platynereis-Nuclei灯光数据集，以及一个具有挑战性且具有挑战性和密集包装的Mouse-Skull-Nucleii colderii coldasaset。我们证明，我们的自我监管模型WNET3D（未经任何地面真相标签训练）以最先进的监督方法来实现绩效，为在标签式生物学环境中更广泛的应用铺平了道路。
通过半正定程序实现的量子信息科学
摘要 正如标题所示，本章简要、独立地介绍了量子信息科学 (QIS) 中的五个基本问题，这些问题特别适合用半定程序 (SDP) 来表述。我们考虑了两类受众。主要受众包括运筹学 (和计算机科学) 研究生，他们熟悉 SDP，但发现即使对 QIS 的先决条件有一点点了解也令人望而生畏。第二类受众包括物理学家 (和电气工程师)，他们已经熟悉通过 SDP 对 QIS 进行建模，但对更普遍适用的计算工具感兴趣。对于这两类受众，我们都力求快速获得不熟悉的材料。对于第一类受众，我们提供足够的必需背景材料（来自量子力学，通过矩阵处理，并将它们映射到狄拉克符号中），同时对于第二类受众，我们在 Jupyter 笔记本中通过计算重新创建已知的闭式解。我们希望您能喜欢这篇介绍，并通过自学或参加短期研讨会课程了解 SDP 和 QIS 之间的奇妙联系。最终，我们希望这种学科拓展能够通过对 SDP 的富有成果的研究推动 QIS 的发展。
![arXiv:2112.08276v3 [quant-ph] 2022 年 10 月 19 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\813293887f611b02ad20de5dd12d028e9a8485fe.webp)
arXiv:2112.08276v3 [quant-ph] 2022 年 10 月 19 日
正如标题所示，本章简要、独立地介绍了量子信息科学 (QIS) 中的五个基本问题，这些问题特别适合用半定性程序 (SDP) 来表述。我们考虑了两类受众。主要受众包括运筹学 (和计算机科学) 研究生，他们熟悉 SDP，但发现即使对 QIS 的先决条件有一点点了解也是令人望而生畏的。第二类受众包括物理学家 (和电气工程师)，他们已经熟悉通过 SDP 对 QIS 进行建模，但对更普遍适用的计算工具感兴趣。对于这两类受众，我们都力求快速访问不熟悉的材料。对于第一类受众，我们提供足够的必需背景材料 (来自量子力学，通过矩阵处理，并以狄拉克符号映射它们)，同时对于第二类受众，我们在 Jupyter 笔记本中通过计算重新创建已知的闭式解。我们希望您能喜欢这篇介绍，并通过自学或参加短期研讨会课程了解 SDP 和 QIS 之间的奇妙联系。最终，我们希望这种学科拓展能够通过对 SDP 的富有成果的研究推动 QIS 的发展。
![arXiv:2108.11415v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\68812b131cb1b10e6684677c01b45f4f6a40960d.webp)
arXiv:2108.11415v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 20 日
我们提出了一个开源软件，用于模拟磁共振实验中的可观测量，包括核磁/四极共振 NMR/NQR 和电子自旋共振 (ESR)，该软件的开发旨在协助实验研究设计新策略来研究材料的基本量子特性，其灵感来自量子信息科学 (QIS) 背景下出现的磁共振协议。这里介绍的软件包可以模拟标准 NMR 光谱可观测量和相互作用的单自旋系统在复杂脉冲序列（即量子门）下的时间演化。该软件的主要目的是促进开发急需的新型基于 NMR 的新兴量子序探针，这对于标准实验探针来说是难以捉摸的。该软件基于 NMR/NQR 实验中核自旋动力学的量子力学描述，并已在现有的理论和实验结果上进行了广泛测试。此外，该软件的结构允许将基本实验轻松推广到更复杂的实验，因为它包含了通用自旋系统数值模拟所需的所有库。为了让大量用户能够轻松使用该程序，我们开发了一个用户友好的图形界面、Jupyter 笔记本和详细的文档。
CV Justin YirkaCV Justin Yirka
