XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向量
使用支持向量机分析睡眠阶段
3 方法 9 3.1 设备. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ...
使用python-oracledB中的Oracle数据库23AI向量
＃vector.py import import impas intim intray导入oracledb un =“ scott” cs =“ localhost/orclpdb1” pw = getPass.getPass.getPass（f“ Enter for {un}@{cs}：”） = array.Array（'d'，[4.25，5.75，6.5]）＃64位float vector_data_8 = array.Array.Array（'B'，[7，8，9]）＃8位签名的整数Vector vector vector_data_data_bin = array = array.Array.Array.Array（ oracledb.connect（user = un，password = pw，dsn = cs）as conn：cursor = conn.cursor（）cursor.execute.execute（“如果存在samem sample_vector_tab”）cursor.execute.execute（“”） int8），vbin vector（24，二进制））“”）cursor.execute（“插入sample_vector_tab values（：1，：1，：2，：3，：3，：4）”，[vector_data_32，vector_data_64，vector_data_64，vector_data_8，vector_data_8，vector_data_data_data_bin] curnecter.exectectectectectectectectem.tecter.exab.excute.exectab.try * curry.tab.tab.tabry.tabry.tab）光标中的行：
使用模糊支持向量机的情感分析...
The Ministry of Communication and Information and the Ministry of BUMN of The Republic of Indonesia designed a mobile app “Peduli Lindungi” to be used to help the public and related government agencies in carrying out screening and tracing people's movement to stop the spread of Corona Virus Disease (Covid-19).The existence of a mobile app, “Peduli Lindungi” triggers abundant different sentiments from the Indonesian community, either positive or负面情绪。基于积极的情绪，印度尼西亚共和国政府可能会对该应用程序的各个方面有一些反馈。相比之下，负面的情感可以用作移动应用程序潜在改进的初始点。本研究应用模糊支持向量机（FSVM）模型来对用户对Peduli Lindungi应用程序的评论进行分类。FSVM可以将客户的评论分为两个或多个类别，并且比其他分类方法相对更高的准确性。这项研究的结果表明，使用FSVM的评论分类可产生良好的准确性，值为77％。完全正确的预测是2813个评论中的2192个评论。
使用支持向量机进行脑肿瘤图像分类
摘要 本文致力于开发一种对脑肿瘤（包括胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤）的 MRI 图像进行分类的模型。数据集是从 Kaggle 收集的。然后，它被组织起来并上传到 GitHub。这项工作利用了 Python 的不同库，即 Matplotlib、NumPy 和 Sci-Kit Learn。Google Collaboratory 已用于执行环境，存储要求有限，为 108 GB。图像从名为“Brain-Tumor”的 GitHub 存储库克隆到 Google Collaboratory。该存储库包含一个对应于所有指定类型肿瘤图像的数据集。支持向量机算法已用于分类。所提出模型的准确率在 84% 到 92% 之间。关键词：Google Collab、图像分类、MRI 图像、机器学习、存储库、支持向量机 (SVM)
向量符号架构作为新兴硬件的计算框架
