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World File Search System密度估计
Bioe 485机器学习和成像的计算数学一学期，四个学时的课程在Grainger Engine College
该课程将涵盖实施计算成像和机器学习解决方案所需的基本数学和计算方法。课程将介绍：•与线性代数，向量空间和矩阵分解相关的基本对象和工具； •代表计算成像和机器学习的核心组成部分的数值优化方法。将首先引入向量计算中的基本概念和工具，包括矢量值功能和矩阵的梯度，以及反向传播和自动分化。然后，将涵盖基于优化的计算成像和机器学习问题的公式。之后，将详细介绍数值优化技术，重点是基于一阶确定性和基于随机梯度的方法。 •概率理论中的基本概念以及诸如贝叶斯推论，近似推断以及随机抽样方法等统计推断中的基本技术； •在计算成像和机器学习中的应用，包括分类，回归，降低性降低和密度估计。学生学习目标（SLO）
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文献检索提供了 83 项研究，从中对条件估值 (CV) 和显示偏好 (RP) 估计进行了 616 次比较。提供了完整数据集、5% 修剪数据集和加权数据集的 CV/RP 比率汇总统计数据，加权数据集对每项研究而不是每个 CV/RP 比较赋予了相同的权重。对于完整数据集，样本平均 CV/RP 比率为 0.89，95% 置信区间为 [0.81-0.96]，中位数为 0.75。对于修剪和加权数据集，这些汇总统计数据分别为 (0.77; [0.74~0.81]; 0.75) 和 (0.92; [0.81-1.03]; 0.94)。三个数据集的 CV 和 RP 估计值之间的 Spearman 等级相关系数分别为 0.78、0.88 和 0.92，Pearson 相关系数稍大一些。提供了非参数密度估计，以及对所用基本 RP 技术和大类估价商品的观测 CV /RP 比率的回归结果。
Ledidi：设计诱导功能活动的基因组编辑
此后，人们提出了多种方法来快速设计表现出所需特征的生物序列。这些方法通常由两部分组成：产生序列的生成步骤和 oracle，即可以快速评估每个提议序列质量的模型。深度探索网络（Linder 等人）就是这样一种方法，它涉及一对以类似于生成对抗网络的方式生成和评估序列的网络。该方法通过惩罚相似序列对的生成来实现多样性。另一种方法通过使用基于参数条件密度估计的自适应采样方法（Brookes 等人，2019 年），放宽了 oracle 可区分的要求。第三种方法是编码器-解码器-分析器模型（Gupta 和 Kundaje，2019 年），它涉及训练三个神经网络来编码序列、解码序列并扰乱内部潜在状态，以使生成的序列表现出所需的特性。
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文献检索提供了 83 项研究，其中对条件估值 (CV) 和显示偏好 (RP) 估计进行了 616 次比较。提供了完整数据集、5% 修剪数据集和加权数据集的 CV/RP 比率的汇总统计信息，加权数据集对每项研究而不是每个 CV/RP 比较赋予了相同的权重。对于完整数据集，样本平均 CV/RP 比率为 0.89，95% 置信区间为 [0.81-0.96]，中位数为 0.75。对于修剪和加权数据集，这些汇总统计信息分别为 (0.77; [0.74~0.81]; 0.75) 和 (0.92; [0.81-1.03]; 0.94)。三个数据集的 CV 和 RP 估计值之间的 Spearman 等级相关系数分别为 0.78、0.88 和 0.92，Pearson 相关系数稍大一些。提供了非参数密度估计，以及观察到的 CV /RP 比率对所使用的基本 RP 技术和所估价的广泛商品类别的回归结果。
利用人工智能算法混合模型精准检测乳腺癌转移
