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EE-电气与计算机工程
EE 743. 工程中的数值方法。3 小时。本课程涵盖了广泛工程应用和数据分析的数值方法理论和实践。主题包括数值微积分、线性代数和优化。学生将接触到卷积神经网络、压缩感知、特征脸、稳定性、主成分分析、k 均值聚类、使用活动轮廓进行图像分割、噪声中信号检测和函数拟合等现代主题。本课程提供编程数值分析算法的实践经验。
概率和统计中的讲座2024-25大师数学
统计概念，例如主成分分析，（经验）平均值或协方差（矩阵）是生活在线性空间中的数据和概率分布所固有的。几何统计旨在提供分析（可能）非线性空间（例如歧管）的数据的工具。由于公制的概念对于这个目标至关重要，Riemannian几何形状为理论提供了坚实的基础。在课程中，我们将引入必要的几何结果，为概率分布提供必需品，然后讨论统计中某些经典概念的“非线性”概括。该博览会将伴随着许多示例，并观察到申请。建议对歧管上的微积分或基本的微分几何形状熟悉。
用于分段线性降维的自适应潜在特征共享
线性高斯探索性工具（例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)）广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性，因此对于非常高维的问题，它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典，然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的，其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中，我们提出了一种替代方法，可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型，该模型将特征稀疏性和词典大小分离，从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA)，能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似，这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明，aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征，或者在应用于自动编码器分析时
利用计算机科学进行创新材料开发...
下图显示了测试结果，以验证使用 IPR 作为描述符是否能准确对模拟的 OLED 材料进行分类。IPR 是一个多维参数，因此在验证结果时使用了“主成分分析”技术来减少维度数量。左图显示了分子主客体对复合物的变化。右图显示了这些复合物浓度的变化。两个结果都显示出不同主客体复合物组成的材料存在明显差异。这表明，使用 IPR 描述符数据对材料进行分类的机器学习模型应该能够有效地预测 OLED 材料的发光特性。
同时定量分析和体外的抗关节剂效果
Results: The50%water-ethanolsolventwastheoptimalsolventyieldingthehighesttotal polyphenol content, and the concentrations of chebulanin and chebulagic acid were muchhigherthanthoseofgallicacid,corilagin,andellagicacidintheextracts.TheDPPH radical-scavenging assay showed that gallic acid and ellagic acid were the最强的抗氧化成分，而其他三个成分显示出可比的抗氧化活性。至于抗炎性作用，Chebulanin和Chebulagic Acid在所有三个浓度下都显着抑制IL-6和IL-8表达； Corilagin andellagicacidsigniify抑制的6 andil-8 ExpressionAthighConcentration;以及IL-1β刺激的MH7A细胞中的GallicacidColdnotnotnotinbiondimibitil-8 Expression andShowedWeakIndeweakInedWeakInibinefil-6表达。主成分分析表明Chebulanin和ChebulagicacidwereThemainComponentsRessiblefortheanti-Arthanti-Arthriticefectsfectsofsof T. Chebula。
大脑通讯 AIN 通讯
