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软件工程顶点项目 – 2019-2020
软件工程顶点项目 – 2019-2020 – 周二课程项目：Class Recommendr 摘要：在过去 4 年的大学生活中，我们有很多机会选择自己想上的课程。这些选修课通常数量众多，涵盖各种各样的主题，信息遍布各处，这意味着我们永远找不到适合自己的正确选修课。因此，我们创建了 Class Recommendr，以减轻寻找选修课的压力并帮助您找到合适的课程。Class Recommendr 是一个 Web 应用程序，它使用自然语言处理和词向量化算法来确定课程之间的相似性。然后，我们从用户那里收集他们过去喜欢（或感兴趣）的课程信息，并为他们提供最相似的课程。用户可以更改他们喜欢的课程以接收不同的推荐，或者通过过滤器提供限制以帮助缩小搜索范围。有了 Class Recommendr，找到适合您的课程将不再是一件苦差事。团队： OlivUS William Fincher - wfincher@uwo.ca Jacob Prouse - jprouse2@uwo.ca Kyle Hendrikx - khendr6@uwo.ca
ASBSO：具有灵活搜索长度和基于内存的选择的改进的脑风暴优化
摘要 - 大脑风暴优化（BSO）是一种新提出的基于人群的优化算法，它使用对数MIC Sigmoid传递函数在收敛过程中调整其搜索范围。但是，这种调整仅随当前迭代的数量而变化，并且缺乏灵活性和多样性，这使得BSO的搜索效率和鲁棒性差。为了减轻此问题，建议将自适应步长结构以及成功的内存选择策略纳入BSO。这种提出的方法，基于内存选择BSO的自适应步长，即ASBSO，应用多个步长以修改新解决方案的生成过程，从而根据相应的问题和收敛期提供了灵活的搜索。能够评估和存储解决方案改进程度的新型记忆机制用于确定步长的选择可能性。一组57个基准功能用于测试ASBSO的搜索能力，并采用了四个现实世界问题来显示其应用值。所有这些测试结果表明溶液质量，可伸缩性和稳健性的显着提高。
微调中的增强学习价值
从第一原理的角度来看，基础模型微调（FT）的最强结果是通过相对较高的两阶段训练程序实现的。具体来说，第一次训练某些数据集上的奖励模型（RM）（例如，人类的偏好）在使用它作为向下流增强学习（RL）过程的一部分提供在线反馈之前，而不是通过离线最大可能性估计来直接优化数据集中的策略参数。实际上，从信息理论的角度来看，我们只能通过通过奖励模型来丢失信息，并且不能通过policy采样来培养任何新信息。为了解释这种差异，我们通过理论和经验镜头对RL的价值进行了几个假设。考虑到假设的考虑，我们找到了对解释的最大支持，即在具有一代验证差距的问题上，从偏好数据中学习相对简单的RM（验证者）的易用性结合在一起，再加上下游RL程序的能力，以便在线搜索范围（最佳）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围是最佳的。英尺
儿科标准胸骨预防措施与改良胸骨预防措施
■ 问题是如何提出的？我们的 PICO 问题是根据我们的从业者导师的临床经验以及与 EBP 教授的后续会议而提出和修改的。我们最初的问题是针对儿科的，但我们的教授和研究图书管理员建议我们将研究结果扩展到成人，以收集更多研究。■ 如何确定搜索标准和选择数据库？搜索标准包括人群、干预和比较。数据库是通过 UTHSC 图书馆资源选择的。■ 如何应用纳入和排除标准？由于儿科人群的证据数量有限，我们将人群扩大到包括成年人群。我们扩大了搜索范围，包括更多基于改良胸骨入路（即 Keep your Move in the Tube）的文章。■ 如何对每项研究完成单独的分析？本质上，您是如何完成单个 CAP 的？我们为每种类型的研究完成了适当的 CAP，并计算了证据水平以确定总体质量。■ 您做了什么来确保过程中的质量控制？例如，该内容领域的导师或专家是否审阅过您的分析，或者您是否使用了其他同行评审方法？我们通过与我们的从业导师、教师导师会面以及同行评审其他成员的文章和表格来确保质量控制。
如何引用本文：Geurdes，H。（2023）贝尔定理和爱因斯坦对量子力学的担心。量子信息科学杂志，13，13
尽管人们因在不平等上的工作而被授予诺贝尔普尔（Nobelpriess），这错误地暗示了关闭，但我们将争辩说他们的研究是不完整的。一个人不能从2022年诺贝尔家的贝尔实验研究中得出结论，即爱因斯坦地区被排除在物理现实中。无法通过开始对什么是物理现实的形而上学讨论来避免这种结论。结论是数学。让我们开始注意与Nagata和Nakamura一起写的发表论文，[6]。在这里，对CHSH的数学进行了批判性检查，并解释了有效的反示例。值得注意的是，诺贝尔委员会选择忽略它。有人可能会想知道要限制委员会的观点（社会）力量。在[7]中，一种统计方式被解释为局部违反了CHSH，概率非零。针对[7]的批评绝对没有触及其结论。有可能以非零的概率在本地违反CHSH。其他研究（例如[8]和[9]）也正确地表达了对贝尔的公式和实验的怀疑。显然，委员会认为我们都胡说八道。尽管如此，本作者仍然有足够的理由怀疑这种委员会已应用的搜索范围。此外，更重要的是，我们可以设置以下新的分析形式。让我们注意到，通过允许设置A
碳基材料十年前沿
