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使用加权定向的无环图进行重大维修房地产物品：节能措施的最佳组合简介
摘要。在2005年至2019年期间，世界各地对世界各地进行的能源消耗分析表明，能源消耗的增长仅在每年增加，需要一定的节能措施。最大的能源消耗是在建筑业中，即与大城市城市化有关的住宅建筑。能源消耗不仅取决于温度和照明控制系统的能源效率，还取决于其运营的建筑物的效率。基于此，考虑到有条件地分为“旧公寓楼”和“新公寓楼”（取决于建筑时期）的Voronezh市的住房库存。多区域建筑物。根据获得的数据，分别对旧公寓楼和新公寓楼的能源消耗进行了统计分析。在研究的基础上，在使用加权定向的无环图计划进行大量维修（AB）时，提出了算法进行节能措施引入。
DAGBagM：学习混合变量的有向无环图并应用于识别卵巢癌的预后蛋白生物标志物
动机：通过将有向无环图 (DAG) 模型应用于蛋白质组数据推断出的有向基因/蛋白质调控网络已被证明可有效检测临床结果的因果生物标志物。然而，在 DAG 学习中仍然存在尚未解决的挑战，即联合建模临床结果变量（通常采用二进制值）和生物标志物测量值（通常是连续变量）。因此，在本文中，我们提出了一种新工具 DAGBagM，用于学习具有连续和二进制节点的 DAG。通过为连续和二进制变量使用适当的模型，DAGBagM 允许任一类型的节点在学习图中成为父节点或子节点。DAGBagM 还采用了引导聚合策略来减少误报并实现更好的估计精度。此外，聚合过程提供了一个灵活的框架，可以稳健地整合边缘上的先验信息以进行 DAG 重建。结果：模拟研究表明，与常用的将二进制变量视为连续变量或离散化连续变量的策略相比，DAGBagM 在识别连续节点和二进制节点之间的边方面表现更好。此外，DAGBagM 的表现优于几种流行的 DAG