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人工智能模型和员工生命周期管理：
1.简介 创新、新技术和 Covid 19 大流行对人力资源管理 (HRM) 提出了新的挑战。这些变化不仅要求员工掌握一套新技能，还影响了任务的执行方式，并加剧了平台经济和平台劳动力的出现 (Illéssy、Huszár 和 Makó，2021；Makó 和 Illéssy，2020)。此外，信息系统极大地促进了存储和收集与个人相关的数据的过程，这为组织劳动力的决策提供了基础。文献中提出了许多用于分析这些信息的统计模型，但随着人工智能 (AI) 模型的普及，这些模型在 HRM 中的使用已变得普遍。AI 模型有两个特点使其有别于统计模型，也使得这些模型的使用比统计模型更受欢迎。它们的第一个特点是这些模型在非线性和噪声数据中的高性能（Ardabili 等人，2019 年；Nosratabadi、Szell 等人，2020 年）。第二个特点是这些模型能够从数据中学习以提高其性能。换句话说，机器学习和深度学习模型是 AI 模型的子集，它们能够在训练阶段识别数据中的趋势，甚至是非线性和噪声数据，以对数据进行分类或根据已识别的模式预测现象的行为（Nosratabadi、Ardabili、Lakner、Mako 和 Mosavi，2021 年；Nosratabadi 等人，2020 年）。因此，AI 模型已被用来利用这些特性，并找到人力资源管理不同阶段问题的适当解决方案。然而，文献中没有综合全面的研究来确定哪些人力资源管理问题可以通过 AI 模型来解决。因此，本研究旨在通过系统评价研究弥合文献中的这一空白，以确定 AI 如何能够帮助人力资源经理。为了评估 AI 在人力资源管理中的贡献，本研究使用员工生命周期 (EL) 模型。EL 模型实际上是一种人力资源管理模型，它解释了员工从受雇到离开组织的所有不同生命阶段。受此模型的启发，本研究旨在确定 AI 模型对 EL 管理每个阶段的贡献。因此，本研究打算回答的研究问题是：
![arXiv:2112.10651v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\976b7fc9a8f06367ba9526968d627a1ef61d741c.webp)
arXiv:2112.10651v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 20 日
在量子信息处理的实际实现中，测量读出阶段可能存在噪声，其中误差不仅出现在单个量子比特上，而且出现在多个量子比特上，后者称为串扰误差。在这项工作中，我们提出了一个用于减轻测量误差的框架，用于减轻单个误差和串扰误差。缓解协议包括两个步骤，首先是量子预处理，在测量之前应用局部幺正变换，然后是经典后处理，操纵测量结果以恢复无噪声数据。量子预处理中的局部幺正可以通过量子探测器断层扫描表征噪声测量来构建。我们表明，缓解协议可以将多个量子比特上的测量误差保持在与单量子比特读出一样多的水平，即，多个量子比特上的测量误差率被抑制到百分比水平。缓解协议在 IBMQ Sydney 中实现并应用于纠缠生成电路的认证。事实证明，缓解协议可以成功消除测量误差，从而可以有效地认证纠缠生成电路。
基于活动关系的药物发现：评论
摘要这篇全面的评论探讨了集合机器学习技术在定量结构 - 活性关系（QSAR）建模中的关键作用。它强调了准确的QSAR模型在简化候选化合物选择方面的重要性，并突出了合奏方法，包括Adaboost，梯度增强，随机森林，额外树木，XGBoost，LightGBM和Catboost的重要性，有效地解决了诸如过度拟合和噪声数据的挑战。该评论介绍了集合学习在QSAR内的分类和回归任务中的最新应用，从而在不同的数据集和目标属性中展示了这些技术的出色预测准确性。它还讨论了整体QSAR建模中的关键挑战和考虑因素，包括数据质量，模型选择，计算资源和过度拟合。审查概述了集成QSAR建模的未来方向，包括多模式数据的集成，解释性，处理不平衡的数据，自动化和个性化医学应用，同时强调了在此演变领域中对伦理和监管指南的需求。
基于微带陷波电路的RFID应变传感器信息融合新方法
摘要：从目前发展现状来看，无芯片射频识别（RFID）传感器在结构健康监测中的应用存在检测难、效果差、设计功能单一等缺点，限制了该技术的进一步发展。因此，提出一种新型RFID应变传感器，实现小型化无芯片RFID编码标签结构紧凑、功能分离。集成圆盘单极子天线使无线测量成为可能。通过单参数应变仿真分析，确定了6个线性度较好的特征参数。采用时间序列数据增强算法和背景噪声数据增强算法对训练集进行扩充。然后利用BP神经网络进行数据融合，训练误差最终收敛到0.0005。设计了有线与无线对比实验，并通过有线实验对无线实验进行优化。无线测量实验结果表明，结合多参数信息融合技术，所提出的传感器与实际应变的平均误差为6.04%，最小误差为0.25%，应变传感器多参数融合监测方法修正了单参数测量的误差，提高了其准确性和鲁棒性。
厚 Al0.85Ga0 中的异常过量噪声行为。...
