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scmild：单细胞多个实例学习，用于样本分类和相关的亚群发现
单细胞转录组学可以研究细胞异质性，但是当前的无监督策略使将单个细胞与样品条件相关联的挑战。我们提出了SCMILD，这是一个基于多个实例学习的弱监督学习框架，该框架利用样本级标签来识别与条件相关的细胞亚群。SCMILD采用双分支结构来同时执行样本级分类和细胞级表示。，我们使用与CRISPR扰动细胞的对照模拟研究验证了该模型对条件相关细胞的可靠鉴定。对包括狼疮，COVID-19和溃疡性结肠炎在内的各种单细胞RNA-seq数据集进行了评估，SCMILD始终超过了最先进的模型，并确定了与原始研究的发现一致的条件特异性细胞亚群。这证明了SCMILD探索各种生物学条件及其在不同疾病环境中的适用性的细胞异质性的潜力。
人工智能对金融市场的研究生证书基本分析
大学提供了一种在线学习模型，该模型将最新的教育技术与最严格的教学方法之间进行平衡。具有最高国际认可的独特方法，它将为学生提供在迅速发展的世界中发展的关键，在这个世界中，创新必须是每个企业家的重点。
强大的机器学习算法用于文本分析
我们研究了潜在的Dirichlet分配模型，这是一种流行的贝叶斯算法，用于文本分析。我们表明，未识别模型的参数，这表明了先前事项的选择。我们表征了模型参数的给定功能的后均值范围可以在对先前的变化的反应中实现，我们建议两种报告此范围的算法。我们的两种算法都依赖于获得多个非负矩阵的构造，这是语料库人口项术语频率矩阵的后绘制或其最大似然估计器的。关键思想是在所有这些非负矩阵因子上的最大化/最小化感兴趣的功能。为了说明我们的结果的适用性，我们重新审视了透明度提高对美国企业政策讨论的沟通结构的影响。
基于文本分析和机器学习方法在开发信息系统中检测入侵
摘要该论文分析了网络安全的主要概念和网络安全技术，研究了在网络安全中使用人工智能的特征，分析了机器学习的应用方法，并介绍了有关机器学习方法在网络安全中应用的实验研究结果。在这项工作中，将实施基于智能文本分析技术的主机入侵检测系统。工作描述了数据源可能面临的困难，例如，患有复杂功能的方法。本文提出了用于检测SQL注入，XS和路径遍历攻击的方法的分类，并为指定模型提供了性能测量。使用渗透测试方法。该技术检测到与最流行的攻击有关的漏洞，例如SQL注入（SQLI），跨站点脚本（XSS）和敏感数据披露。提出了安全解决方案和建议，即IT管理员可以用作保护系统免受网络犯罪威胁的指南。因此，通过修复所有检测到的漏洞以实现基本安全标准，可以证实拟议系统的有效性。使用文本分析技术开发了基于主机的入侵检测系统（HID）。
用于文本分类的量子循环架构
循环神经网络 (RNN) 在神经 NLP 的早期阶段具有变革性（Sutskever 等人，2014 年），并且与 Transformers 等较新的架构相比仍具有竞争力（Orvieto 等人，2024 年）。如今，量子计算也正在成为一种潜在的变革性技术（Preskill，2018 年），我们很自然地会考虑 NLP 模型的量子版本，比如 RNN，并问它们是否比经典模型具有任何优势。在这里，我们开发了基于参数化量子电路 (PQC) 的单元量子 RNN。PQC 可用于提供一种混合量子经典计算形式，其中输入和输出采用经典数据的形式，而控制 PQC 计算的一组参数是经过经典优化的（Benedetti 等人，2019 年）。量子计算之所以令人兴奋，是因为它能让我们高效地解决问题或运行模型，而这些在传统计算机上无法高效运行（Nielsen and Chuang，2000）。量子硬件的快速发展意味着
基本分析：真实分析简介
第一卷是基本分析的一个学期课程。第二卷是一年的课程。这本书开始了我的生命，当时我在2009年秋季学期的伊利诺伊大学伊利诺伊大学（UIUC）的伊利诺伊大学教授数学444的讲义。i在威斯康星大学 - 麦迪逊分校（UW）添加了数学521的公制章节。第二卷添加到俄克拉荷马州立大学（OSU）的数学4143/4153。 这些课程的先决条件通常是基本的证明课程，例如[H]，[F]或[DW]。 应该为不一定希望上研究生院的学生（例如UIUC 444）以及作为一个更高级的一个学期课程，也可以为基础课程使用这本书。 这是一个学期课程的建议。 较慢的课程，例如UIUC 444：第二卷添加到俄克拉荷马州立大学（OSU）的数学4143/4153。这些课程的先决条件通常是基本的证明课程，例如[H]，[F]或[DW]。应该为不一定希望上研究生院的学生（例如UIUC 444）以及作为一个更高级的一个学期课程，也可以为基础课程使用这本书。这是一个学期课程的建议。较慢的课程，例如UIUC 444：
人力资本分析和技术（MS）
人力资本分析和技术科学硕士（HCAT）是为新兴和中级专业人员（三到五年或更多相关经验）而设计的，他们对人分析和技术在商业战略和计划中的作用充满了兴趣和欣赏。完成该计划后，毕业生将不仅能够研究，评估和实施分析方法和技术，而且还能够为广泛的利益相关受众群体围绕数据构建叙事。学生还将获得领导人力资本分析和技术功能所需的分析方法，技术准备，业务敏锐度和沟通技巧。
使用传统计算机的文本分类...
机器学习中使用的神经网络是由几个简单处理器（单位，神经元）组成的系统，这些系统由通信渠道（连接）连接。这些连接具有相应的权重系数，并且每个神经元具有自己的激活函数，该功能接受输入信号以确定输出信号。人工神经网络是数学模型的集合，它们取决于结构，通过计算加权系数和激活函数的方法来确定。学习是训练，其中数据集通过迭代和计算连接的重量系数来训练算法。这些连接存储解决特定问题所需的知识。Scikit学习库中使用的分类器称为
2024儿童保育率调查和护理成本分析罗德岛人类服务部（DHS）
Alexandra Flores, Family Child Care Provider Alyson Panzarella, RIAEYC Amy Vogel, Child Care Center Provider Andrea Engle, Child Care Center Provider Casey Ferrara, Child Care Center Provider Charlene Barbieri, Child Care Center Provider Courtney Read, Professor, CCRI Emma Villa, Family Child Care Provider Erica Saccoccio, Child Care Center Provider Erin Cox, Local Initiatives Support Corporation （LISC）杰西卡·梅内克（Jessica Mayernik） Riaeyc，Brightstars Lori Wagner，儿童保育中心提供商Marinel Russo，Riaeyc，T.E.A.C.H领导玛丽Varr，Woonsocket Head Start Association Sarah Tejada，家庭儿童保育提供商Shannon Carroll，Shannon Carroll，儿童保育中心提供者
