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基于AI的方法评估业务领导者的抑郁
研究人员研究了首席执行官抑郁症与职业成果，薪酬和激励措施的关系。他们的发现表明，抑郁症较高的首席执行官往往会获得更大的补偿套餐，而更多的薪酬与绩效有关。此外，抑郁症与CEO离开对绩效结果的敏感性更强。
t-MSD：一种改进的离子扩散系数的方法...
在这里，我们引入了一种改进的后处理方法T-MSD，旨在解决罕见事件对相关数据的影响，并增强估计扩散系数的统计可靠性。此方法包括两个部分：时间平均的MSD分析和Block JackKnife（BJ）重采样。使用深层势分子动力学（DPMD）模拟，我们证明了时间平均的MSD有效地减少了数据波动并实现了时间平移不变性，从而得出了扩散系数的更强大的估计值。据我们所知，尽管该方法已用于分析生物学和化学领域中的单个粒子跟踪[28,29]，但它很少在固态离子学中应用。此外，BJ重采样通过明确考虑
高级...
上下文。太阳通过发射能量和电磁辐射在太空天气中起着重要作用，这些辐射影响着地球周围的环境。诸如SOHO，立体声和SDO之类的任务在多个波长下捕获了太阳观测，以监视和预测太阳事件。但是，这些任务的数据传输通常受到限制，特别是对于那些在距地球较远的距离的人来说。这限制了连续观察的可用性。目标。我们增加了太阳图像的空间和时间分辨率，以提高太阳能数据的质量和可用性。通过对遥测约束进行构造并提供更详细的太阳图像重建，我们试图促进对太阳能动态的更准确分析并改善太空天气预测。方法。我们特别采用了基于UNET的体系结构的深度学习技术来生成高分辨率的太阳图像，从而增强了太阳结构的复杂细节。此外，我们使用类似的体系结构来重建具有降低时间分辨率的太阳图像序列，以预测缺失的帧和恢复时间连续性。结果。我们的深度学习方法成功增强了太阳图像的分辨率，并揭示了太阳结构的详细信息。该模型还预测了太阳图像序列中缺失的帧，尽管遥测限制了，但尽管有遥测限制，从而可以更连续观察。这些进步有助于更好地分析太阳能动态，并为改善空间天气预报和未来的太阳能物理学研究奠定了基础。
对自动乳房超声和光谱乳房摄影的诊断性能的比较分析作为乳房X线摄影检查的补充方法
乳房D类型是乳腺癌造成疾病的独立危险因素，研究人员进行了数量测试，这可能是在这组患者中进行筛查的补充工具。对比增强乳房X线摄影（CEM）是一种具有对比剂施用的诊断方法，可进行对比剂的应用，可进行低能图像采集（这是FFDM等效性）和带有脂肪组织衰减的减法图像和可见的后交换后病理学增强灶[7-9]。该检查使用新血管生成现象，发生在局灶性病变中[10-13]。contrast增强，并显示了恶性病变的真实程度，使病变成分的可视化和其他焦点可以被FFDM上的脂肪组织重叠[14,15]。根据进行的研究，CEM比FFDM显示出更高的灵敏度和准确性，并促进了对更多局灶性病变的检测[16-18]。到目前为止进行的研究表明，CEM具有可比且经常具有更高的诊断效率作为乳房杂志的共振成像（BMRI），这被认为是最准确的方法[19-22]。因此，CEM性能的指示与BMRI相似，即基本成像检查（FFDM或手持超声 - HHU）的不确定结果，在实施治疗前的分期，新辅助化学治疗过程中的治疗反应监测以及乳腺癌手术后的患者检查[23]。CEM为患有幽闭恐惧症或BMRI禁忌症患者构成了替代方案。EXA的开采比BMRI更快，通常由患者容忍。它的缺点是在小剂量中进行电离施用的必要性，静脉内碘对比剂的给药，这可能会导致潜在的染色体反应和肾脏损害和乳房压缩，这是患者不适的来源，以及运动型工件的产生者。在CEM指南下的活检尚不广泛。自动乳房超声（ABUS）是一种基于超声的新诊断方法。与HHUS相反，此EXA开采是由电 - 放射学家进行的。患者仰卧位置，超声头放置在4个沿着乳房移动的基本定位中。一个典型的EXA矿化由前后，侧面和内侧视图中每个乳房的3张自动扫描组成。获得的图像被发送到可以重复审查的工作站，或者可以创建多平台重建[24-27]。检查不需要任何特殊的准备，并且患者可以很好地耐受。到目前为止进行的研究证实，使用ABU作为FFDM的附加工具允许检测更多局灶性病变，主要是在腺体乳房的情况下[28-31]。进行ABU的主要指示是在无症状患者中，尤其是那些乳房密集的患者中进行互补筛查。ABU的优点包括脱落操作员的依赖，图像存储在专用
