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对质量为零质量的多变量有限数据推断
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有限数据学习
人工智能（AI）在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功，主要是通过大规模培训数据来实现的。但是，在没有大数据的领域，AI的变革潜力在很大程度上仍然是不受欢迎的。这种限制在涉及3D几何形状的字段中很明显，例如3D计算机视觉，计算机图形和物理模拟，因为现有的3D数据集仍然比视觉和语言域中的同行小的数量级。相比之下，这些领域开发了丰富的数学模型，例如物理学中图形和管理方程的差异几何形状，而无需依赖大数据。我的研究理念集中在将经典数学模型与现代机器学习方法相结合，以解锁AI在数据约束领域中的潜力。基于这种理念，我研究了如何创建可以生成[1-8]并分析[9-13] 3D空间数据的AI。具有计算机视觉，机器学习和计算机图形的背景，我开创了范式转向使用连续的神经场来表示3D几何形状，从而改变了3D数据的生成和处理方式。我的作品获得了重大认可，并影响了其他科学学科，例如化学[14]和物理学[15]。展望未来，我的长期研究目标是通过建模和学习方法的协同作用，使不同的科学学科赋予AI的潜力。我计划建立一个实验室，以探索从几何相关领域到其他科学领域的数据受限域中应用机器学习的基本原理。我的实验室将研究问题，例如如何设计利用域特异性属性的数据有效的神经网络体系结构[16]，以及如何应用机器学习以完成图形和工程中的复杂设计[6]。我期待着发起跨学科的合作，以应用机器学习，以赋予不同的科学和工程应用程序，例如在有限观察下解决偏微分方程[17]。
Jane Street Swe面试问题 定量能量问题工作表4答案 幼儿园测试问题pdf 1美丽的大脑有限数据保留政策... PV-BESS-EV充电 - 解决方案
在这里给出文章的文章Jane Street采访提示，我在Jane Street的SWE实习职位的最后一轮中，我很快就与他们进行了电话采访。他们要求我全天奉献一整天，所以我想知道从过程中会有什么期望。显然，您可以在其中下载或在应用商店中查看它。似乎他们为此使用了QR码。视频显示了格蕾丝（Grace）和诺伦（Nolen）自我介绍并开始采访。他们解释说，访谈的形状将在后面讨论。Grace然后介绍了一些问题，Nolen开始通过他的想法进行交谈。他还在对话期间开始编写代码。之后，他完成了编写代码。采访以Grace和Nolen的摘要结束，内容涉及他们在面试候选人中寻找的内容。根据他们的说法，实践是关键。必须尽可能像真正的面试一样。这意味着启动一个计时器，大声说出您的想法，并写下问题的所有部分。以这种方式，当您实际接受真正的面试时，您会更熟悉环境。有一些网站，例如Leetcode和Hackerrank，为算法练习提供了练习问题。尽管这些网站上的问题可能与Jane Street面试期间您所回答的问题不完全匹配，但它们仍然可以帮助提高您的技能。Jane Street是一家著名的定量贸易公司，在金融市场中优先考虑先进的技术和严格的数学分析。Jane Street是一家著名的定量贸易公司，在金融市场中优先考虑先进的技术和严格的数学分析。如果您对软件工程感兴趣，那么在面试过程中应对复杂算法挑战做好准备至关重要。您应该对算法，数据结构和解决问题的技能有牢固的了解，通常使用OCAML作为您首选的编程语言。访谈过程始于简历筛查，然后是一两个在线评估，重点是编码和解决问题的技能。由于简街严格的标准，通常认为这些评估是具有挑战性的。之后，您将进行几轮电话采访，其中可能包括技术和行为问题。最后阶段是现场访谈，您将面临多轮测试您的编码，算法思维和系统设计功能的多个回合。最初，他们审查了简历，以确保与他们的技术堆栈和解决问题的技能保持一致。通常，首选具有C ++，OCAML或Python背景强的候选者。在简历筛选之后，合格的申请人接受了在线评估，该评估挑战了旨在模拟Jane Street Engineers Daily面临的现实世界中问题的分析和编码技能。在电话屏幕期间，简街通常进行多轮访谈，以测试您的技术技能，解决问题的能力和系统设计功能。电话屏幕通常涉及两次技术对话，以评估与软件工程师角色相关的编码效率和解决问题的技能。在这些呼叫中，您会期望您可以在即时解决问题，可能包括算法挑战和系统设计问题。Jane Street的现场访谈通常包括多个回合，重点关注定量能力，算法和数据结构。 与许多科技公司不同，Jane Street优先考虑交互式编码会议而不是系统设计和行为回合。 该过程通常包括四到五次访谈，重点是实时代码写作和讨论。 在采访后，候选人可以在谈判最终要约并创建量身定制的就业套餐之前参加团队匹配并与高级管理人员会面。Jane Street的现场访谈通常包括多个回合，重点关注定量能力，算法和数据结构。与许多科技公司不同，Jane Street优先考虑交互式编码会议而不是系统设计和行为回合。该过程通常包括四到五次访谈，重点是实时代码写作和讨论。在采访后，候选人可以在谈判最终要约并创建量身定制的就业套餐之前参加团队匹配并与高级管理人员会面。
通过逐步迁移学习在有限数据场景下实现专家级儿童脑肿瘤分割
