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World File Search System梯度
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
利用AI算法自动优化合成肽及杂质的梯度条件
在典型的液相色谱方法开发中，流程从“准备”开始，包括流动相制备、色谱柱安装和分析计划的制定，然后开始分析。之后，分析获取的数据并进行后续分析的“准备”，然后再次开始下一个分析。方法开发通过重复这些过程来进行，但除了反复制定分析计划所需的大量时间之外，还需要色谱方面的专业知识来根据数据分析探索最佳条件。换句话说，典型的方法开发需要“人工干预”。因此，消除人工参与并自动化此类方法开发流程对于提高劳动效率是可取的。本文介绍了使用支持方法开发的专用软件 LabSolutions MD（技术报告 C190-E309）自动优化梯度条件以满足合成肽和相关杂质的分离标准的示例。
功能梯度材料转子动态行为分析模型开发
功能梯度材料 (FGM) 是一种先进的复合材料，其材料特性在多个方向上呈现逐渐过渡，通过在整个结构中策略性地改变材料成分，可以提高性能。这种逐渐变化可以增强转子的结构耐久性、耐热性和减振性等，使 FGM 在航空航天、汽车和工业机械等高性能应用中具有优势。尽管有这些好处，但 FGM 的材料特性可能会给准确预测其动态行为带来独特的挑战。本研究旨在开发一种能够捕捉 FGM 转子动态特性的分析模型。该模型将有助于更好地理解 FGM 转子在各种条件下的行为，为优化设计参数以提高动态性能提供见解，并分析转子的不稳定性。
利用指数梯度进行类似大脑的学习
计算神经科学依靠梯度下降 (GD) 来训练大脑的人工神经网络 (ANN) 模型。GD 的优势在于它能够有效地学习困难的任务。然而，它产生的 ANN 在现象学上与生物学的拟合度较差，因此它们作为大脑模型的相关性较低。具体来说，它违反了戴尔定律，允许突触从兴奋性变为抑制性，并导致突触权重不服从对数正态分布，这与实验数据相矛盾。在这里，从优化理论的第一原理出发，我们提出了一种替代学习算法，即指数梯度 (EG)，它尊重戴尔定律并产生对数正态权重，而不会失去使用梯度学习的能力。我们还表明，在与生物学相关的设置中，EG 的表现优于 GD，包括从稀疏相关信号中学习和处理突触修剪。总之，我们的结果表明，EG 是一种使用 ANN 建模大脑的卓越学习算法。
连接映射技术不反映大脑中的功能梯度
功能梯度，其中响应特性在大脑区域逐渐变化，作为大脑的关键组织原理。使用静止状态和自然观看范式的最新研究表明，这些梯度可以通过“连接映射”分析从功能连接模式重建。然而，局部连接模式可能会被数据分析期间的空间自相关所混淆，例如，通过坐标空间之间的空间平滑或插值。在这里，我们研究了这种混杂是否可以产生虚幻的连接梯度。我们生成了包含受试者功能体积空间中随机白噪声的数据集，然后选择使用空间平滑和/或将数据插入到不同的体积或表面空间中。平滑和插值引起的空间自相关能力用于连接映射，以在许多大脑区域产生体积和表面的局部梯度。此外，这些梯度似乎与从真实自然观看数据中获得的梯度高度相似，尽管在某些情况下从真实数据和随机数据产生的梯度在统计上是不同的。我们还重建了整个脑的全球梯度 - 尽管这些梯度似乎不太容易受到人工空间自相关的影响，但再现先前报道的梯度的能力与分析管道的特定特征紧密相关。这些发现意味着需要谨慎解释连接梯度。这些结果表明，先前报道的连接映射技术鉴定出的梯度可能会被分析期间引入的人工空间自相关所混淆，在某些情况下，在不同的分析管道中可能会繁殖很差。
中子配对与密度梯度依赖性的作用在中子星的内皮的半显微镜处理中
使用具有Strutinsky-Intolal壳和配对校正的四阶延长的托马斯 - 弗米方法和配对校正，我们将中子恒星与BSK31的内在外壳计算出功能的功能，其配对具有两个术语：（i）在同质核问题上对同质核效应的结果（均具有更高的核化效应）（i）对中等效应的术语（i），并且是在核问题上的效果（功能； （ii）一个经验术语取决于密度梯度，这允许对核质量的出色拟合。质子和中子配对都考虑在BCS理论中，而后者则在局部密度近似中。我们发现，在考虑中子配对的整个密度范围内，质子数Z的平衡值保持40。新的状态方程和组成与我们先前首选的功能BSK24非常相似。但是，预测的中子配对场完全不同。特别是发现簇对中子超级流体不可渗透。对中子超级流体动力学的含义进行了讨论。由于新配对更现实，因此功能性BSK31更适合研究中子星形壳中的中子超级流动性。