使用电化学阻抗光谱范围用于农村电气化系统的第二次生命的新型铅酸电池最先进的评估方法
_____________________________________________ *通讯作者。电子邮件addre ss：maussion@laplace.univ-tlse.fr电话：+33 7 85 49 94 60 60地址：2 Rue Charles Camichel，31000 Toulouse这项工作得到了巴基斯坦高等教育委员会的部分支持。M. Mohsin，A。Picot，P。Maussion与法国图卢兹大学INP Laplace，法国ToulouseUniversiaté（电子邮件：surname.name@laplace.univ-tlse.fr）
机器学习方法的类型
机器学习在研究和行业中正在迅速发展，新方法不断出现。这种速度甚至使专家要对新移民保持艰巨和艰巨。为了使机器学习神秘，本文将探讨十种关键方法，包括解释，可视化和示例，以提供对核心概念的基本理解。我曾经依靠多变量的线性回归来预测特定建筑物中的能源使用（以kWh），通过结合建筑年龄，故事数量，平方英尺和插入电器等因素。由于我有多个输入，因此我采用了多变量方法，而不是简单的一对一线性回归。该概念保持不变，但根据变量数量将其应用于多维空间。下图说明了该模型与建筑物中实际能耗匹配的程度。想象一下可以访问建筑物的特征（年龄，平方英尺等），但缺乏有关其能源使用的信息。在这种情况下，我可以利用拟合线来估计该特定建筑物的能源消耗。另外，线性回归使您能够衡量每个促成最终能量预测因素的重要性。例如，一旦建立了一个公式，就可以确定哪些因素（年龄，大小或身高）对能耗的影响最大。分类是一个基本的概念，然后再继续采用更复杂的技术，例如决策树，随机森林，支持向量机和神经网。1。2。随着机器学习的进展（ML），您将遇到非线性分类器，从而实现更复杂的模式识别。聚类方法属于无监督的ML类别，重点是将具有相似特征的观测值分组而无需使用输出信息进行培训。而不是预定义的输出，聚集算法根据数据相似性定义了自己的输出。一种流行的聚类方法是K-均值，其中“ K”代表用户为群集创建的数字。该过程工作如下：数据中的随机选择“ K”中心；将每个点分配到其最接近的中心；重新计算新的集群中心；并迭代直至达到收敛或最大迭代限制。例如，在建筑物的数据集中，应用K = 2的K均值，可以根据空调效率等因素将建筑物分为高效（绿色）和低效率（红色）组。聚类具有自己的一系列有用算法，例如DBSCAN和平均移位群集。降低性降低是另一种基本技术，用于管理具有许多与分析不相关的列或功能的数据集。主组件分析（PCA）是一种广泛使用的维度缩减方法，它通过找到最大化数据线性变化的新向量来降低特征空间，从而使其成为将大型数据集减少到可管理大小的有效工具。在具有较强线性相关性的数据集上应用维度降低技术时，可以通过选择适当的方法来最大程度地减少信息丢失。例如，T-Stochastic邻居嵌入（T-SNE）是一种流行的非线性方法，可用于数据可视化以及在机器学习任务中的特征空间降低和聚类。手写数字的MNIST数据库是分析高维数据的主要示例。此数据集包含数千个图像，每个图像都标记为0到9。使用T-SNE将这些复杂数据点投影到两个维度上，研究人员可以在原始784维空间中可视化复杂的模式。类似于通过选择最佳组件并将它们组装在一起以获得最佳性能，类似于构建自定义自行车，Ensemble方法结合了多个预测模型，以实现比单个模型本身所能实现的更高质量预测。诸如随机森林算法之类的技术（汇总在不同数据子集训练的决策树上）就是组合模型如何平衡差异和偏见的示例。在Kaggle比赛中表现最好的人经常利用集合方法，其中包括随机森林，Xgboost和LightGBM在内的流行算法。与线性模型（例如回归和逻辑回归）相比，神经网络旨在通过添加参数层来捕获非线性模式。这种灵活性允许在更复杂的神经网络体系结构中构建更简单的模型，例如线性和逻辑回归。深度学习，其特征是具有多个隐藏层的神经网络，包括广泛的架构，使得与其连续演变保持同步是一项挑战。深度学习在研究和行业社区中变得越来越普遍，每天引起新的方法论。为了实现最佳性能，深度学习技术需要大量数据和计算能力，因为它们的自我调整性质和大型体系结构。