方法 在本研究中，我们使用了威斯康星乳腺癌数据集 [(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)] 中的数字化病理图像数据，其中包括 357 个良性和 212 个恶性 BC 样本。我们主要回顾了 2006-2019 年期间基于各种算法对从癌症组织收集的图像进行诊断和分类的报告。我们的审查表明，单独应用 ML 算法在疾病的检测和预测方面并不准确和成功。接下来，我们使用 7 种标准化且广泛使用的算法对我们的样本中的 BC 进行分类以进行比较。我们应用的前两种算法是使用基于核方法的密度估计概率的 K-最近邻 (KNN) 和用于模式提取的决策树 (DT)。我们的第三个算法是森林树 (FT)，我们使用了一组 FT 对癌症患者进行分类。我们向每个 FT 输入了一组数据，以便算法可以开始学习。对于预测，我们使用了一组新数据，以便 FT 可以预测结果。
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
10716：高级机器学习：理论与方法
高级机器学习是一门研究生级课程，介绍了现代机器学习的理论基础，以及现代机器学习中使用的高级方法和框架。该课程假设学生已经参加了机器学习的研究生级入门课程（机器学习简介，10-701或10-715）以及统计学（中级统计，36-700或36-705）。该课程既可以处理设计良好的学习算法的艺术，又要处理分析算法的计算和统计属性和性能保证的科学。定理与方法论和直觉的实际方面一起介绍，以帮助学生开发自己的研究中选择适当的方法和方法的工具。我们将涵盖先进的机器学习方法，例如非参数和深层组成方法，以实现密度估计和回归；先进的理论，例如聚类，分类，增强的基本原理；统计和计算效率交集的理论和方法；以及关于鲁棒性和解释性等热门话题的理论结果的小插图。
使用增强现实和脑电图检测中风引起的视觉忽略并预测目标反应
摘要 —我们旨在构建一个结合脑电图 (EEG) 和增强现实 (AR) 的系统，该系统能够识别视觉空间忽视 (SN) 的存在并映射估计的忽视视野。基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 用于识别那些最能通过脑电图反应在卒中幸存者中检测出 SN 的空间频谱特征，这些反应来自患者对同侧和对侧视觉刺激的 EEG 反应。发现额叶中央 delta 和 alpha、额叶顶叶 θ、Fp1 beta 和左额叶 gamma 是忽视检测的重要特征。此外，对响应的时间分析表明，所提出的模型在检测潜在被忽视的目标方面是准确的。使用常见的空间模式作为特征提取算法来预测这些目标，并使用正则化判别分析结合核密度估计进行分类。根据我们的初步结果，我们的系统有望可靠地检测 SN 的存在并预测患有 SN 的卒中患者的视觉目标反应。
分子动力学的语言模型
分子动力学（MD）模拟提供了对分子系统运动的准确描述，但是它们的计算需求在分子生物学和材料中的应用中构成了重大挑战。鉴于深度学习方法在各个领域的成功，一个及时的问题涉及是否可以利用这些方法来提高MD模拟的效率。为了研究这种可能性，我们引入了分子动力学语言模型（MDLMS），以使MD轨迹产生。在当前实施中，MDLM在蛋白质的简短经典MD轨迹上进行了训练，该蛋白质通过从广泛的MD数据集得出的内核密度估计来维持结构准确性。我们说明了在确定自由能景观为小蛋白质的情况下，该MDLM的应用，表明这种方法使发现构象状态可以在训练数据中降采样。这些结果为使用语言模型有效地实施分子动力学提供了初始证据。
基于标准化流量的上下文运动模型
抽象运动模型可以随着时间的推移预测玩家（或对象）的位置，因此对于分析时空数据是至关重要的，因为它经常在运动分析中使用。现有运动模型要么是根据物理原理设计的，要么完全由数据驱动。然而，前者遭受过多的简化，无法实现可行和可解释的模型，而从当前的角度来看，后者依赖于计算上的昂贵，非参数密度估计并需要多个估计器，每个估计值都负责不同类型的运动（例如，例如不同的速度）。在本文中，我们提出了一个基于归一化流量的统一上下文概率运动模型。我们的方法通过直接优化可能性来了解所需的密度，并仅维护一个可以在辅助变量上进行条件的单个模型。对所有观察到的运动类型同时进行训练，从而导致有效而有效的运动模型。我们对专业足球的时空数据进行经验评估我们的方法。我们的发现表明，我们的方法的表现超过了最高的状态，而相对于汇编时间和内存要求，数量级的效率更高。