稿件收到日期为 2022 年 4 月 11 日；修订日期为 2022 年 6 月 30 日；接受日期为 2022 年 9 月 2 日。当前版本日期为 2022 年 10 月 17 日。Denis Kleyko 的工作部分得到了欧盟“地平线 2020”研究与创新计划（根据玛丽居里资助协议 839179）的支持，部分得到了美国国防高级研究计划局 (DARPA) VIP（超高清项目）和 AIE（HyDDENN 项目）计划的支持，部分得到了空军科学研究办公室 (AFOSR)（资助编号为 FA9550-19-1-0241）的支持，部分得到了英特尔 THWAI 计划的支持。 Pentti Kanerva 的工作部分由 DARPA 的 VIP（超高清项目）和 AIE（HyDDENN 项目）计划资助，部分由 AFOSR（拨款 FA9550-19-1-0241）资助。Bruno A. Olshausen 的工作部分由 DARPA 的 VIP（超高清项目）和 AIE（HyDDENN 项目）计划资助，部分由 AFOSR（拨款 FA9550-19-1-0241）资助，部分由英特尔的 THWAI 计划资助。Jan M. Rabaey 的工作部分由 DARPA 的 VIP（超高清项目）和 AIE（HyDDENN 项目）计划资助。 Dmitri A. Rachkovskij 的工作部分由乌克兰国家科学院资助，资助编号为 0120U000122、0121U000016、0122U002151 和 0117U002286；部分由乌克兰教育和科学部资助，资助编号为 0121U000228 和 0122U000818；部分由瑞典战略研究基金会 (SSF) 资助，资助编号为 UKR22-0024。Friedrich T. Sommer 的工作部分由英特尔的 THWAI 计划资助，部分由 NIH 资助，资助编号为 R01-EB026955，部分由 NSF 资助，资助编号为 IIS-1718991。 （通讯作者：Denis Kleyko。）Denis Kleyko 就职于美国加州大学伯克利分校红木理论神经科学中心，加利福尼亚州伯克利市 94720，同时还就职于瑞典研究机构智能系统实验室，瑞典希斯塔 16440（电子邮箱：denis.kleyko@ri.se）。
使用支持向量机进行脑肿瘤分类
摘要 如果能及早发现脑肿瘤并进行有效治疗，人的生命就有可能得到保护。在 MRI 层中准确诊断恶性肿瘤是一项细致的工作，因此，所提出的方法能够准确地对肿瘤进行分类。磁共振成像 (MRI) 是分析脑肿瘤图片最常用的方法之一。有几种图像分类方法和算法。机器学习和分类算法的目的是从训练中自动学习，然后得出准确的结论。本研究考察了肿瘤分类算法对 MR 脑图像属性进行分类的有效性。在分类过程中，对传入图像的统计特征进行评估，并将数据仔细分成多个类别。使用 SVM（支持向量机）和逻辑回归机器学习算法测试这些数据。SVM（支持向量机）技术的准确率为 96%，证明其优于其他算法。
二阶圆锥编程和支持向量机的量子算法
δ2log（1 /ϵ），其中r是SOCP的等级和n，δ界限了中间溶液与锥形边界的距离，ζ是由√n的参数上限，κ是在经典IPM中出现的矩阵的上限。该算法将其输入作为任意SOCP的合适量子描述，并输出了给定问题的δ-差异ϵ-最佳解决方案的经典描述。此外，我们执行数值模拟，以确定上述参数的值，然后将SOCP求解至固定的精度ϵ。我们提供了实验证据表明，在这种情况下，我们的量子算法在最佳的经典算法上表现出多项式加速，用于解决时间O（NΩ+0。5）（在这里，ω是矩阵乘法指数，值约为2。37理论上，在实践中最多3）。对于随机SVM（支持向量机）大小O（n）的实例，量子算法量表为O（n K），其中指数k估计为2。59使用最小二乘力法。在同一家庭随机实例上，外部SOCP求解器的估计缩放指数为3。31对于最先进的SVM求解器为3。11。
具有声学靶向基因递送的工程病毒向量
靶向基因传递到大脑是神经科学研究的关键工具，并且具有治疗人类疾病的重要潜力。然而，通常通过入侵注射限制其适用的研究范围和临床应用的范围，通常通过侵入性注射来进行常见基因载体（例如腺相关病毒（AAV））的特定地点传递。另外，集中的超声血脑屏障开口（FUS-BBBO）进行了无创，可以从系统性循环中使AAVS进入大脑的位点特异性进入。但是，当与天然AAV血清型结合使用时，该方法的转导效率有限，并且会导致周围器官的实质性不良转导。在这里，我们使用高吞吐量在体内选择来设计新的AAV矢量，专门设计用于FUS-BBBO位置的局部神经元转导。所产生的载体显着增强了超声靶向的基因递送和神经元的偏移，同时减少了周围转导，从而在两种经过测试的小鼠菌株中靶向特异性的靶向提高了十倍以上。除了增强非侵入性基因递送到特定大脑区域的唯一已知方法外，这些结果还建立了AAV矢量为特定物理递送机制而进化的AAV量的能力。
使用您喜欢的向量克隆有毒靶标和不稳定的DNA
图1。有毒基因产物成功克隆在CopyCut ER™Epi400™电用量细胞中。大肠杆菌ACP（酰基载体蛋白，抑制细胞生长）和噬菌体T4 regb（分别裂解细菌RNA，对大肠杆菌剧毒的RNA内核酸酶）分别将其克隆到高拷贝矢量PUC18或PET11中。transformax™EC100™细胞中的全长ACP克隆在测序时包含多个点突变。