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脑成像数据结构 (BIDS) 的过去、现在和未来
Poldrack，R.A.，Markiewicz，J.J.，Appelhoff，S.，Ashar，Y.K.，Auer，T.，Baillet，S.，Bansal，S.，Beltrachini，L. ，F.M.，Clement，P.，Cohen，A.L.，Cohen-Adad，J.，D'Ambrosio，S.，de Hollander，G.，de la Iglesia-Vayá，M. Ganz，M.，Gau，R.，Gholam，J.，Ghosh，S.S。，Giacomel，A. Uzu，A. T.E.，Nikolaidis，A.，Nilsonne，G.，Niso，G.，Norgaard，M.，Ockwell，E. Ins，K.A.，Rockhill，A.P.，Roger，J.，A.，Roger，A.，Saborit-Torres，J.M.，Salo，T. Wilson，M.，Welko，B。T.和Gorgolewski，K.J。（2024）。脑成像数据结构（BIDS）的过去、现在和未来。成像神经科学，预先出版。https://doi.org/10.1162/imag_a_00103
脑图像数据结构 (BIDS) 的过去、现在和未来
Poldrack，Russell A. 1，Markiewicz，Christopher J. 1，Appelhoff，Stefan 2，Ashar，Yoni K. 3，Auer，Tibor 4,5，Baillet，Sylvain，Sylvain 6，Bansal，Bansal，Shashank 7，Shashank 7，Beltrachini，Beltrachini，Beltrachini，Leanar，Leanar，Benar，Christian G. 9，Bertazzoli，bertazzoli，bertazzoli，bertazzoli，10,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,1111 ,, ，Blair，Ross W. 1，Bortoletto，Marta 10，Boudreau，Mathieu 16，Brooks，Teon L. 1，Teon L. 1，Calhoun，Vince D. 17，Castelli，Castelli，Filippo Maria 18,19，Clement，Clement，Patricia 20,21，Cohen，Cohen，Cohen，Cohen，Alexander L.22 23,24，吉尔斯（De Hollander），吉尔斯（De Hollander），25，de la iglesia-vayá，玛丽亚26，de la vega，Alejandro 27，Delorme，Arnaud，28，Devinsky，Orrin 29，Draschkow，Draschkow，Dejan，Dejan 30，Duff，Duff，Eugene Paul 31，Dupre，Dupre，Elizabeth 1，Earlin，Erlin，Erlind 32 Illaume 34，Galassi，Anthony 32，Gallitto，Giuseppe 35,36，Ganz，Melanie 37,38，Gau，Rémi39，Gholam 39，Gholam，James 40，Ghosh，Satrajit S. 41，Giacomel，Giacomel，Giacomel，Alessio，Alessio，Alessio 42 44 , Gramfort, Alexandre 45 , Guay, Samuel 46 , Guidali, Giacomo 47 , Halchenko, Yaroslav O. 48 , Handwerker, Daniel A. 32 , Hardcastle, Nell 1 , Herholz, Peer 49 , Hermes, Dora 50 , Honey, Christopher J. 51 , Innis, Robert B. 32 , Ioanas, Horea-Ioan 48 , Jahn, Andrew 52 , Karakuzu, Agah 16 , Keator, David B. 53,54,55 , Kiar, Gregory 56 , Kincses, Balint 35,36 , Laird, Angela R. 57 , Lau, Jonathan C. 58 , Lazari, Alberto 59 , Legarreta, Jon Haitz 60 , Li, Adam 61 , Li, Xiangrui 62 ，Love，Bradley C. 63，Lu，Hanzhang 64，Marcantoni，Eleonora 65，Maumet，Camille 66，Mazzamuto，Giacomo67，Meisler 67，Meisler，Steven L. 68，Mikkelsen，Mikkelsen，Mark 69 4,75，Niso，Guiomar 76，Norgaard，Martin 32,37，Okell，Thomas W. 59，Oostenveld，Robert 77,78，Ort，Ort，Eduard 79，Park J. 80，Patrick J. 80，Pawlik，Pallik，Pallik，Mateusz，Mateusz 81，Pernet，Pernet，Pernet，Cyril R.38，Pestilli，Pestilli，Pestilli，Petilli，franco，Petr，Petr，Petr，Jan，Jan 272菲利普斯（Phillips），克里斯托夫（Christophe），83，派恩，让·巴蒂斯特（Jean-Baptiste）84，波罗尼尼（Pollonini），卢卡（Luca）85,86，拉马纳（Raamana），普拉德普·雷迪（Pradeep Reddy），里特（Ritter），佩特拉（Ritter），佩特拉（Petra）88,89,90,91,92，里佐（Rizzo） 99，Routier，Alexandre 100，Saborit-Torres，Jose Manuel 26，Salo，Taylor 101，Schirner，Michael 88,89,90,91,92，Smith，Smith，Robert E. 102,103，Spisak，Spisak，Spisak，Spisak，Tamas，Tamas 35,104，Sprenger，Sprenger，Julia，Julia 105，Swann，Swann，Swann，Swann，Nicole C. C. C. Nicole C. 106 , Szinte, Martin 105 , Takerkart, Sylvain 105 , Thirion, Bertrand 45 , Thomas, Adam G. 32 , Torabian, Sajjad 107 , Varoquaux, Gael 108 , Voytek, Bradley 109 , Welzel, Julius 110 , Wilson, Martin 111 , Yarkoni, Tal 112 , Gorgolewski, Krzysztof J. 1
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据Struc
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据结构对于增强性能，可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求，尤其是在速度，灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新，包括动态数据结构，压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构（例如KD-Trees，Hash Maps，Bloom过滤器，稀疏矩阵和优先级排队）进行了详细的评论，以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善，例如深度学习，增强学习和大规模数据分析。此外，我们提出了一种新的混合数据结构，结合了多个现有结构的优势，以应对与实时处理，内存约束和高维数据相关的挑战。关键字：数据结构，机器学习，人工智能，性能优化，混合数据结构，基于图形的结构，实时处理，内存管理。如何引用：R。Kalai Selvi； G. Malathy。（2025）。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。
Savitribai Phule 浦那大学浦那分校第二学期教学大纲...
