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World File Search System混合算法
教学大纲（计算机科学）
1. 获得机器学习领域的知识。 ac 2. 了解数据分析算法 achi 3. 学习高级分析算法 acij 第一单元：学习类型（15 小时） 学习系统的定义、机器学习的目标和应用 - 学习类型：监督学习、无监督学习、强化学习。分类概述：设置、训练、测试、验证数据集、过度拟合。 第二单元 - 分类算法（15 小时） 有关分类和预测的问题、贝叶斯分类、反向传播分类、基于关联规则挖掘概念的分类、其他分类方法、分类准确性。第三单元 — 决策树（15 小时） 决策树简介 – 决策树中的分裂方法 - 通过决策树归纳进行分类 – 树修剪方法（成本复杂度修剪 - 卡方修剪） – 决策树中的问题 – 扩展决策树（模糊决策树） 第四单元 — 聚类算法（15 小时） 距离测量 – 相似性函数 – 误差测量 – K 均值算法 – 模糊 CMeans 算法 – 层次聚类算法 – 高斯混合算法 – 期望与最大化方法 – 概率聚类算法 第五单元 — 文本分析（15 小时） 简介 - 文本挖掘操作 - 边界增量文本挖掘算法 - 预处理技术 – 使用降维进行特征选择 – 支持向量机 (SVM) – NLP 基础。 参考文献
变分量子电路中测量引起的纠缠相变
变分量子算法 (VQA) 经典地优化参数化量子电路以解决计算任务，有望增进我们对量子多体系统的理解，并使用近期量子计算机改进机器学习算法。这类量子-经典混合算法面临的突出挑战是与其经典优化相关的量子纠缠和量子梯度的控制。这些量子梯度被称为贫瘠高原现象，在体积定律纠缠增长的情况下，它们可能会迅速消失，这对 VQA 的实际应用构成了严重障碍。受最近对随机电路中测量诱导纠缠转变研究的启发，我们研究了具有中间投影测量的变分量子电路中的纠缠转变。考虑 XXZ 模型的哈密顿变分拟定 (HVA) 和硬件高效拟定 (HEA)，我们观察到随着测量率的增加，测量诱导的纠缠转变从体积定律到面积定律。此外，我们提供了证据表明，该转变属于随机酉电路的同一普适性类别。重要的是，该转变与经典优化中从严重到温和/无贫瘠高原的“景观转变”相吻合。我们的工作可能为通过在当前可用的量子硬件中结合中间测量协议来提高量子电路的可训练性提供一条途径。
研究论文 使用 SAPSO 算法实现独立微电网的多目标优化运行
微电网是利用可再生能源的有效方式，尤其可以满足偏远岛屿的电力需求。海岛微电网的运行优化对于确保整个微电网系统的有效性能至关重要，而且它通常是一个多约束和多目标优化问题。本研究的主要贡献是针对偏远岛屿独立微电网系统提供了一种运行优化方法，该系统包括风电、光伏、电池和柴油发电机。本文提出了一种新的独立微电网运行优化模型，其中单独考虑电池系统；建立了考虑经济成本、电池折旧成本和环境保护成本的多目标日前优化模型。在优化中，选择柴油发电机和储能系统的输出功率作为决策变量。为此，开发了一种结合粒子群优化（PSO）算法和模拟退火（SA）算法的高效搜索算法。采用混合算法寻找优化问题的Pareto解集，将搜索结果与传统PSO算法的结果进行比较，并提出一种基于熵权法的灰靶决策理论从所有解中寻找最优权衡调度方案，并与另外两种常用的主客观方法的结果进行比较。结果表明，所提出的优化方法可应用于微电网系统的日前运行优化，帮助用户获得独立微电网的最佳折衷运行方案。
自旋化学的量子算法：具有破缺对称波函数的贝叶斯交换耦合参数计算器