通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合
图2。夏季每日最大HI（O C）（Abscissa）与EHI（O C）（o c）（a坐标）（a，d，g）la，（b，e，h）fl和（c，f，i）cu的散点图。（A-C）基于GCM输出，该输出已通过MBC在历史时期（1985-2014）进行了调整。 （d-f）与（A-C）相同，除了不久的将来（2031-2060）。 （g-i）与（d-f）相同，但遥远的未来（2071-2100）。 未来值基于SSP585方案。 y = x线在青色中显示。 每个点（黑色或红色）代表夏季的一个夏日。 基于双重重量标准偏差（Lanzante，1996）的6个标准偏差的点以红色给出。（A-C）基于GCM输出，该输出已通过MBC在历史时期（1985-2014）进行了调整。（d-f）与（A-C）相同，除了不久的将来（2031-2060）。（g-i）与（d-f）相同，但遥远的未来（2071-2100）。未来值基于SSP585方案。y = x线在青色中显示。每个点（黑色或红色）代表夏季的一个夏日。基于双重重量标准偏差（Lanzante，1996）的6个标准偏差的点以红色给出。
标题：ECARTV5的多中心开发和预期验证：梯度增强机器学习预警得分作者：Matthew M. Chu
6 Department of Medicine, Loyola University Medical Center, Chicago, IL 7 Department of Emergency Medicine, University of Wisconsin-Madison, Madison WI 8 BayCare, Clearwater, FL 9 Department of Medicine, Yale University, New Haven, CT Corresponding author: Matthew M Churpek, MD, MPH, PhD Email: mchurpek@medicine.wisc.edu Financial support used for the study: This work was supported by funding根据其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分，来自美国国立卫生研究院（PI：MMC； R01HL157262）和生物医学高级研发局（Barda），作为其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分。披露和利益冲突：Drs。Churpek和Edelson是获得患者风险评估专利（US11410777）专利的发明者，并从芝加哥大学获得此知识产权的特许权使用费。Edelson博士受雇，并在Agilemd拥有股权，该股份销售和分发Ecart。关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能抽象词计数：283主要文字字数：2,999
使用梯度提升决策树的心脏病预测
摘要：心脏病是全球主要健康挑战之一，其预防和治疗对于确保人们的健康至关重要。这项研究基于2020年堆叠的集合调查数据集用于心脏病分类。通过分析各种因素与心脏病之间的关系，我们探讨了机器学习模型在心脏病预测中的应用。研究发现，诸如空腹血糖，胆固醇和运动引起的心绞痛等因素与心脏病密切相关，而静息心电图和静止血压的影响相对较小。在比较的各种机器学习模型中，梯度提升决策树（GBDT）表现最好，具有高度的预测准确性和精确度。然而，该研究还指出了数据集的局限性以及模型的问题未完全释放其潜力。值得注意的是，这项研究还探讨了在心脏病预测中使用其他机器学习模型的可能性，并进行了比较分析，并提供了更多的预防心脏病预防和治疗参考。
采用边界元法和 Aifantis 梯度弹性理论进行弹性静力学分析
摘要：微纳结构的应用日益广泛，这引起了人们对包含尺度效应的理论的兴趣，因为经典连续体理论在捕捉依赖于尺寸的效应方面存在局限性。出于这样的动机，本文使用边界元法 (BEM) 进行三维弹性静力学微结构建模。为了解释微结构效应，采用了 Aifantis 提出的简化梯度理论，这是 Mindlin 一般理论的具体化。建立了变分论证来确定问题的控制方程和边界条件。该论证解释了梯度弹性的基本解，并借助倒数恒等式构建了积分轮廓表示。Proriol 谱函数的弯曲三角元素用于近似 BEM 离散化的几何和物理参数。所提出的公式得出的结果与文献中的其他分析一致。