Al 0.85 Ga 0.15 As 0.56 Sb 0.44 由于其电子和空穴电离系数之间的比率非常大，因此作为 1550 nm 低噪声短波红外 (SWIR) 雪崩光电二极管 (APD) 的材料最近引起了广泛的研究兴趣。这项工作报告了厚 Al 0.85 Ga 0.15 As 0.56 Sb 0.44 PIN 和 NIP 结构的新实验过剩噪声数据，测得的噪声在比以前报告的乘法值高得多的倍增值下（F = 2.2，M = 38）。这些结果与经典的 McIntyre 过剩噪声理论不一致，该理论高估了基于该合金报告的电离系数的预期噪声。即使添加“死区”效应也无法解释这些差异。解释观察到的低过量噪声的唯一方法是得出结论，即使在相对较低的电场下，该材料中电子和空穴碰撞电离的空间概率分布也遵循威布尔-弗雷歇分布函数。仅凭电离系数的知识已不足以预测该材料系统的过量噪声特性，因此需要提取该合金的电场相关电子和空穴电离概率分布。
使用双层脑电图来表征和消除乒乓球运动中的伪影
摘要：研究人员可以通过研究在现实环境中运动的人类来提高大脑研究的生态效度。最近的研究表明，双层脑电图可以提高步态过程中脑电皮层记录的保真度，但目前尚不清楚这些积极结果是否可以推广到非运动范式。在我们的研究中，我们在参与者打乒乓球时用双层脑电图记录大脑活动，乒乓球是一项全身反应性运动，可以帮助研究视觉运动反馈、物体拦截和表现监控。我们用时频分析和相关头皮和参考噪声数据来表征伪影，以确定不同传感器捕获伪影的效果。正如预期的那样，单个头皮通道与噪声匹配通道时间序列的相关性高于与头部和身体加速度的相关性。然后，我们比较了使用和不使用双层噪声电极的伪影去除方法。独立成分分析将通道分成多个成分，我们根据偶极子模型的拟合并使用自动标记算法来计算高质量大脑成分的数量。我们发现使用噪声电极进行数据处理可以提供更清晰的大脑成分。这些结果推动了记录需要全身运动的人类行为中高保真大脑动态的技术方法，这将对脑科学研究大有裨益。
多尺度建模与机器学习相结合
摘要 机器学习越来越被认为是生物、生物医学和行为科学领域一项很有前途的技术。毫无疑问，这项技术在图像识别方面取得了巨大的成功，并可直接应用于电生理学、放射学或病理学等诊断领域，在这些领域我们可以获得大量带注释的数据。然而，机器学习在预后方面往往表现不佳，尤其是在处理稀疏数据时。在这个领域，基于经典物理的模拟似乎仍然无法替代。在这篇综述中，我们确定了机器学习和多尺度建模在生物医学科学中可以相互受益的领域：机器学习可以以控制方程、边界条件或约束的形式整合基于物理的知识，以管理不准确问题并稳健地处理稀疏和噪声数据；多尺度建模可以整合机器学习来创建代理模型，识别系统动态和参数，分析敏感性，并量化不确定性以弥合尺度并理解功能的出现。着眼于生命科学领域的应用，我们讨论了机器学习与多尺度建模相结合的最新技术，确定了应用和机会，提出了未解决的问题，并解决了潜在的挑战和局限性。我们预计它将激发计算力学界的讨论，并触及数学、统计学、计算机科学、人工智能、生物医学、系统生物学和精准医学等其他学科，共同努力为生物系统创建强大而高效的模型。
M-Tech 生物医学仪器和信号处理