R＆D实习生| Sandia国家实验室2023年6月 - Ojas Parekh和John Kallaugher主题：估计当地哈密顿量最佳产品状态的硬度。 量子最大切割，矢量最大切割和量子约束优化问题。 替代查询模型。 暑期学校研究员| Los Alamos国家实验室2019年夏季YiğitSubaşı主题：近期（NISQ）量子算法。 研究了中路测量和重置以构建纠缠光谱的电路，这些电路是降噪和较低的。 使用Qiskit，Python，Unix，Jupyter实施了嘈杂的模拟。 带有git的托管项目。 在Honeywell量子硬件上测试了算法。 研究助理|图理论计算发现实验室，VCU 2018，由Craig Larson主题监督：适用于图理论的自动化猜想软件。 维护图的数据库，其属性和已知定理。 托管开源项目，并使用git，github和sage/python进行了编程。 NSF REU研究人员|马里兰州大学2017年夏季的Quics，由Andrew Childs，Jianxin Chen和Amir Kalev主题：量子断层扫描。 研究了识别量子纯状态所需的最少数量的Pauli可观察物。 研究助理|量子计算实验室，VCU 2015–2016R＆D实习生| Sandia国家实验室2023年6月 - Ojas Parekh和John Kallaugher主题：估计当地哈密顿量最佳产品状态的硬度。量子最大切割，矢量最大切割和量子约束优化问题。替代查询模型。暑期学校研究员| Los Alamos国家实验室2019年夏季YiğitSubaşı主题：近期（NISQ）量子算法。研究了中路测量和重置以构建纠缠光谱的电路，这些电路是降噪和较低的。使用Qiskit，Python，Unix，Jupyter实施了嘈杂的模拟。带有git的托管项目。在Honeywell量子硬件上测试了算法。研究助理|图理论计算发现实验室，VCU 2018，由Craig Larson主题监督：适用于图理论的自动化猜想软件。维护图的数据库，其属性和已知定理。托管开源项目，并使用git，github和sage/python进行了编程。NSF REU研究人员|马里兰州大学2017年夏季的Quics，由Andrew Childs，Jianxin Chen和Amir Kalev主题：量子断层扫描。研究了识别量子纯状态所需的最少数量的Pauli可观察物。研究助理|量子计算实验室，VCU 2015–2016
Atlas的建筑可扩展分析基础架构
摘要。我们探讨了采用云代表工具和原理，以锻造灵活和可扩展的基础架构，旨在支持分析框架 - 在高光度大型强调撞机（HL-LHC）时代为Atlas实验开发的框架。该项目最终建立了一个联合平台，整合了来自各种提供商的Kubernetes群集，例如Tier-2中心，第3层中心，以及来自国家科学基金会项目的Iris-Hep可伸缩系统实验室。一个统一的接口进行了简化容器化应用程序的管理和缩放。通过与分析效率集成，使Jupyter / Binder笔记本电脑和DASK工人的溢出到TIER-2资源来实现增强的系统可伸缩性。我们调查了“拉伸”（在大型网络）集群模式的灵活部署方案，包括集中式的“灯光管理”模型，Kubernetes服务的远程管理以及完全自主的站点管理的群集方法，以适应各种操作和安全要求。该平台在多群集演示器中展示了其e ffi cacy，以使用Co ff ea，servicex，uproot和dask以及rdataframe等工具进行低延迟分析和高级工作流程，并说明了其支持各种处理框架的能力。该项目还为Atlas软件和计算登机事件提供了强大的用户培训基础架构。
Kardan工程技术杂志（KJET）
心血管疾病（CVD）是全球死亡率的主要原因，准确的预测模型对于改善预防和管理策略至关重要。本研究通过基于相关的图形结构和加权链路预测算法来解决增强CVD风险预测的挑战。使用Pearson和Spearman相关方法，我们将包含1025个患者记录和14个关键特征的综合数据集转换为图形结构。基于相关的图形结构捕获特征依赖性，通过将变量关系表示为网络中的边缘。为了评估图形表示的有效性，我们应用了加权链路预测算法，包括加权共同邻居（WCN），加权优先附着（WPA）和加权Jaccard系数（WJC）。基于Pearson相关的网络表现出非凡的性能，WCN算法在曲线（AUC）下达到99.80％的面积，精度为48.0％。相比之下，基于Spearman相关的网络显示出强大的结果，WJC的AUC为96.60％，精度为67.16％。在jupyter环境中使用Python进行的比较分析，并采用了诸如NetworkX和各种统计文库之类的库，突出了基于相关图在CVD数据中捕获线性和非线性关系的卓越能力。虽然有希望，但该研究承认与数据集大小和计算复杂性有关的局限性。我们的发现表明，基于相关的图形方法可显着增强CVD预测，提供更个性化的CVD预防和管理方法。