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发现稀疏，可靠的Omic生物标志物具有Stabl
在临床研究中采用高含量的OMIC技术，再加上计算方法，产生了大量的候选生物标志物。但是，将这种发现转化为真正的临床生物标志物仍然具有挑战性。为了促进此过程，我们引入了Stabl，这是一种通用的机器学习方法，该方法通过将噪声注入和数据驱动的信号对噪声阈值集成到多变量的预测建模中来识别稀疏，可靠的生物标志物。对合成数据集的STABL评估和五项独立的临床研究表明，与常用的稀疏性促进正则化方法相比，生物标志物的稀疏性和可靠性得到了改善，同时保持预测性能；它将包含1,400-35,000个功能的数据集蒸馏到4-34个候选生物标志物。stabl扩展到多摩尼克的整合任务，从而实现了复杂预测模型的生物学解释，因为它可以在蛋白质组织，代谢组和细胞计算事件的入围名单中进行磨练，从而预测了劳动力发作，术前出生的微生物生物标记物，并在术后术后的免疫特征。Stabl可从https://github.com/gregbellan/stabl获得。
FILSPARI®（SPARSENTAN）完整处方信息
•强的CYP3A抑制剂：避免使用。增加了Sparsentan的暴露量（2.6，7.2，12.3）。•中度CYP3A抑制剂：监测不良反应。增加了Sparsentan的暴露（7.2，12.3）。•强大的CYP3A诱导剂：避免使用。减少了Sparsentan的暴露（7.3，12.3）。•抗酸剂：避免在使用Sparsentan前2小时内使用。可能会减少对Sparsentan的接触（7.4，11）。•酸还原剂：避免伴随使用。可能会减少对Sparsentan的接触（7.4）。•非甾体类抗炎药（NSAID），包括选择性环氧合酶（COX-2）抑制剂：监测肾功能恶化的迹象。增加肾脏损伤的风险（7.5）。•CYP2B6、2C9和2C19底物：底物功效的监测。减少了这些底物的暴露（7.6，12.3）。•敏感的P-GP和BCRP底物：避免使用。增加对基材的接触（7.7，12.3）。•增加血清钾的药物：高钾血症的风险增加，经常监测血清钾（5.6，7.8）。
具有仅姿势监督的显着稀疏视觉探子仪
摘要 - 视觉探测器（VO）对于自主系统的导航至关重要，以合理的成本提供准确的位置和方向估计。虽然传统的VO方法在某些条件下脱颖而出，但它们会面临诸如可变照明和运动模糊之类的挑战。深度学习的VO虽然更适应性，但在新环境中可能会面临概括问题。解决这些缺点时，本文提出了一种新型的混合视觉探光（VO）框架，该框架利用了姿势的超级视觉，提供了稳健性和对广泛标签的需求之间的平衡解决方案。我们提出了两种具有成本效益和创新的设计：一种自我监管的同谱预训练，用于从唯一的姿势标签中增强光流学习，以及一个随机的基于贴片的显着点检测策略，以进行更准确的光流贴片提取。这些设计消除了对训练的密集光流标签的需求，并显着提高了系统在多样化和挑战性环境中的概括能力。与密集的光学流程监督最终的最新方法相比，在极端和看不见的情况下，在极端和看不见的情况下，在标准数据集以及更大的鲁棒性和概括能力上实现了竞争性能。
分析中排名列表的稀疏数据列表得分阐明了算法折衷
。cc-by-nd 4.0国际许可在A未获得Peer Review的认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
sparsedff：稀疏视图特征蒸馏
人类表现出非常出色的技能，可以在不同形状，姿势和外观的对象中传递操纵能力，这是一种植根于他们对不同实例之间语义对应关系的理解的能力。为了为机器人提供类似的高级理解，我们提出了Sparsedff，这是一种新颖的DFF，用于3D场景，利用大型2D视觉模型从稀疏的RGBD图像中提取语义特征，该域与固定设置的许多任务相关，尽管它与许多任务相关。sparsedff生成视图一致的3D DFF s，通过将图像特征映射到3D点云，从而有效地对灵活性操作进行了有效的灵感操作学习。Sparsedff的中心是一个特征改进网络，通过视图和特征连续性的点式缩写机制之间的对比损失进行了优化。这有助于最小化特征差异W.R.T.最终效应参数，桥接演示和目标操作。在现实世界中用灵巧的手验证，Sparsedff证明有效地有效地操纵刚性和可变形的对象，表明对象和场景变化之间具有显着的概括能力。
cauchy非凸线稀疏特征选择方法用于运动成像中的高维小样本问题eeg解码