使用GPU对于从业者来说是必不可少的，因为它使该方法的许多参数能够在巨大的体系结构中进行优化。深度学习已在视觉，文本，音频和视频等各个领域中取得了非凡的成功。TensorFlow和Pytorch是该领域最常见的软件包之一。考虑一位从事零售工作的数据科学家，其任务是将衣服的图像分类为牛仔裤，货物，休闲或衣服裤。可以使用转移学习对训练衬衫进行分类的初始模型。这涉及重复一部分预训练的神经网络，并为新任务进行微调。转移学习的主要好处是，训练神经网络所需的数据较少，鉴于所需的大量计算资源以及获取足够标记的数据的困难，这一点尤为重要。在行动中的强化学习：最大化奖励和推动AI边界RL可以在设定的环境中最大化累积奖励，从而使其非常适合具有有限数据的复杂问题。在我们的示例中，一只鼠标会导航迷宫，从反复试验中学习并获得奶酪奖励。rl在游戏中具有完美的信息，例如国际象棋和GO，反馈快速有效。但是，必须确认RL的局限性。像Dota 2这样的游戏对传统的机器学习方法具有挑战性，但RL表现出了成功。OpenAI五支球队在2019年击败了世界冠军E-Sport球队，同时还开发了可以重新定位的机器人手。世界上绝大多数数据都是人类语言，计算机很难完全理解。NLP技术通过过滤错误并创建数值表示来准备用于机器学习的文本。一种常用方法是术语频率矩阵（TFM），其中每个单词频率均可在文档中计算和比较。此方法已被广泛使用，NLTK是用于处理文本的流行软件包。尽管取得了这些进步，但在将RL与自然语言理解相结合，确保AI可以真正理解人类文本并解锁其巨大潜力时仍将取得重大进展。TF-IDF通常优于机器学习任务的其他技术。TFM和TFIDF是仅考虑单词频率和权重的数值文本文档表示。单词嵌入，通过捕获文档中的单词上下文，将此步骤进一步。这可以用单词进行算术操作，从而使我们可以表示单词相似性。Word2Vec是一种基于神经网络的方法，它将大型语料库中的单词映射到数值向量。这些向量可用于各种任务，例如查找同义词或表示文本文档。单词嵌入还通过计算其向量表示之间的余弦相似性来启用单词之间的相似性计算。例如，如果我们有“国王”的向量，我们可以通过使用其他单词向量进行算术操作来计算“女人”的向量：vector（'queen''）= vector（'king''） + vector（'king'） + vector（'woman''） - vector（'男人'）。我们使用机器学习方法来计算这些嵌入，这些方法通常是应用更复杂的机器学习算法的预步骤。要预测Twitter用户是否会根据其推文和其他用户的购买历史来购买房屋，我们可以将Word2Vec与Logistic回归相结合。可以通过FastText获得157种语言的预训练词向量，使我们可以跳过自己的培训。本文涵盖了十种基本的机器学习方法，为进一步研究更高级算法提供了一个可靠的起点。但是，还有很多值得覆盖的地方，包括质量指标，交叉验证和避免模型过度拟合。此博客中的所有可视化均使用Watson Studio Desktop创建。机器学习是一个AI分支，算法在其中识别数据中的模式，在没有明确编程的情况下进行预测。这些算法是通过试验，错误和反馈进行了优化的，类似于人类的学习过程。机器学习及其算法可以分为四种主要类型：监督学习，无监督学习，半监督学习和增强学习。这是每种类型及其应用程序的细分。**监督学习**：此方法涉及使用人类指导的标记数据集的培训机器。无监督学习的两种主要类型是群集和降低性。它需要大量的人类干预才能在分类，回归或预测等任务中实现准确的预测。标记的数据分为特征（输入）和标签（输出），教机教学机构要识别哪些元素以及如何从原始数据中识别它们。监督学习的示例包括：***分类**：用于分类数据，算法，诸如K-Neartem邻居，天真的贝叶斯分类器，支持向量机，决策树，随机森林模型排序和隐藏数据。***回归**：经常用于预测趋势，线性回归，逻辑回归，山脊回归和LASSO回归等算法，以确定结果与自变量之间的关系，以做出准确的预测。**无监督的学习**：在这种方法中，机器在没有人类指导的情况下处理原始的，未标记的数据，减少工作量。无监督的学习算法在大型数据集中发现隐藏的模式或异常，这些模式可能未被人类发现，使其适用于聚类和降低任务。通过分析数据并分组相似的信息，无监督的学习可以在数据点之间建立关系。