XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System主成分
探索杂物体的化学空间
Figure 1: Depicts a) A conceptual figure showing different chemical subspaces, including unknown chemical space (gray), exposome chemical space (yellow), measurable chemical space (blue), measured chemical space (magenta), and identified/characterized chemical space (green) whereas b) shows the chemicals in US-EPA CompTox with 800 k unique structures.主成分图是使用六个元素质量缺陷和US-EPA Comptox中化学物质的单异位素质量产生的（这些计算的详细信息可在其他地方提供33,34）。应注意的是，子空间的大小仅用于可视化目的，并且不代表这些空间的真实大小。
MATH0114 机器学习和人工智能数学
本模块将向学生介绍机器学习和人工智能中最广泛使用的一些方法背后的理论基础。我们将深入研究三种学习范式的数学基础，每种范式都包含一种旗舰方法：（i）监督学习的线性回归，（ii）无监督学习的主成分分析，以及（iii）深度学习的反向传播。此外，我们将研究扩散模型背后的数学原理，扩散模型是目前最值得注意的从文本生成图像的生成式人工智能方法之一。除了这些技术的理论方面，学生还将通过讲座中展示的实际示例接触机器学习算法的实际实施。将提供有关所研究方法的编码（使用 Python）的在线教程。
计算机视觉和图像处理
1实施各种灰度转换以增强图像。2实施直方图均衡技术。3编写一个程序，以在输入图像上应用卷积过程以进行图像平滑。4实现定向梯度（HOG）的直方图进行特征提取。5编写一个程序，以在输入图像上应用比例不变特征变换。6实施视频中背景减法的框架差异技术。7实施主成分分析以计算特征向量以降低维度。8实施对象检测算法yolo。9实现R-CNN算法进行对象检测。10使用光流技术实施运动估计。11实现对象识别。12实现面部表达识别。
全基因组关联研究 (GWAS) 揭示了与马铃薯种质花卉性状相关的遗传基础
摘要：马铃薯是一种重要的非谷类主食作物，是世界大量人口的食物来源。全基因组关联研究（GWAS）分析已成为一种有用的工具，通过揭示与感兴趣性状的显著关联来揭示重要植物性状的遗传基础。本研究旨在探索表型多样性并确定与重要花部性状相关的遗传基础。总共使用 237 个四倍体马铃薯基因型作为植物材料，并根据增强区组设计连续两年（2016 年、2017 年）进行田间试验。所研究的花部性状的方差分析反映了非常显著的基因型效应。两年的平均数据显示雌蕊长度（5.53 至 9.92 mm）、雄蕊长度（6.04 至 9.26 mm）和雄蕊上方雌蕊长度（1.31 至 4.47 mm）存在显著差异。 Pearson 相关性分析表明雌蕊长度与雄蕊长度 (r = 0.42) 以及雌蕊高于雄蕊的长度 (r = 0.28) 之间存在高度显著的正相关性。进行了主成分分析，认为前两个主成分共占 81.2% 的变异。星座图根据雄蕊和雌蕊长度将所研究的马铃薯组分为两个主要种群。总共使用了 12,720 个 SNP 标记进行标记-性状关联，发现两年内共有 15 个标记与所研究的性状显著相关。在两年内识别相同的标记有助于验证获得的标记-性状关联。所识别的显著标记反映了一些可能对马铃薯育种计划有益的假定候选基因。据我们所知，这是第一项确定重要花卉性状遗传基础的研究，可能对对这些性状的马铃薯标记辅助育种感兴趣的科学界有所帮助。
对物联网的隐私机器学习的性能评估
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 1。3贡献3 1。4论文大纲4 2相关工作5 2。1个隐私权培训5 2。2隐私保护推论8 2。2。1个obfnet 10 2。3其他混淆技术12 2。3。1传统混淆技术12 2。3。2 P 3系统13 2。 3。 3 DeepObfuscator 13 2。 3。 4基于GAN的面部混淆14 2。 4差异隐私14 3背景17 3。 1多层感知器17 3。 2卷积神经网络17 3。 3自动编码器18 3。 4神经网络计算复杂度度量19 3。 5降低降低19 3。 5。 1主成分分析（PCA）20 3。 5。 2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。 5。 3拥挤问题22 4方法论23 4。 1个obfnet创建23 4。 2像素溢出问题23 4。 3攻击方案24 4。 4量化隐私25 4。 5数据生成26 4。 5。 1彩色素26 4。 5。 2嘈杂的数据集26 4。 5。 3路径数据集28 4。 6反转攻击28 4。 6。 1重建网络（RECNET）29 4。 7特征提取攻击29 4。 7。 1 Colornet 30 4。 7。 9。2 P 3系统13 2。3。3 DeepObfuscator 13 2。3。4基于GAN的面部混淆14 2。4差异隐私14 3背景17 3。1多层感知器17 3。2卷积神经网络17 3。3自动编码器18 3。4神经网络计算复杂度度量19 3。5降低降低19 3。5。1主成分分析（PCA）20 3。5。2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。5。3拥挤问题22 4方法论23 4。1个obfnet创建23 4。2像素溢出问题23 4。3攻击方案24 4。4量化隐私25 4。5数据生成26 4。5。1彩色素26 4。5。2嘈杂的数据集26 4。5。3路径数据集28 4。6反转攻击28 4。6。1重建网络（RECNET）29 4。7特征提取攻击29 4。7。1 Colornet 30 4。7。9。2 Noisynet和Pathnet 31 4。8维度降低31 4。9实验体系结构33 4。1灯网33
学科名称：人工智能原理
建模和搜索。问题表示方法（状态空间表示、问题分解、约束满足问题、逻辑表示），使问题可以被视为路径查找问题。路径查找问题的图形表示。AND/OR 图。搜索系统的总体方案。搜索系统的控制策略和启发式方法。启发式搜索。著名的不可撤销策略：爬山搜索、禁忌搜索、模拟退火算法。尝试性策略：回溯算法和图搜索算法（A*、B、EMA* 等）。进化算法。双人游戏。游戏的表示。获胜策略。子树评估：极小最大算法和 alpha-beta 剪枝。机器学习简介。监督学习和一些示例（k-最近邻方法、决策树、随机森林、深度学习）。无监督学习和一些示例（k-均值算法、主成分分析）。
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
自动QML：通过在灰度图像上使用进化算法的稳健量子启发的分类器的自动生成和培训
提出了一种新的混合系统，用于通过使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发的分类器。定义了动态适应性函数，以获得最小的电路复杂性和最高的观点数据精度，从而确保所提出的技术是可以推广且健壮的。同时，它通过惩罚其外观和门数来最大程度地减少生成电路的复杂性。通过使用二维降低方法来减少图像的大小：主成分分析（PCA），该方法在个人内部编码并由系统进行了遗传优化，以及一个小的卷积自动编码器（CAE）。这两种方法相互比较，并采用经典的非线性方法来理解其行为，并确保分类能力是由于量子电路而不是用于降低维度的预处理技术引起的。
