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日期：-06.11.2024 UPES，DATESHEET（SEM-I）
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基于数据挖掘方法确定微小RNA在人类胃癌自我更新、转移和耐药性中的作用：系统
* 通信地址：POBox：16635-148，干细胞和发育生物学系，细胞科学研究中心，鲁瓦扬干细胞生物学和技术研究所，ACECR，伊朗德黑兰 电子邮件：m.ebrahimi@royan-rc.ac.ir 收稿日期：2019 年 12 月 9 日，接受日期：2020 年 5 月 9 日 摘要 胃癌 (GC) 是全球癌症相关死亡的主要原因之一。GC 患者的主要问题是缺乏对治疗的适当反应、耐药性和转移，这是由于肿瘤内存在一类称为癌症干细胞 (CSC) 的细胞亚群。此外，据报道，在 GC 的不同阶段都存在微小 RNA (miRNA) 的失调。本研究的目的是确定和引入有助于调节 GC 中的干性、转移和耐药性的 miRNA。作为一项系统回顾，我们对可用数据集进行了数据挖掘，并回顾了以前的研究，以选择靶向干性、上皮间质转化 (EMT) 和耐药性的 miRNA。所有选定的 miRNA 都通过 R 软件进行分析，以找到这三个过程的共同 miRNA 靶标。然后，分别使用生物信息学工具、ONCO.IO 和 KEGG 数据库获得 miRNA 及其相关信号通路的靶标预测。我们从搜索方法中确定了七个 miRNA（miR-34a、miR-23a、miR-27a、miR-30a、miR-19b、miR-107、miR-100）。这些 miRNA 调节有助于 GC 干性、EMT 和耐药性的通路。四种 miRNA（miR- 34a、miR-23a、miR-30a 和 miR-100）彼此之间存在显著相互作用，其中 52 个靶基因参与调节多种生物过程，其中 MYC、CDK6、NOTCH1、NOTCH2、SIRT1、CD44、CD24 和 AXL 参与调节多种生物过程。这些数据表明，这三种重要特性可由常见 miRNA（hsa-miR-34a、hsa-miR-23a、hsa-miR-30a 和 hsa-miR-100）调节。因此，针对选定的 miRNA 或其靶标可能有助于阻止肿瘤生长和转移发展，并增加肿瘤对化疗药物的敏感性。该特征也可用作转移或耐药性的早期检测。然而，还需要进行更多实验来验证这些结果。关键词：耐药性、胃癌、转移、microRNA、干细胞
将模式集与Jaccard索引
从数据挖掘以来，从数据挖掘和统计建模的能力也一直是数据挖掘的驱动力。可操作的知识通常采用模式的形式，其中一组先例可用于推断结果。在本文中，我们为比较不同模式集的问题提供了解决方案。我们的解决方案允许在不同技术（例如不同的分类算法）中获得的一组模式或从不同的数据样本（例如时间数据或出于隐私原因扰动的数据）进行比较。我们建议使用Jaccard索引通过将每个模式转换为集合中的单个元素来测量模式之间的相似性。我们的措施着重于提供概念简单，计算简单性，可解释性和广泛的适用性。在现实世界数据挖掘方案的背景下，将此度量的结果与预测准确性进行了比较。
定义教育人工智能、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析之间的界限：需要连贯性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域中出现了一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育（AIED）这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能（AI）、学习理论和教育实践来改善学习者使用计算机的学习成果（Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年）。在 AIED 领域中，基于计算和机器学习的力量出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统（Aleven 和 Koedinger，2002 年）、自适应超文本系统（Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年）和计算机支持的协作学习（CSCL）。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学临场感是鼓励学习者有效合作的重要概念。2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM)，利用更大的数据集和增加数据之间的互连来探索学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，它专注于理解复杂的
M. Priyadharshini 1，S。Indra 2，S。Achuthan 3，K。Lokesh 4 1,2,3,4 PG学生，计算机科学与工程系，Bharathidasan Engi
