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数据库的机器学习：基础，范式和开放问题
该教程深入研究了数据库的机器学习新兴领域（ML4DB），突出了其最近的进步以及阻碍其整合到工业级数据库管理系统中的挑战。我们系统地探讨了三个关键主题：ML4DB中基础的探索及其对不同应用的潜力，ML4DB中的两个范式，即，使用Ma-Chine学习作为替代品与传统数据库组件的增强，以及诸如实现模型效率和解决数据变化之类的关键开放挑战。通过深入分析，包括对主要数据基础会议的最新作品的调查，该教程封装了ML4DB的当前状态，并为其未来开发和在实践数据库环境中的更广泛采用绘制了路线图。
MCHIAO：基于解决工程问题的混乱行为的修改后的冠状病毒群体 - Aquila优化算法
摘要本文提出了一种混合修饰的冠状病毒群免疫Aquila优化算法（MCHIAO），该算法（MCHIAO）编译了增强的冠状病毒群免疫优化器（ECHIO）算法和Aquila Optimizer（AO）。作为具有竞争性人类的优化算法之一，冠状病毒群免疫优化器（CHIO）超过了其他一些以生物为灵感的算法。与其他优化算法相比，CHIO显示出良好的结果。然而，CHIO与局部Optima相关，并且大规模全球优化问题的准确性降低了。另一方面，尽管AO具有显着的本地剥削能力，但其全球勘探能力却没有必要。随后，提出了一种新型的元疗优化器，修饰的冠状病毒群kepira优化器（MCHIAO），以克服这些限制并将其适应以解决特征选择挑战。在本文中，提出了三个主要的增强功能，以克服这些问题并达到更高的最佳结果，这些结果是分类的情况，使用混乱系统增强了新基因的价值方程，并受到了冠状病毒的混乱行为的启发，并产生了一种新的公式，以开关开关和狭窄的利用。MCHIAO证明，除了AO和CHIO之外，还值得十种众所周知的最著名的最先进的优化算法（GoA，MFO，MPA，GWO，GWO，HHO，HHO，HHO，HHO，WOA，IAO，NOA，NOA，NOA，NGO）。Friedman平均水平和Wilcoxon统计分析（P值）均在所有最新算法测试23个基准功能上进行。Wilcoxon测试和Friedman在29 CEC2017功能上也进行了。此外，在10 CEC2019基准功能上进行了一些统计检验。六个现实世界中的问题用于验证所提出的MCHIAO针对相同的十二个最先进的算法。在经典函数上，包括24个单峰和44个多模式函数，分别评估了混合算法MCHIAO的剥削性和探索性行为。使用Wilcoxon Rank -sum检验计算的P值证明了所提出的所有功能的统计学意义，因为发现这些P值小于0.05。
营养状况与36-59个月儿童的营养状况与贫血之间的关系
头五年对于儿童的成长和成长是一个非常重要的时期。营养状况和贫血是影响儿童发育的因素。基于在PKM Long Ayan进行的一项初步研究，DDTK筛查（早期检测到生长和发育）在6至72个月的儿童中发现了323名儿童，发现年龄段36至59个月的发育率最高，共有44名儿童（13.6％）。知道36-59个月的儿童营养状况与贫血之间的关系，在Long Ayan亚地区健康中心的工作区域中有发育问题。使用横截面方法进行定量关联。样本的数量为40人，总采样。双变量分析具有Spearman等级的基于Spearman等级相关测试的结果，P值为0.011，其中该数字<0.05意味着HA被接受并拒绝HO，因此可以得出结论，可以得出结论，基于营养状态和儿童发育问题之间存在关系，并且基于该图5的spearman corl 0 0. Spearman corl 0 0. spearman corliation 2 correlation preal value valiation preal valiatiation preal value valiation 4这意味着HA被接受，因此可以得出结论，贫血状况与儿童发育问题之间存在关系。营养状况与贫血之间存在关系，与长期Ayan Pustu工作区的36-59个月儿童的发育问题之间存在关系。
表观基因组整个关联研究鉴定出与出生的儿童的两年注意力问题相关的新生儿DNA甲基化。
先前的研究已经确定了学龄儿童注意问题的表观遗传预测指标，但尚未在幼儿中调查这些问题，或者尚未对这些儿童进行调查，或者由于早产出生而患有注意力问题的风险较高。当前的研究评估了新生儿DNA甲基化与年龄在2岁时出生的儿童的关注问题之间的表观基因组广泛的关联。参与者包括来自新生儿神经行为的441名儿童和非常早产儿（NOVI）研究的结果，这是一项多个现场研究，对婴儿<30周的胎龄<30周。DNA甲基化是通过使用Illumina甲基化珠珠阵列在NICU放电时在NICU排放时收集的颊拭子测量的。使用儿童行为清单（CBCL）的注意力问题子量表在调整年龄的2岁时评估了注意力问题。进行多次测试调整后，在33个CpG位点的DNA甲基化与儿童注意问题有关。差异化甲基化的CpG位点位于先前与身体和心理健康相关的基因中，其中包括与先前全基因组和全基因组关联研究中与ADHD相关的几种基因。几个CpG位点位于以前与NOVI样本中与产前危险因素相关的基因中。对于确定有长期注意力问题和相关精神疾病风险的早产儿，他们可以从早期的预防和干预工作中受益。