年龄（岁）中位数（范围） 7 (1 - 23) 8 (1 – 19) 性别 n (%) 女性 84 (45.7%) 53 (53%) 男性 94 (51.1%) 47 (47%) 未知 6 (3.2%) 0 种族/民族 n (%) 非西班牙裔 高加索人/白种人 124 (67.4%) 68 (68%) 非裔美国人/黑人 24 (13.0%) 5 (5%) 西班牙裔/拉丁裔 17 4 (4%) 亚裔美国人/亚洲人 3 (1.6%) 4 (4%) 其他/未知 33 (17.9%) 19 (19%) 组织学诊断 n (%) 毛细胞星形细胞瘤 58 (31.5%) 34 (34%) 毛粘液样星形细胞瘤 10 (5.4%) 0 青少年毛细胞星形细胞瘤 0 13 (13%) 神经节胶质瘤 1 (0.5%) 11 (11%) 少突胶质细胞瘤 1 弥漫性星形细胞瘤 9 (4.9%) 3 (3%) 纤维状星形细胞瘤 13 (7.1%) 0 视神经通路胶质瘤 27 (14.7%) 3 (3%) 其他低级别胶质瘤/星形细胞瘤 65 (35.3%) 36 (36%) 原发肿瘤部位 n (%) 后颅窝 45 (24.5%) 28 (28%) 颞叶 13 (7.1%) 18 (18%) 额叶 7 (3.8%) 2 (2%) 小脑 0 18 (18%) 鞍上 21 (11.4%) 6 (6%) 视神经通路 27 (14.7%) 3 (3%)
基于架构驱动的物理深度学习，利用有限数据进行激光粉末床熔合增材制造的温度预测
物理信息深度学习 (PIDL) 是增材制造 (AM) 领域的新兴主题之一。然而，以前的 PIDL 方法的成功通常在很大程度上取决于海量数据集的存在。由于 AM 中的数据收集通常具有挑战性，本研究提出了一种基于有限数据场景的深度展开方法的新型架构驱动 PIDL 结构 APIDL，用于预测激光粉末床熔合过程中的热历史。该机器学习架构中的连接受到迭代热模型方程的启发。换句话说，热模型的每次迭代都映射到神经网络的一层。对 APIDL 模型的超参数进行了调整，并分析了其性能。对于 1000 个点、分割率为 80:20 的 APIDL，测试平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 2.8%，R2 值为 0.936。将 APIDL 与人工神经网络、额外树回归器 (ETR)、支持向量回归器和长短期记忆算法进行了比较。结果表明，所提出的 APIDL 模型优于其他模型。APIDL 的 MAPE 和 R 2 比 ETR 低 55.7%，高 15.6%，而 ETR 在其他纯机器学习模型中表现最佳。[DOI：10.1115/1.4062237]
RNA 编辑在有限数量的位点足以阻止小鼠大脑中的 MDA5 激活
作用于 RNA 1 的腺苷脱氨酶 (ADAR1) 是一种负责腺苷到肌苷 RNA 编辑的酶，由两种亚型组成：核 p110 和细胞质 p150。小鼠中 Adar1 或 Adar1 p150 基因的缺失会导致胚胎致死，并伴有干扰素刺激基因 (ISG) 的过表达，这是由于黑色素瘤分化相关蛋白 5 (MDA5) 对未编辑的内源转录本的异常识别所致。然而，在众多 RNA 编辑位点中，有多少 RNA 位点需要编辑，尤其是由 ADAR1 p150 编辑，以避免 MDA5 激活，以及 ADAR1 p110 是否有助于此功能仍不清楚。具体来说，ADAR1 p110 在小鼠脑中含量丰富，而 ADAR1 p150 的表达量微乎其微，而 ADAR1 突变会导致艾卡迪-痛风综合征，在这种综合征中，大脑是受影响最严重的器官之一，同时伴有 ISG 表达升高。因此，了解 RNA 编辑介导的预防大脑中 MDA5 活化的方法尤为重要。在这里，我们建立了 Adar1 p110 特异性敲除小鼠，在这种小鼠中未观察到 ISG 表达上调。这一结果表明 ADAR1 p150 介导的 RNA 编辑足以抑制 MDA5 活化。因此，我们进一步创建了 Adar1 p110 / Adar2 双敲除小鼠来确定 ADAR1 p150 介导的编辑位点。这项分析表明，尽管没有观察到 ISG 表达升高，但在 Adar1 p110 / Adar2 双敲除小鼠的大脑中，只有不到 2% 的编辑位点得以保留。值得注意的是，我们发现一些位点被高度编辑，与野生型小鼠的编辑位点相当，这表明存在 ADAR1 p150 特异性位点。这些数据表明，在非常有限的位点上进行 RNA 编辑（由少量 ADAR1 p150 介导）足以阻止 MDA5 激活，至少在小鼠大脑中是如此。
用有限数据验证多光子量子干涉
摘要 多粒子干涉是量子信息处理的关键资源，玻色子采样就是一个典型例子。因此，鉴于其脆弱性，一个必不可少的条件是为其验证建立一个坚实可靠的框架。然而，尽管已经为此引入了几种协议，但该方法仍然支离破碎，无法为未来的发展构建一个大局。在这项工作中，我们提出了一种操作性的验证方法，该方法涵盖并加强了这些协议的最新技术。为此，我们分别将贝叶斯假设检验和统计基准视为小规模和大规模应用最有利的协议。我们在有限样本量下对它们的操作进行了数值研究，将之前的测试扩展到更大的维度，并针对两种用于经典模拟的对抗算法：平均场采样器和都市化独立采样器。为了证明对改进验证技术的实际需求，我们展示了数值模拟数据的评估如何取决于可用的样本量，以及内部超参数和其他实际相关的约束。我们的分析为验证的挑战提供了一般性的见解，并可以启发具有可衡量的量子优势的算法的设计。