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风暴阵风预测与机器学习算法和美国东北部WRF模型变量的整合
摘要：风阵通常与严重危害有关，并可能造成结构和环境损害，从而使阵风预测成为天气预报服务的关键要素。在这项研究中，我们探讨了与天气研究和预测模型的数值天气预测输出集成的Ma-Chine学习（ML）算法的利用，以使风阵电位的估计与观察到的阵风相结合。我们使用了两种ML算法，即随机森林（RF）和极端梯度提升（XGB），以及两种统计技术：具有识别链函数（GLM-sidentity）的Generalized线性模型和具有原木链接功能（GLM-LOG）的广义线性模型（GLM-LOG），以预测Sover tomk for tomp form for the Somk wink for the Somest for Nouthest for Northest for Netast（NE）。我们使用了2005年至2020年间发生的61种模拟的热带和热带风暴来开发和验证ML和统计模型。为了评估ML模型性能，我们将结果与WRF的后阵风潜力进行了比较。我们的发现表明，ML模型，尤其是XGB的表现比统计模型和WRF（WRF-UPP）模型的统一后处理器表现出色，并且能够更好地与所有风暴中观察到的阵风相结合。ML模型面临着捕获阵风分布的上尾的挑战，学习曲线表明，XGB比RF更具效率，而在较少的风暴中产生更好的预测。
使用机器学习算法的自组装光催化二氧化碳降低性能的多变量多功能优化
摘要：将CO 2减少到燃料和平台化学物质中是实现循环经济的一种有前途的方法。但是，既定的优化方法都不适合多变量的多次光催化系统，因为它们旨在优化一个性能指标，同时牺牲其他标准，从而限制整体系统性能。在此，我们通过定义一个考虑多个功绩数字的整体系统性能的指标来解决这一多项挑战，并采用机器学习算法来通过大型参数矩阵有效地指导我们的实验，以使整体优化可用于人类实验主义者。作为一个测试平台，我们采用了一个五组分系统，该系统将自组装到光催化胶束中，以减少CO 2-CO，我们对其进行了优化，以同时提高产量，量子收益率，周转数和频率，同时保持高选择性。使用机器学习算法利用数据集可以量化每个参数对整体系统性能的影响。出乎意料地揭示了缓冲液浓度是最佳光催化活性的主导参数，并且是催化剂浓度的四倍。通过提供对绩效瓶颈的前所未有的见解，增强可比性的前所未有的见解，扩大了这种方法来定义和优化整体绩效的使用和标准化将加速催化的进展，并取得了比较的比较。■简介
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
AI AGE中的多元，功能和复杂生物医学数据的变量选择方法
个性化医学和数字健康中的许多问题都取决于对高分辨率患者监测产生的连续时间功能生物标志物和其他复杂数据结构的分析。在此上下文中，这项工作提出了基于最佳subsset选择的指标空间中的多变量，功能，甚至更一般结果的新的新变量选择方法。我们的框架适用于几种类型的回归模型，包括线性，分位数或非参数添加剂模型，以及广泛的随机响应，例如单变量，多变量欧几里得数据，功能性，甚至随机图。我们的分析表明，我们所提出的方法在准确性方面的表现优于最先进的方法，尤其是在速度方面，与各种统计响应的竞争对手相比，作为数学功能的情况，对竞争对手的几个数量级改善。尽管我们的框架是一般的，并且不是为特定的回归和科学问题而设计的，但文章是独立的，专注于生物医学应用。在临床领域，为生物统计学，统计数据和人工智能专业人士的宝贵资源是对这一新技术AI-ERA中可变选择问题感兴趣的人工智能的宝贵资源。关键字：变量选择，多元数据，复杂的统计响应，数字健康，个性化医学。
遗传学，育种和基因工程以改善棉籽油和蛋白质：评论针对环境动力学的优化变量
这项研究的目的是确定外国直接投资（FDI），可再生能源（RE），能源消耗指数（ECI），全球化（GLO）和绿色技术创新（GTI）对环境污染（GTI）对使用DARDL评估者的1980年至2019年的时间序列数据对环境数据进行了限制性折衷的方式来探索peterivers distort distort veriv iniv distort veriv iniv iniv iniv iniv iniv iniv iniv distort veriv niv veriv niv iniv iniv iniv iniv veriv niv veriv niv inver inver的污染的影响。结果表明，GTI污染了环境可持续性（ES）。被污染的安全屋概念声称外国直接投资对该国固有的特征有负面影响。最后，人们正在唤醒ES的重要性。在其他原因中间发现了从GTI到碳排放的单头因果关系，化石燃料副产品需要变成绿色能源资源，以减少环境污染。最后，该研究证明了外国直接投资是中国环境污染的主要来源。根据DARDL研究的发现，外国直接投资和城市化，绿色技术创新和中国的环境污染政策方向彼此一致。