无监督学习的示例包括自动化客户细分，计算机视觉和违规检测。基于相似性的聚类算法组原始数据，为数据提供结构。这通常用于营销以获取见解或检测欺诈。一些流行的聚类算法包括层次结构和K-均值聚类。此迭代过程随着时间的推移增强了模型的准确性。维度降低在保留重要属性的同时减少数据集中的功能数量，使其可用于减少处理时间，存储空间，复杂性和过度拟合。特征选择和特征提取是使用两种主要方法，其中包括PCA，NMF，LDA和GDA在内的流行算法。半监督学习通过将少量标记的数据与较大的原始数据结合在一起，在受监督和无监督学习之间取得了平衡。与无监督学习相比，这种方法在识别模式和做出预测方面具有优势。半监督学习通常依赖于针对两种数据类型培训的修改后的无监督和监督算法。半监督学习的示例包括欺诈检测，语音识别和文本文档分类。半监督学习：通过伪标记和传播自训练算法增强模型的准确性：这种方法利用了称为伪标记的现有的，有监督的分类器模型来微调数据集中的较小的标记数据集。伪标记器然后在未标记的部分上生成预测，然后将其添加回数据集中，并具有准确的标签。标签传播算法：在标签传播中，未标记的观测值通过图神经网络中的动态分配机制接收其分配的标签。数据集通常以一个已经包含标签的子集开始，并标识数据点之间的连接以传播这些标签。概率：IB（增加爆发）-30％此方法可以快速识别社区，发现异常行为或加速营销活动。强化学习：强化学习使嵌入在AI驱动软件计划中的智能代理能力独立响应其环境，并做出旨在实现预期结果的决策。这些药物是通过反复试验的自我训练，获得了理想的行为和对不良行为的惩罚，最终通过积极的加强来达到最佳水平。强化学习算法的示例包括Q学习和深度强化学习，这些学习通常依赖大量的数据和高级计算功能。基于神经网络和深度学习模型领域内的基于变压器的体系结构，Chatgpt利用机器学习能力来掌握和制作模仿人类之间的对话互动。
新方法将量子点与增强发光的元时间集成在一起
嵌入量子点，提高其发光效率。团队包括机械工程系，化学工程系和电气工程系的Junsuk Rho教授，博士学位。机械工程部的候选人明苏王，拜恩格苏（Byoungsu Ko）和Jaekyung Kim，以及博士学位的Chunghwan Jung。候选人，来自化学工程系。
冰的直接计算方法增强了船体，第三部分
摘要：在本报告中，描述了为芬兰 - 瑞典冰类规则的船体部分开发直接计算方法替代方法的最终部分。在早期部分中开发的验收标准已完善其最终形式，并编写了规则草案。进行了一个示例弓的分析，以确保以前项目中平行的中体区域研究的方法适用于船体的形状区域。弓和中体之间的两个主要区别是弓上较高的冰负荷，以及形状的船体几何形状。结果表明，所提出的方法适用于棱柱形和形状的船体区域，并且结果之间没有显着差异。除了弓分析外，还进行了一些较早的分析，并进行了几个小的其他分析，以回答班级社会对规则提案的审查期间出现的问题。已将当前项目和先前项目的结果集在一起，从这些项目中，根据与Traficom一致的原则，已经制定了新规则的设计负载。使用这三个项目的知识基础，编写了新规则草案，以使用FSICR的直接计算方法。该规则草案已提交给分类社会，以根据收到的评论进行评论，更新和完善，并被认为可以使用。
基于DNA的诊断方法
分子诊断的样品收集，传输和存储从各种临床样品中提取和纯化基因组DNA/RNA的试剂和解决方案特定引物和分子诊断的设计基因组DNA/RNA核酸及其变体型核酸型 cloning, transformation and selection of recombinant clones Plasmid isolation and profiling DNA sequencing platforms- Sanger's sequencing and Next-Gen sequencing Data mining from NCBI and sequence processing Offline and Online Bioinformatics tools and sequence analysis for disease diagnosis Diagnosis and therapeutic applications of peptides Cell culture technique for virus cultivation