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CNN与视觉变压器的集合学习MRI图像上的脑病变分类
抽象的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT），在MRI图像上脑损伤的分类中已经实现了最先进的性能。但是，这种类型的图像的复杂性要求CNN使用具有更多参数的更深层体系结构，以有效地捕获其高维特征和微妙的变化。一方面，VIT提供了一种应对这一挑战的不同方法，但是它们需要更大的数据集和更多的计算成本。在另一侧，整体深度学习技术（例如装袋，堆叠和增强）可以通过组合多个CNN模型来帮助减轻这些限制。这项研究探讨了这些方法，并使用三种方法进行比较，以评估其准确性和效率：基于CNN的转移学习，基于VIT的转移学习和集成深度学习技术，例如基于XGBOOST，ADABOOST方法，袋装，堆叠和提高。在四个具有不同级别的复杂性和脑部病变类型水平的MRI图像数据集上进行的实验表明，与已经存在的方法相比，CNN与集合技术的组合为单个CNN和VITs提供了非常有竞争力的性能，并具有有趣的改进。
病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。
引用Nawaz T，Awan T，Zahoor H，Gul R，Bibi S，Uddin A，Abbas G，Ghafoor SU，Belay SA，Rehman A，Rehman A，Li X-G和Tabassum S（2025）突变分析
结果：与对照组相比，AC患者的平均MG长度为4.48±1.04 mm（4.72±0.94 mm）。AC患者中央5个腺体的平均长度为4.94±1.67 mm，也比对照组的中央5个腺体（5.38±1.42 mm）短。与对照组相比，AC患者的中央5个腺体面积（1.61±0.64 mm 2）降低（1.79±0.62 mm 2）。。在过敏组（8.65±6.31 s）中，非侵入性的第一个撕裂纤维分裂时间比对照组（10.48±2.58 s）短（p <0.05）。与对照组（0.97±0.30）相比，过敏组的结膜拥塞更高（1.1±0.52）（p <0.05）。过敏组（8.33±7.6）的OSDI评分高于对照组（4.00±0.50）（p <0.05）。相关性分析表明，腺辍学比与男性性别呈正相关，并且与年龄和OSDI分数负相关。此外，尽管Mg数量增加，但仍未提高泪液稳定性。
基于变分测量的生成建模量子计算
基于测量的量子计算 (MBQC) 为设计量子算法提供了一种独特的范式。事实上，由于量子测量固有的随机性，MBQC 中的自然操作不是确定性和单一的，而是增加了概率副产品。然而，到目前为止，MBQC 的主要算法用途是完全抵消这种概率性质，以模拟电路模型中表达的单一计算。在这项工作中，我们建议设计包含这种固有随机性的 MBQC 算法，并将 MBQC 中的随机副产品视为计算资源。作为随机性可以带来好处的自然应用，我们考虑生成建模，这是机器学习中以生成复杂概率分布为中心的任务。为了完成这项任务，我们提出了一种变分 MBQC 算法，该算法配备了控制参数，允许人们直接调整计算中允许的随机性程度。我们的代数和数值结果表明，这种额外的随机性可以显著提高某些生成建模任务的表达能力和学习性能。这些结果凸显了利用 MBQC 固有随机性的潜在优势，并激发了对基于 MBQC 的算法的进一步研究。
图生成的变分流匹配
我们将流匹配作为变异推理的公式，我们称为变异流匹配（VFM）。基于此公式，我们开发了Catflow，这是一种用于分类数据的流匹配方法。catflow易于实现，计算上有效，并且在图生成任务上取得了强大的结果。VFM中的关键观察是，我们可以根据后概率路径的变异近似来对流的矢量场进行参数化，这是轨迹的可能端点上的分布。我们表明，这种变分的解释既可以接受catflow目标，又将原始流量匹配目标作为特殊情况。我们还将VFM与基于分数的模型相关联，其中动力学是随机的而不是确定性的，并基于重新持续的VFM目标，在模型可能性上得出了绑定。我们在一个抽象的图生成任务和两个分子生成任务上评估catflow。在所有情况下，CATFLOW都超过或匹配当前最新的表现。