I.引言许多学者由于该国日益强调教育以及该行业的大规模数据集的广泛使用，因此将数据挖掘和机器学习方法应用于教育主题。被称为“教育数据挖掘”（EDM）的数据挖掘研究领域的目标是通过识别各种变量之间的相关性来找到大量数据产生的数据中的模式，趋势和联系。这种新兴学科使用统计，机器学习和数据挖掘技术分析了教育大数据，重点是学生绩效预测。至关重要的是要意识到评估学生表现不仅需要查看商标；它要求进行彻底的评估，该评估考虑了课程复杂性和每个学生的独特评分标准等方面[2]。教育机构从EDM的预测见解中获得了很大的收获，这使他们能够最大程度地利用资源并为学生提供个性化的帮助。
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课程编号和名称 修读学期 成绩 数据库和云计算 CDA 6132 多处理器架构 CEN 5086 云计算 COP 6726 数据库系统的新方向 COP 6731 数据库系统的理论与实现 ISM 6217 数据库管理系统 数据挖掘和机器学习 CAP 5615 神经网络简介 CAP 6546 生物信息学数据挖掘 CAP 6618 计算机视觉机器学习 CAP 6619 深度学习 CAP 6629 强化学习 CAP 6635 人工智能 CAP 6673 数据挖掘和机器学习 CAP 6778 高级数据挖掘和机器学习 CAP 6776 信息检索 CAP 6777 Web 挖掘 CEN 6405 计算机性能建模 ISM 6136 数据挖掘和预测分析 数据安全和隐私 CIS 6370 计算机数据安全 CTS 6319 网络安全：测量和数据分析 ISM 6328 信息保证和安全管理 MAD 5474 密码学和信息安全简介 MAD 6478 密码分析 PHY 6646 量子力学/计算 2 科学应用和建模 GIS 6028C 摄影测量和航空摄影解译 GIS 6032C LiDAR 遥感和应用 GIS 6061C Web GIS
对...
各种应用程序生成的大量数据需要高级计算功能来处理，分析和提取洞察力。量子计算具有并行执行复杂操作的能力，对云环境中的数据挖掘具有巨大的希望。本文研究了使用量子计算进行数据挖掘的尖端方法。本文分析了几种关键的量子算法，包括Grover的搜索算法，量子主成分分析（QPCA）和量子支持向量机（QSVM）。它深入研究了这些算法的细节，探索了它们的原理，应用和在各个领域的潜在益处。我们还对各种算法进行了比较分析，并讨论了将量子计算用于数据挖掘的困难，例如对专业知识，可伸缩性问题和硬件约束的要求。总体而言，这项工作证明了量子计算在云系统中可扩展有效的数据挖掘的能力，并提出了未来的研究途径，以调查量子计算在数据挖掘中的使用。
Diris，Tim W.和Stober，Sebastian，生成AI模型的版权和培训 - 技术和法律基础知识（2024年9月4日）
（b）对文本和数据挖掘的例外的历史解释证实了技术和概念的观点：立法者在制定2019 DSM指令时，并没有预见到创造性AI模型的技术发展及其破坏性的社会经济效应。专门为语义信息分析而设计的文本和数据挖掘例外。因此，它不能扩展到生成AI模型的综合语法提取功能。考虑到自2019年以来情况发生了多大变化的程度，以及关于技术现实的实质性分析和辩论的仍然存在，也很难想象，《 AI法案》的律师明确的意图可以追溯地在2019年DSM Dissmitive中为文本和数据挖掘例外造成过度扩展的范围。
定义教育、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析中的人工智能之间的界限：需要一致性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域已经发展出一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育 (AIED) 这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能 (AI)、学习理论和教育实践来改善使用计算机的学习者的学习成果 (Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年)。在 AIED 中，基于计算和机器学习的力量，出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统 (Aleven 和 Koedinger，2002 年)、自适应超文本系统 (Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年) 和计算机支持的协作学习 (CSCL)。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等人，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学存在是可以鼓励学习者有效协作的重要概念。在 2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等人，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM) 来探索使用更大数据集和数据之间增加的互连的学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，该领域专门致力于理解复杂的
PubChem 自动数据挖掘程序，用于筛选十亿种化合物，并通过基于机器学习的 AutoQSAR 算法生成抗冠状病毒
PubChem 自动数据挖掘程序，用于筛选十亿种化合物，并通过基于机器学习的 AutoQSAR 算法生成抗冠状病毒药物线索（复制酶多聚蛋白 1ab 抑制剂）并对顶级药物线索化合物进行计算机模拟研究