虽然碳本身看起来是一种非常简单的元素，但不可否认的事实是，碳材料从结构和应用的角度看都代表着大量的可能性。虽然我们可能认为碳“只是另一种元素”，但永远不要忘记，它通过不同杂化方式协调的特殊能力赋予了这种元素其他元素无法比拟的特性。进一步进入材料领域，在材料维度、表面和体积功能化或结构有序度等方面开辟了无数途径，仅举几个例子。如果将这些特性转化为特性和应用领域，结果同样令人印象深刻，新的应用和变体出现的频率越来越高。这导致过去十年发表了超过一百万篇科学论文，其中“碳”一词被用于标题、摘要或关键词中。当搜索范围缩小到“标题”字段时，结果下降到 318,000 多篇科学论文。这些数字是元素周期表中任何其他元素都无法比拟的，这清楚地表明碳材料的故事仍在不断发展和发展。这篇评论将概述碳基材料前沿部分在其 10 年历史中发表的作品，这些作品反映了过去十年碳材料领域取得的进步。
审查医学领域专家识别的人工智能算法：范围审查
摘要：随着信息量的增加和人与人之间的相互联系，识别特定领域中知识渊博的个人对于组织来说变得至关重要。人工智能 (AI) 算法已被用于评估知识并定位特定领域的专家，从而减轻了专家分析和识别的人工负担。然而，在医学和生物医学领域，探索人工智能算法在专家查找中的应用的研究有限。本研究旨在对现有关于利用人工智能算法在医学领域进行专家识别的文献进行范围审查。我们使用自定义搜索字符串系统地搜索了五个平台，并通过其他来源确定了 21 项研究。搜索范围涵盖了截至 2023 年的研究，研究资格和选择遵循 PRISMA 2020 声明。搜索共评估了 571 项研究。其中，我们纳入了 2014 年至 2020 年期间进行的六项符合我们审查标准的研究。四项研究使用机器学习算法作为模型，而两项研究使用自然语言处理。一项研究结合了两种方法。所有六项研究都表明，与基线算法相比，专家检索取得了显著的成功，这通过各种评分指标来衡量。人工智能提高了专家查找的准确性和有效性。然而，在智能医疗专家检索方面还需要做更多的工作。
自动化特征转换的进化大语言模型
特征转换旨在重建原始功能的特征空间，以增强下游模型的性能。然而，功能和操作的组合呈指数增长构成了挑战，因此现有方法很难有效探索宽阔的空间。此外，它们的优化仅由在特定域中下游模型的准确性驱动，从而忽略了一般特征知识的获取。为了填补这一研究空白，我们提出了一个用于自动特征转换的进化LLM框架。This framework con- sists of two parts: 1) constructing a multi-population database through an RL data collector while utilizing evolutionary al- gorithm strategies for database maintenance, and 2) utiliz- ing the ability of Large Language Model (LLM) in sequence understanding, we employ few-shot prompts to guide LLM in generating superior samples based on feature transforma- tion sequence distinction.利用多人口数据库最初提供了广泛的搜索范围，以发现出色的人群。通过淘汰和进化，高质量的人群获得了更多的机会，从而进一步追求最佳个人。通过将LLM与进化算法整合在一起，我们在庞大的空间内实现了有效的外观，同时利用特征知识来推动优化，从而实现了更适应性的搜索范式。最后，我们从经验上证明了我们提出的方法的效率和普遍性。
使用格子修剪，正向上下文适应和矢量化
摘要 - 依赖性量化（DQ）是多功能视频编码（VVC）标准中的关键编码工具之一。dq采用两个标量量化器，每个标量量化器的选择受奇偶元驱动的四州状态机的控制。由于设计是规范上执行的，因此DQ的使用需要汇率优化的量化（RDOQ），并具有每个系数决策和状态更新，例如基于网格的量化，最初针对VVC参考软件（VTM）提出。由于其固有的依赖性（包括基于先前编码的系数值的VVCS上下文选择）以及相当广泛的搜索范围，因此Trellis量化在计算上是高度复杂的。降低该算法的复杂性对于实用的VVC编码器至关重要。在本文中，我们提出了一个快速依赖的量化格子搜索，通过以下方式改进了初始设计：不可能的分支的格子修剪，正向自适应上下文传播，最后是矢量化的实现。在开放和优化的VVEND编码器中提出的建议方法将量化运行时减少了37％，允许在中等预设中总体15％的编码器加速，而在全intra编码条件下对压缩性能没有影响。在随机访问条件下，实现了9％的整体编码器加速。索引项 - VVC，VVEN，量化，格子，矢量。
HGDTI：利用基于异构图神经网络的信息聚合预测药物-靶标相互作用
摘要背景：在新药研发研究中，传统的湿实验周期较长，通过计算机模拟预测药物-靶标相互作用（DTI）可以大大缩小候选药物的搜索范围，优秀的算法模型可能更有效地揭示药物、蛋白质等相关数据构成的生物信息网络中药物与靶标之间的潜在联系。结果：本工作开发了一种异构图神经网络模型HGDTI，包括网络节点嵌入的学习阶段和DTI分类的训练阶段。该方法首先获取药物的分子指纹信息和蛋白质的伪氨基酸组成信息，然后通过Bi-LSTM提取节点的初始特征，并利用注意力机制聚合异构邻居。在多个对比实验中，HGDTI的整体性能明显优于其他最先进的DTI预测模型，并采用负采样技术进一步优化模型的预测能力。此外，我们通过异构网络内容缩减测试证明了HGDTI的鲁棒性，并通过其他对比实验证明了HGDTI的合理性。这些结果表明HGDTI可以利用异构信息来捕获药物和靶标的嵌入，为药物开发提供帮助。结论：基于异构图神经网络模型的HGDTI可以利用异构信息来捕获药物和靶标的嵌入，为药物开发提供帮助。为了方便相关研究人员，我们在http://bioinfo.jcu.edu.cn/hgdti建立了一个用户友好的Web服务器。