CO1 能够理解数据挖掘过程中涉及的步骤（例如预处理、分类、回归、聚类和可视化）并将其应用于医疗数据的分析。 CO2 能够描述不同的预测分析方法及其在医疗领域的应用。 CO3 能够评估来自不同来源的数据以创建有意义的演示文稿。 课程内容 使用 Python 进行数据分析：了解数据 - （a）属性、数据的统计描述、数据可视化、相似性 - 不相似性、（b）预处理 - 缺失值、噪声数据、数据缩减、数据转换 - 规范化、标准化、分箱、聚类。 使用 Python 进行应用数学：数学基础 - 线性代数 - 向量、矩阵、特征值、特征向量、奇异值分解、降维、主成分分析、线性变换。概率与统计：随机变量、概率分布、分布函数和属性、离散和连续、统计推断 - 估计和假设检验。机器学习（第 1 部分）：机器学习基础、线性回归和逻辑回归（分类）。（第 2 部分将在下学期的应用机器学习课程中继续）教材 1. Jiawei Han 和 Micheline Kamber 编写的《数据挖掘概念和技术》 2. Rohatgi 和 Saleh 编写的《概率与统计简介》。 3. Christian Albright 和 Wayne Winston 编写的商业分析：数据分析与决策
深欺诈网：一种用于网络安全和财务欺诈检测和分类的深度学习方法
鉴于对数字系统的依赖性日益增长以及财务欺诈事件的升级，必须实施有效的网络安全协议和欺诈检测方法。威胁的动态性质通常会挑战常规方法，因此需要采用更复杂的策略。个人依赖于预先建立的法规或解决问题的过程，这些法规在识别新颖和复杂的欺诈性趋势方面具有限制。传统技术需要帮助处理噪声数据以及误报和真实积极因素产生的巨额费用。为了应对这些障碍，本研究引入了深层欺诈网，该框架利用深度学习来检测和对财务欺诈和网络安全威胁的实例进行分类。深度欺诈网系统模型需要利用深度神经网络，以通过培训从广泛的数据集中获取复杂的模式和特征。框架集成了减少降噪方法，以增强欺诈检测的精度并提高输入数据的质量。深欺诈净方法的精度为98.85％，准确性为93.35％，灵敏度为99.05％，特异性为93.16％，误报率为7.34％，真正的正率为89.58％。这些发现表明，深欺诈网可以有效地检测和分类欺诈行为的实例，并减少错误分类。该方法对优先考虑强大安全性和欺诈检测的各个领域具有潜在的影响，包括但不限于银行业，电子商务和在线交易。
替代模型驱动的物理信息
基于高斯过程 (GP) 的替代模型具有固有能力，可以捕捉数字孪生框架 Kobayashi 等人 [2022a,b]、Rahman 等人 [2022]、Khan 等人 [2022] 的建模和仿真组件中存在的由于数据有限、数据缺失、数据缺失和数据不一致（噪声/错误数据）而引起的异常，特别是对于事故容错燃料 (ATF) 概念。但是，当我们拥有有限的高保真度（实验）数据时，GP 不会非常准确。此外，使用 GP 应用高维函数（>20 维函数）来近似预测具有挑战性。此外，噪声数据或包含错误观测值和异常值的数据是高级 ATF 概念面临的主要挑战。此外，控制微分方程对于长期 ATF 候选者来说是经验性的，数据可用性是一个问题。基于物理的多保真度克里金法 (MFK) 可用于识别和预测所需的材料特性。MFK 特别适用于低保真度物理（近似物理）和有限的高保真度数据 - 这是 ATF 候选者的情况，因为数据可用性有限。本章探讨了该方法，并介绍了其在 ATF 实验热导率测量数据中的应用。MFK 方法对少量无法通过传统克里金法建模的数据显示出其重要性。用这种方法构建的数学模型可以轻松连接到后期分析，例如不确定性量化和敏感性分析，并有望应用于基础研究和广泛的产品开发领域。本章的总体目标是展示可以嵌入 ATF 数字孪生系统的 MFK 替代品的能力。