二次量子变分蒙特卡罗
本文介绍了二次量子变分蒙特卡罗 (Q 2 VMC) 算法，这是量子化学中的一种创新算法，可显著提高求解薛定谔方程的效率和准确性。受虚时间薛定谔演化的离散化启发，Q 2 VMC 采用了一种新颖的二次更新机制，可与基于神经网络的假设无缝集成。我们进行了大量的实验，展示了 Q 2 VMC 的卓越性能，在跨各种分子系统的波函数优化中实现了更快的收敛速度和更低的基态能量，而无需额外的计算成本。这项研究不仅推动了计算量子化学领域的发展，还强调了离散化演化在变分量子算法中的重要作用，为未来的量子研究提供了一个可扩展且强大的框架。
提高大型流行病学研究中体细胞突变分析的准确性：解决没有匹配病例的问题
纽约，纽约州 联系人：Ronglai Shen ( shenr@mskcc.org ) 摘要 理想情况下，使用患者匹配的正常细胞样本作为基准来检测肿瘤中的体细胞突变。这样一来，就可以将体细胞突变与罕见的种系突变区分开来。在大型回顾性研究中，档案组织收集会对获取正常 DNA 样本造成挑战。在本文中，我们提出了一种在没有匹配的正常样本的情况下改进体细胞突变分析的方案。该方法的灵感来自 InterMEL 研究，这是一项大规模流行病学调查，涉及对 1000 个原发性黑色素瘤样本进行多组学、多机构基因组分析。实现改进突变调用的关键见解是种系突变应产生约 50% 的变异等位基因频率 (VAF)。虽然纯肿瘤样本中的体细胞突变也有望获得类似的 50% VAF，但通常肿瘤纯度远低于 50%，导致 VAF 明显较低。利用一种可以同时估计肿瘤纯度和 VAF 的技术，我们开发了一种更好地区分体细胞变异和种系变异的方法。基于 InterMEL 研究中 137 个黑色素瘤与匹配的正常组织来提供黄金标准，我们表明使用一组（不匹配的）正常样本的传统流程存在错误
研究变分量子算法的可训练性
量子计算因其具有彻底改变计算能力的潜力而备受关注，随着它的出现，各种子领域的众多应用也应运而生。其中一个特别的子领域是量子神经网络 (QNN)，它建立在流行且成功的经典对应物之上。QNN 通过利用量子信息中的量子力学原理和概念提供了一种替代方法。本论文项目研究变分量子算法作为量子神经网络的可训练性。具体而言，研究了用于天线倾斜优化用例的量子神经网络假设。QNN 架构在强化学习数据集上进行了测试，当仅实施单层时，其预测误差较低。此外，通过参数初始化技术检查了荒芜高原 (BP) 现象，该技术并没有改善模型的性能，因为添加了 QNN 的多层。最后，研究了训练数据集的结构，其中考虑了初始纠缠、线性独立性和正交性。研究发现，可控的纠缠量是有利的，没有纠缠或过多的纠缠会对模型的性能产生不利影响，而线性独立性和正交性的重要性高度依赖于数据集，线性独立性显示出进一步减少所需训练数据集大小的潜力。
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而
变分算法中的量子经典权衡和多控制量子门分解
近期量子计算机的计算能力受到门操作的噪声执行和有限数量的物理量子比特的限制。混合变分算法非常适合近期量子设备，因为它们允许在用于解决问题的量子资源和经典资源数量之间进行广泛的权衡。本文通过研究一个具体案例——将量子近似优化算法 (QAOA) 应用于最大独立集 (MIS) 问题的实例——研究了算法和硬件层面的权衡。我们考虑了 QAOA 的三种变体，它们在算法层面根据所需的经典参数数量、量子门和所需的经典优化迭代次数提供不同的权衡。由于 MIS 是一个受约束的组合优化问题，因此 QAOA 必须尊重问题约束。这可以通过使用许多多控制门操作来实现，这些操作必须分解为目标硬件可执行的门。我们研究了该硬件级别可用的权衡，将不同本机门集的门保真度和分解效率组合成一个称为门分解成本的单一指标。