帕金森病的早期和准确鉴别诊断仍然是临床医生面临的重大挑战。近年来，许多研究利用磁共振成像数据结合机器学习和统计分类器成功区分了不同形式的帕金森病。然而，为了尽量减少偏差和伪影驱动的分类，仍存在一些问题和方法问题。在本研究中，我们比较了不同的特征选择方法和不同的磁共振成像模式，并匹配良好的患者组，并严格控制与患者运动相关的数据质量问题。我们的样本来自 69 名健康对照者，以及特发性帕金森病 (n = 35)、进行性核上性麻痹理查森综合征 (n = 52) 和皮层基底节综合征 (n = 36) 患者。参与者接受了标准化 T1 加权和弥散加权磁共振成像。严格的数据质量控制和组匹配将对照组和患者组的数量分别减少到43、32、33 和 26。我们比较了两种不同的特征选择和降维方法：全脑主成分分析和基于解剖感兴趣区域的方法。在这两种情况下，支持向量机都用于构建健康对照组和患者的成对分类的统计模型。使用留二交叉验证方法以及使用不同受试者集的独立验证来估计每个模型的准确度。我们的交叉验证结果表明，与基于感兴趣区域的方法相比，使用主成分分析进行特征提取可提供更高的分类准确度。然而，当使用独立样本进行验证时，两种特征提取方法之间的差异显著缩小，这表明主成分分析方法可能更容易受到交叉验证过度拟合的影响。 T1 加权和扩散磁共振成像数据均可用于成功区分受试者组，在交叉验证分析的所有成对比较中，两种方式均不优于另一种方式。但是，当使用独立验证队列时，从扩散磁共振成像数据获得的特征可显著提高分类准确率。总体而言，我们的结果支持使用统计分类方法对帕金森病进行鉴别诊断。但是，分类准确率可能会受到组大小、年龄、性别和运动伪影的影响。通过适当的控制和样本外交叉验证，包括基于磁共振成像的分类器在内的诊断生物标志物评估可能是临床评估的重要辅助手段。
一种机器学习方法，用于模拟过度海洋的热带气旋降水
摘要：热带气旋（TCS）中发现的极端降雨是许多低至中间区域中人类生命和财产的风险。风险评估和预测中TC降雨的概率建模在计算上可能很昂贵，并且现有模型在很大程度上无法建模关键的降雨不对称，例如雨带和室外过渡。在这里，开发了一个基于机器的框架，以模拟北大西洋盆地的水上TC降雨。首先，使用天气研究和预测（WRF）模型组装了26个历史事件的高分辨率TC降水模拟目录。然后，通过主成分分析（PCA）分解了这些历史事件的降雨的模拟空间分布，对分数回归森林（QRF）模型进行了训练，以预测最初的五个主成分（PC）权重的条件分布。使用历史卫星数据和QRF模型分别估算了雨比率水平的条件分布。使用这些模型，可以鉴于一组风暴特征和局部环境条件，可以对降雨图的概率预测进行。与卫星观测值相比，该模型能够捕获风暴总降雨量，其相关系数为0.96，R 2值为0.93。此外，与卫星观测值相比，该模型在对小时总降雨进行建模方面表现出良好的准确性。降雨比率图还与历史卫星观测值和交叉验证期间的WRF模拟进行了比较，估计值的空间分布捕获了与TC雨带，波数不对称的降雨可变性，可能是红色的不对称和可能是红外的转变。
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摘要在现场进行了一个实验，以根据D 2统计数据的29个定量性状来评估水稻种质的现有变异性。整个种质被分为5个簇，其中群集III和群集II之间记录了最高的群间距离。群集I显示出发芽率，植物高度，圆锥体重，尖峰生育能力，根长，总氮，粗蛋白，谷物N％，nute，Nute，100粒度和谷物产量的最高平均值。已经发现，群集II在几天至50％开花的天数，成熟天数，植物圆锥体，干重的天数，耳朵干tiller的数量，收获指数，叶绿素A和植物III的谷物产量和谷物III显示最高的平均值的最高平均值，淀粉干重，淀粉蛋白酶含量，PNUE，生物学产量和NHI。群集IV记录了圆锥花长度，叶绿素B和总叶绿素的最高平均值，而群集V的旗帜叶长度，旗叶宽度和旗帜叶面积的最高平均值。主成分分析显示，PC 1（18.2％）和PC 2（16.2％）贡献的基因型中总变异性为34.4％。叶绿素A和总叶绿素（7.41％）对观察到的多样性贡献了最大值。thupfu lha和cluster i的thupfu lha和rcm和群集III的Tap Youli具有理想的特征，即，谷物n％，pnue，pnue，nute，by和nhi，可以选择进行交叉。因此，建议同时选择这些特征，以改善水稻育种计划。关键字：D 2统计，欧几里得距离，遗传差异，主成分分析，贡献％。
分层聚类与可解释的患者分层的原理成分集合
摘要。患者分层通过基于其分子和/或临床特征鉴定出不同的亚组，在个性化医学中起着至关重要的作用。但是，许多基于机器学习的分层技术无法识别与每个患者组相关的本质生物标志物特征。在本文中，我们提出了一种使用分层集合聚类来解释的患者分层的新方法。我们的方法利用具有与主成分分析（PCA）结合的采样，以捕获最重要的模式和贡献生物标志物。我们使用机器学习基准数据集和来自癌症基因组地图集（TCGA）的现实世界数据的方法的有效性，展示了检测到的患者簇的可解释性。