据估计,随着人口老龄化,糖尿病发病率将从19.9%增加到65-79岁的1.112亿人,预计到2030年糖尿病患者将继续增加到5.78亿人,到2045年将增加到7亿人。机器学习是人工智能的一种,旨在理解或识别数据结构并将数据转换为模型。机器学习在健康领域的应用正在迅速增长,越来越多的健康研究人员在研究中使用机器学习算法。一些机器学习算法可以用来做预测,其中之一就是预测糖尿病的分类算法。根据所用几种算法的比较结果,朴素贝叶斯和梯度提升分类算法具有其他算法的最佳值。梯度提升算法在线性样本上取得了较高的效果,准确率为77.09%,f值达到83.39%。朴素贝叶斯对随机样本测试的结果最优,准确率为 76.57%,f 度量值为 82.82%。分层样本测试结果中准确率最高的是梯度提升算法,准确率为77.34%,f值达到83.39%。
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鉴于机器学习的最新进展(ML),密码学界已经开始探索ML方法对新的密码分析方法设计的适用性。虽然当前的经验结果表现出了希望,但这种方法在多大程度上胜过classical classical cryptantrytic方法的程度仍然不清楚。在这项工作中,我们启动探索基于ML的密码分析技术的理论,尤其是为了了解与传统方法相比,它们是否从根本上限制了新的结果。虽然大多数经典的密码分析至关重要地依赖于处理单个样本(例如,明文 - 含量对),但迄今为止,现代的ML方法仅通过基于梯度的计算与样品相互作用,这些计算平均损失函数在所有样品上。因此,可以想象的是,这种基于梯度的方法本质上比经典方法弱。我们引入了一个统一的框架,用于捕获具有直接访问单个样本和“基于梯度的”的“基于样本”的对手,这些框架仅限于发出基于梯度的查询,这些查询通过损失函数在所有给定的样本上平均。在我们的框架内,我们建立了一个一般的可行性结果,表明任何基于样本的对手都可以通过看似基于潜在的基于梯度的对手进行模拟。此外,就基于梯度的模拟器的运行时间而言,模拟表现出几乎最佳的开销。最后,我们扩展并完善了模拟技术,以构建一个完全可行的基于梯度的模拟器(对于避免可行的可行的隐秘任务的不良开销至关重要),然后将其用于构建基于梯度的模拟器,该模拟器可以执行特定和非常有用的梯度方法。共同审议,尽管ML方法在多大程度上胜过经典的隐式分析方法仍然不清楚,但我们的结果表明,这种基于梯度的方法并非本质上受到其看似限制对所提供样品的访问的限制。
皮质回路的许多解剖和生理特征,从突触的生物物理特性到不同神经元类型之间的连接模式,都表现出从感觉区域到联想区域的层级轴的一致变化。值得注意的是,静息状态下神经活动的时间相关性尺度(称为内在时间尺度)在灵长类动物和啮齿动物中都沿着这一层级系统地增加,类似于空间受体场的规模和复杂性不断增加。然而,任务相关活动的时间尺度如何在大脑区域间变化,以及它们的层级组织是否在不同哺乳动物物种中一致出现仍未得到探索。在这里,我们表明,内在时间尺度和任务相关活动的时间尺度在猴子、大鼠和小鼠的皮质中都遵循类似的层级梯度。我们还发现,这些时间尺度在皮层和基底神经节中以类似的方式共同变化,而丘脑活动的时间尺度比皮层时间尺度短,并且不符合其皮层投影预测的层次顺序。这些结果表明,皮层时间尺度的层次梯度可能是哺乳动物大脑皮层内回路的普遍特征。
摘要:气候模型代表热带风暴轨迹的能力对于提供有用的预测至关重要。在先前的工作中,发现北半球的热带风暴轨迹的表示已从耦合模型比较项目(CMIP)的第5阶段改善。在这里,我们通过将仅大气模拟(AMIP6)与历史库型模拟(CMIP6)进行了对比,从而研究了CMIP第6阶段模型中的剩余和持久偏差。对AMIP6和CMIP6模拟的比较表明,冬季跨北部Paci -fean的耦合模拟中海面温度(SST)的偏见改变了大气温度梯度,这与风暴轨迹的赤道偏置有关。在北大西洋中,旋风在耦合的模拟中没有足够的杆子传播,该模拟部分是由格陵兰岛南部的冷SST驱动的,从而减少了潜在的热量。在夏季,中亚和藏族高原的过度加热会降低当地的斜压性,导致更少的气旋形成并从中国东部传播到耦合和大气中的模拟物中。当规定SST时,耦合模型中描述的几种偏差大大减少。例如,北极风暴轨迹的赤道偏置显着减少。然而,在CMIP6和AMIP6中,其他偏见都显而易见(例如,夏季东亚的轨道密度密度和循环发生的持续降低)与其他过程有关(例如,土地表面温度)。