细菌CRISPR/CAS9系统作为所有健康问题的有希望的解决方案，并进步的生物工程
缩写：BP1，肿瘤抑制剂p53结合蛋白1； BRCA，乳腺癌抗原；汽车，嵌合抗原受体； CAS9，CRISPR相关蛋白9;级联，抗病毒防御的CRISPR综合体； CMR，CAS模块坡道（重复相关的神秘蛋白质）； CMR III-B，多个亚基III型B CRISPR RNA-CAS蛋白； CPF1，Prevotella和Francisella1的CRISPR； CRISPR，定期间隔间隔室； Crrna，Crispr RNA； CSM III-A，多支亚基III-A CRISPR-CAS蛋白； dcas9/ sgrna-sg I，停用cas9/短指南RNA-Sybrr-green i; DNA-PK，DNA-蛋白K; DNA-PKC，DNA蛋白K催化亚基； DSB，双链断裂； ege，额外的基因元素； GRNA，导向RNA； HDR，同源性维修； IAP，碱性磷酸酶同工酶； MRE 11，减数分裂重组11; NHEJ，非同理结局加入； PAM，原始间隔者相邻基序； PD，程序性细胞死亡； RAD，重组酶A；代表，重复的外部回文； RPA，复制蛋白A； RT，逆转录酶； Sgrna，简短的指南RNA； SSB，单链断裂； tracrrna，反式激活CRISPR RNA； XLF，类似XRCC4的因子； XRCC 4，X射线修复交叉补充蛋白4； Yoyo-1，（恶唑黄色）
级别结构的同性病问题 - 密码学EPRINT存档
摘要。鉴于两条椭圆曲线和它们之间的同一基因，发现同性恋被认为是一个困难的问题 - 几乎基于所有基于ISEGEN的方案的安全性。但是，如果在上面的数据中，我们添加了有关ISGEOG在足够大的子组上的行为的信息，那么问题可能很容易，正如最近在Sidh上所示的Cryptanalyses所示。在限制对完整的n个torsion子组的限制与没有“扭转信息”之间，这是一系列有趣的中间问题的范围，提出了一个问题，即每个问题都有多么容易或困难。在这里，我们探讨了模块化的同学问题，其中扭转信息被一组2×2矩阵的作用掩盖。我们将这些问题减少，通过它们的难度对它们进行分类，并将其链接到文献中发现的安全假设。
平衡脑损伤后的问题和头晕
•谈话疗法 - 平衡问题和头晕会使人们感到焦虑和压力。这可能会导致人们避免社交情况并减少与朋友的联系。会说诸如认知行为疗法（CBT）和咨询等疗法可以帮助患有压力，焦虑和抑郁症的人。CBT对于学习放松技术以减少焦虑并帮助人们识别和管理前庭问题的“触发器”特别有效。一旦了解这些触发器，就可以制定应对它们的策略。
约束优化问题的有效隐式约束处理方法
许多现实世界的优化问题，尤其是工程优化问题，都涉及约束条件，这使得寻找可行解变得十分困难。许多研究人员已经针对受约束的单目标和多目标优化问题研究了这一挑战。具体而言，本研究扩展了 Gandomi 和 Deb（《计算机方法与应用机械工程》363:112917, 2020）提出的用于约束优化问题的边界更新 (BU) 方法。BU 是一种隐式约束处理技术，旨在通过迭代削减不可行搜索空间，从而更快地找到可行区域。这样做会扭曲搜索空间，使优化问题更具挑战性。为此，我们实施了两种切换机制，当找到可行区域时，将景观连同变量一起转换为原始问题。为了实现这一目标，我们考虑了两个阈值，分别代表不同的切换方法。在第一种方法中，当约束违规达到零时，优化过程将转换为不使用 BU 方法的状态。在第二种方法中，当目标空间不再发生变化时，优化过程将转入不使用 BU 方法的优化阶段。为了验证该方法的有效性，我们考虑使用著名的进化单目标和多目标优化算法来解决基准测试和工程问题。本文分别在整个搜索过程中使用和不使用 BU 方法对所提出的方法进行了基准测试。结果表明，该方法可以显著提高收敛速度，并能够更好地解决约束优化问题。
数学、应用题、常识和人工智能
摘要。本文讨论了当前人工智能 (AI) 技术在解决将初等数学与常识推理相结合的应用题方面的能力和局限性。现有的 AI 系统都无法可靠地解决这些问题。我们回顾了使用 AI 自然语言技术开发的三种方法：直接输出答案、输出解决问题的计算机程序以及输出可以输入到自动定理验证器的形式化表示。我们回顾了一些为评估这些系统而开发的基准和一些实验研究。我们讨论了现有技术在解决此类问题方面的局限性。我们认为，目前尚不清楚这些局限性对于开发用于纯数学研究的 AI 技术是否重要，但它们对于数学应用很重要，并且对于开发能够阅读和理解人类编写的数学内容的程序可能也很重要。