在确定性多项式时间中计算单变量的 Igusa 局部 zeta 函数
Igusa 的局部 zeta 函数 Z f , p ( s ) 是生成函数，它计算 f ( x ) mod pk 中所有 k 的积分根的数量 N k ( f )。在解析数论中，有一个著名结果，即 Z f , p 是 Q ( ps ) 中的有理函数。我们针对一元多项式 f 给出了这一事实的基本证明。我们的证明是建设性的，因为它给出了根数量的闭式表达式 N k ( f )。我们的证明与 Dwivedi、Mittal 和 Saxena (计算复杂性会议，2019) 最近的根计数算法相结合，产生了第一个确定性的 poly( | f | , log p ) 时间算法来计算 Z f , p ( s )。以前，只有当 f 完全分裂在 Q p 上时才知道一种算法；它需要有理根来使用树的生成函数的概念（Zúñiga-Galindo，J. Int. Seq.，2003）。
多元贝叶斯结构化变量选择用于药物基因组学研究
很大一部分晚期实体瘤具有潜在可治疗的基因组变异体（Fontes Jardim等，2015; Le Tourneau等，2015； Von Hoff等，2010），但实际上很少有癌症患者受益于基因组知识治疗（Marquart等人，2018年）。因此，通过更好的患者分层和疗法的患者设计，有很大的潜力可以改善对个别患者的治疗的使用和利益。精确癌症医学旨在根据每个患者疾病的详细分子表征来指导癌症患者治疗。一种快速获得关注的策略是离体癌症药物敏感性筛查，该策略预示着对癌细胞系和患者衍生细胞中一系列潜在疗法的反应，并确定与药物反应相关的分子特征。研究，药物替代性和分子（多词），数据都可以使用的研究通常称为药物研究。在本文中，我们采用具有高维输入矩阵的多元（多响应）回归设置来分析药物基因组学数据，其中几种药物的敏感性是响应变量，分子（多）OMICS变量是输入特征。我们分析了癌症（GDSC）数据库中药物敏感性基因组学的数据（Garnett等，2012; Yang等，2013），其中包含来自药物敏感性筛选的结果，用于代表数百种泛滥癌症的癌症药物的癌症药物的结果。
脑功能连接的协变量辅助主回归的贝叶斯估计
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人（2021b）的协变量辅助主（CAP）回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言，该方法估计一组多元响应信号的线性投影，其方差与外部协变量相关。在神经科学中，人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣，我们将其称为功能连接（FC）（Lindquist 2008；Fornito 和 Bullmore 2012；Fornito 等人 2013；Monti 等人 2014；Fox 和 Dunson 2015）。功能连接背后的大脑信号是多变量的，在分析功能连接时，每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系（Varoquaux 等人，2010），因为这种统计依赖性与行为特征（协变量）相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维，以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常，分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域（ROI）的节点，其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后，根据每个节点时间过程之间的统计依赖性（van der Heuvel 和 Hulshoff Pol，2010；Friston，2011），估计网络连接（或节点之间的“边缘”结构）。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数（ Hutchison 等人，2013 年）以及部分
通过多项式样条函数进行固定和自由结单变量最小二乘数据近似
8 结点放置策略 9 8.1 手动方法 . ... . ... . 22 8.11 结点初始化和候选结点位置 . . . . . . . . . . 22