摘要:由于人为活性,海洋的汞含量(HG)含量增加了两倍,尽管黑海洋(> 200 m)已成为重要的HG储层,但有毒和生物蓄积的甲基汞(MEHG)的浓度很低,因此很难测量。因此,当前对深海中HG周期的理解受到严格的数据限制,控制MEHG的因素及其转换率仍然很大程度上未知。通过分析52个全球分布的巴基拉质深元素宏基因组和26个来自Malaspina Expedition的新元转录组,我们的研究揭示了在全球浴类海洋中(〜4000 m深度)中细菌编码基因Mera和Merb的广泛分布和表达。这些基因与Hg II还原和MEHG脱甲基化相关的基因在粒子附着的分数中尤为普遍。此外,我们的结果表明,水质量年龄和有机物组成塑造了拥有Mera和Merb基因的结构,这些群落和Merb基因生活在不同的粒径分数,其丰度及其表达水平。命令的成员Corynebacteriales,Rhodobacterales,Alteromonadales,Oceanospirillales,Moraxelleles和Flavobacteriales是深海中包含Mera和Merb基因的主要分类参与者。这些发现,加上我们先前具有具有代谢能力降解MEHG的深层层流海洋的纯培养物分离株的结果,表明甲基汞脱甲基化和HG II还原可能发生在全球黑暗海洋中,这是生物圈中最大的生物组。关键字:汞,甲基汞,浴样,细菌脱甲基化,宏基因组,metatranscriptomes,mer基因■简介
强化学习(RL)是决策问题中广泛的技术,构成了两个基本操作 - 政策评估和政策改进。提高学习效率仍然是RL的关键挑战,许多努力着重于使用合奏批评来提高政策评估效率。,当使用多个批评家时,政策改进过程中的演员可以获得不同的梯度。先前的研究将这些梯度合并在一起而没有考虑它们的分歧。因此,优化政策改进计划对于提高学习效率至关重要。本研究的重点是调查合奏批评家对政策改进引起的差异分歧的影响。我们介绍了梯度方向不确定性的概念,以此来衡量政策改进过程中使用的梯度之间的分歧。通过解决梯度之间的分歧,我们发现梯度方向不确定性较低的过渡在政策改进过程中更可靠。基于此分析,我们提出了一种称为von Mises-fisher经验重新采样(VMFER)的方法,该方法通过重新采样过渡过渡和为梯度方向不确定性较低的过渡提供了更高的信心来优化政策改进过程。我们的实验表明,VMFER显着地执行基准,并且特别适合RL中的整体结构。
联邦学习在统计和系统异质性方面面临重大挑战,以及高能量消耗,需要有效的客户选择策略。传统方法,包括启发式和基于学习的方法,无法解决这些复杂性。为了回应,我们提出了FedGC,这是一种新颖的生成客户选择框架,它可以创新将客户选择过程作为一项固定的任务重新铸造。从大语模型中使用的方法中汲取灵感,FedGC能够在连续表示空间内编码丰富的决策知识,从而实现了有效的基于梯度的优化,以搜索将通过生成而产生的最佳客户选择。框架组合四个步骤:(1)使用经典客户端选择方法自动收集“选择得分”对数据; (2)在此数据上训练编码器 - 评估器 - 编码器框架以结构连续的表示空间; (3)在此空间中启用基于梯度的优化,以进行最佳客户选择; (4)通过使用光束搜索训练有素的解码器来生成最佳客户端选择。FedGC通过更全面,可推广和高效,同时选择模型性能,延迟和能力消费来优于传统方法。通过广泛的实验分析证明了FedGC的有效性。
摘要:增材制造 (AM) 是一种变革性的制造技术,能够根据 3D 建模数据逐层直接制造复杂部件。在 AM 应用中,功能梯度材料 (FGM) 的制造具有重要意义,因为它有可能提高多个行业的组件性能。FGM 是通过不同材料之间的梯度成分过渡制造的,从而能够设计具有位置相关机械和物理特性的新材料。本研究全面回顾了有关在 AM 中实施机器学习 (ML) 技术的已发表文献,重点介绍了基于 ML 的 FGM 制造工艺优化方法。通过对文献的广泛调查,本综述文章探讨了 ML 在解决 FGM 制造固有挑战中的作用,并涵盖了参数优化、缺陷检测和实时监控。本文还讨论了在 FGM 的 AM 制造中采用基于 ML 的方法的未来研究方向和挑战。
显示出最高的拉伸应力,超过 800 MPa。Bodner 等人在 [33] 中报告了 Inconel 625 和 AISI 316L 的层内多材料结构中残余应力水平同样升高的情况。此外,图的上部区域显示拉伸应力从马氏体时效的左边缘开始,延伸到整个梯度区域,并在朝向 AISI 316L 区域的大约一半处减小,在试样的右边缘处发现应力减小到无应力区域。减小的