参考书1。数据结构的古怪 - 萨哈尼（Galgotia）2。使用c-ashok kamthane 3的数据结构简介。使用c-bandopadcheyay＆e-parson的数据结构）4。用于使用cbalagurusamy的结构+struct+ebook＆h＆ved = 00ahukewjnwhawwangwangwhp1lpawjnwawwangw。 bbbbabrakq＃v = einzac＆f = f = f = 3）经典数据结构 - https：//books.google.co/books?id=leficisc&pritsec=frontcover=frontcover=frontcover=frontcover=frontcover=frontco hukewjnwd_ki6lp ahxvh7cahfbbbbragbbbragbbbragq＆qugbbbbragq＆qugbbbragq＆qugbbbragq＆epage＆qugbbbragq＆f =
将供应链数据变成带有Splunk和Accenture
埃森哲供应链控制塔由几个利用Splunk数据结构技术的互操作组件组成。数据结构是一种数据集成的方法，可以通过将零散的数据编织在一起，以使组织的数据尽可能快地向用户提供，以帮助他们发现见解并启动操作，从而弥合了数据孤岛。数据结构消除了在数据湖中集中数据存储的必要性，例如在数据湖中，这是一项艰巨的任务，可以掩盖应对业务挑战的真正工作。数据结构专注于连接数据以形成企业的观察和见解。
由于气候变化引起的环境冲击对亲密伴侣暴力的影响：156个国家/地区的数据结构方程模型
气候变化对人类社会的影响现在已得到广泛认可。然而，关于气候变化如何随着时间的流逝改变健康状况的知之甚少。围绕气候冲击和随后的亲密伴侣暴力（IPV）的国家级别数据可能与弹性政策和编程有关。我们假设气候冲击是两年后两年的气候冲击与IPV的更高流行率有关，并且这种关系仍然存在着经济发展水平不同的国家。我们汇编了国家数据，以从1993年至2019年的363次全国代表性调查中流行。这些代表性的数据来自不断有合伙人的妇女，将IPV范围定义为过去一年的身体和/或性暴力行为。我们还从1920年至2022年在190个国家 /地区汇编了紧急事件数据库（EM DAT）的数据数据库（EM DAT）的数据。使用探索性因素分析，我们符合由气候冲击变量组成的三因素潜在变量。然后，我们从气候冲击（滞后两年）和IPV发病率中拟合结构方程模型，控制着（日志）国家国内生产总值（GDP）。代表156个国家 /地区的国家数据表明，IPV与气候因素（水流学）之间存在着显着的关系（标准化估计= 0 32; SE = 0 128; P = 0 012）。GDP与IPV具有中等较大的横截面关联（估算= -0 529; SE = 0 047; P = 0 0001）。这表明迫切需要解决其他气候冲击（地质：地震/火山；大气：野火/干旱/极端温度）与IPV没有可测量的关联。模型拟合总体令人满意（RMSEA = 0 064（95％CI：0 044–0 084）; CFI = 0 91; SRMR = 0 063）。气候冲击与基于全球人群的数据中的IPV发病率有纵向关联。
定量开发人员证书（QDC）
模块4：C ++中的数据结构和算法的目标是教授任何编程语言的学生基础知识：数据结构和算法。模块完成后，学生将了解主要的数据结构，算法，并能够理解在“引擎盖下”发生的情况。学生将能够评估不同算法的复杂性并选择最有效的算法。学生将学习使用特定数据结构的利弊。即使模块是在C ++中实现的，它也不关注C ++的特定功能，而不是与任何其他编程语言相关的通用功能。
Apostolova Marika
2015年11月 - 现任：马其顿泰托沃的讲师南欧大学的商业或行业类型：高等教育主要职责：全职作为课程的工作：系统和软件工程，计算机科学，算法和数据结构简介，算法和数据结构简介