EEG信号的时间，频率和空间信息对于运动图像解码至关重要（Zheng等，2022）。因此，已经广泛研究了基于时间频率空间特征的运动图像解码（Chen等，2023）。In the process of temporal- frequency-spatial feature extraction, the original EEG signals are first decomposed into multiple time-frequency units, then the common spatial pattern (CSP) algorithm is used to extract the spatial features on each time-frequency unit, and finally, the spatial features of multiple time-frequency units are cascaded into a feature vector ( Miao et al., 2021 ), which significantly increases脑电图的特征维度。特征尺寸的数量超过一百甚至几百，而特征冗余。此外，由于收集脑电图样本的困难和高成本，尤其是对于患者，样本量通常相对较小，通常只有几十个。因此，时间频率空间特征是高维小样本数据，它将为EEG分类模型带来一系列问题，例如过度拟合和模型解决方案的问题不确定（Chadebec等，2022）。
有限速率稀疏量子代码
我们引入了一种基于在随机两部分图上解决约束满意度问题（CSP）的生成随机多量稳定器代码的方法。此框架使我们能够在CSP中同时执行X/z平衡，X/z平衡，有限速度，稀疏性和最大程度的结合，然后我们可以在数值上解决。使用状态的CSP求解器，我们获得了令人信服的证据，证明存在着满意的阈值。此外，可满足相的范围随量子的数量而增加。在该阶段，发现稀疏代码成为一个简单的问题。此外，我们观察到在满足相的相中发现的稀疏代码实际上实现了擦除噪声的通道容量。我们的申请表明，中间大小的有限速率稀疏量子代码很容易找到，同时还展示了一种具有自定义properties的良好代码的功能可靠方法。因此，我们建立了一个完整且可自定义的管道，以进行随机Quantum code Discovery。
稀疏学习尖峰的生物启发实现......
摘要 — 神经系统，更具体地说是大脑，能够简单高效地解决复杂问题，远远超过现代计算机。在这方面，神经形态工程是一个研究领域，专注于模仿控制大脑的基本原理，以开发实现这种计算能力的系统。在这个领域，仿生学习和记忆系统仍然是一个有待解决的挑战，这就是海马体的作用所在。它是大脑中充当短期记忆的区域，允许学习和非结构化、快速存储来自大脑皮层所有感觉核的信息，并随后回忆起来。在这项工作中，我们提出了一种基于海马体的新型仿生记忆模型，该模型能够学习记忆，从提示（与其余内容相关的记忆的一部分）中回忆记忆，甚至在尝试学习具有相同提示的其他记忆时忘记记忆。该模型已在 SpiNNaker 硬件平台上使用脉冲神经网络实现，并进行了一系列实验和测试以证明其正确且符合预期的操作。所提出的基于脉冲的记忆模型仅在收到输入时才会产生脉冲，具有节能效果，并且学习步骤需要 7 个时间步，调用先前存储的记忆需要 6 个时间步。这项工作提出了第一个功能齐全的生物启发式基于脉冲的海马记忆模型的硬件实现，为未来更复杂的神经形态系统的开发铺平了道路。
使用稀疏极限学习机进行癫痫和癫痫发作检测的多类分类的 LETTER VLSI 设计
摘要 一种用于区分健康、发作期和发作间期脑电图信号的自动检测系统在临床实践中具有重要意义。本文介绍了一种用于癫痫和癫痫发作检测的低复杂度三类分类 VLSI 系统。设计的系统包括基于离散小波变换 (DWT) 的特征提取模块、稀疏极限学习机 (SELM) 训练模块和多类分类器模块。在三级 DWT 中引入了 Daubechies 4 阶小波的提升结构，以节省电路面积并加快计算时间。SELM 是一种新型的机器学习算法，具有低硬件复杂度和高性能，用于片上训练。由于其分类精度高，因此首次设计了一对一的多类非线性 SELM。设计的系统在 FPGA 平台上实现，并使用公开的癫痫数据集进行评估。实验结果表明，设计的系统在低维特征向量下实现了高精度。关键词：低复杂度，分类，DWT，多类，SELM 分类：集成电路（存储器，逻辑，模拟，RF，传感器）