2005 年报道了一种基于量子相位估计 (QPE) 的算法，可在多项式时间内解决全配置相互作用 (full-CI)，该算法可以在所使用的基组内给出变分最佳波函数，但在经典计算机上求解的计算成本随着系统规模的增加而呈指数增加。3 2014 年提出了一种可在嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 设备 4 上执行的量子 - 经典混合算法，称为变分量子特征求解器 (VQE)。5,6 此后，出现了许多关于通过改进量子算法 7 – 21 来降低计算成本并提高速度的报道，并且已经记录了使用各种量子设备 22 – 30 的相关实验演示。尽管量子计算机上的量子化学计算理论 (QCC-on-QCs) 取得了快速进展，但有效处理开壳层电子结构的方法仍处于起步阶段。开壳层系统在化学中无处不在。例如，有机双自由基可用作分子自旋量子计算机的原型 31,32、动态核极化 (DNP) 中的极化剂 32,33、有机发光材料 34,35 等等。开壳层多核过渡金属配合物经常作为反应中心参与酶的合成。36,37 单分子磁体作为分子存储装置已被广泛研究。38 为了揭示它们的电子结构，复杂的从头算量子化学计算是强大而必要的工具。然而，在携带自旋-b 不成对电子的开壳层系统中，波
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
联合量子卷积神经网络 - 普渡大学化学系
摘要 近年来，科学家积极推动联邦机器学习的概念，以缓解数据所有者的隐私担忧。目前，机器学习和量子计算技术的结合是一个热门的行业话题，并有望成为重大颠覆者。它已成为重塑从医疗保健到金融等多个行业的有效新工具。数据共享对众多行业的大规模机器学习构成了重大障碍。研究由异构联邦资源组成的先进量子计算生态系统是一个自然的目标。在这项工作中，数据治理和隐私问题通过开发量子联邦学习方法来处理，该方法可以在嘈杂的中型量子时代在量子硬件上有效执行。我们提出了一种联邦混合量子-经典算法，称为量子卷积神经网络，它在不同的站点进行分布式训练而无需交换数据。混合算法需要小型量子电路来为图像分类任务产生有意义的特征，这使其成为近期量子计算的理想选择。这项工作的主要目标是评估混合量子-经典和经典-量子卷积神经网络在多个医疗机构/客户之间的非独立和非相同分区 (Non-IID) 和真实世界数据分区数据集上的潜在优势。我们研究了协作量子卷积神经网络在两个医学机器学习数据集 COVID-19 和 MedNIST 上的性能。进行了大量实验来验证所提出的量子联邦学习框架的稳健性和可行性。我们的研究结果表明，与联邦随机梯度下降方法相比，必要的通信轮次减少了 2%–39%。即使在医疗数据在客户端之间分布不均匀的情况下，混合联邦框架也能保持较高的分类测试准确性和通用性。
使用混合机器学习方法提高心脏病的预测准确性：SVM和KNN算法的比较研究
a b s t r a c t全球死亡率是心脏病，而早期鉴定对于限制疾病的发展至关重要。早期检测心血管疾病的方法有助于确定高风险人士应该发生的进展，从而降低了风险。主要目标是通过在心脏情况下识别异常来挽救生命，这将通过识别和分析从心脏信息中产生的原始数据来执行。机器学习可以提供有效的方法来做出决策和创建准确的预测。机器学习技术已在医疗业务中广泛使用。在拟议的研究中提供了一种独特的机器学习技术，以预测心脏病。计划的研究利用了Kaggle的开源心脏病数据集。用于机器学习预测的混合算法是许多以前旨在提高效率并产生改善结果的方法的逻辑混合物。提出的工作引入了一种混合方法，该方法采用分类概念进行预测分析。我们使用实际患者数据来构建一种预测心脏病的混合技术。KNN和SVM分类技术。jupyter笔记本用于实现此混合方法。一种混合技术在心脏病的预测分析中优于其他算法。1。简介从一系列原始数据集收集可用信息和模式的实践通常称为数据挖掘。它包括使用一种或多种技术分析大量数据和发现趋势或模式。它在各种情况下都有用，包括分析，研究和医疗保健。因为数据挖掘是一种调查方法，而且医疗保健的许多出色的早期预测系统已经从医疗数据集中发展，这可以检测大量数据的趋势（J. H. Joloudari等，2019）。提高
在低成本眼动追踪装置中使用前庭眼反射自动检测瞳孔并估计凝视
摘要 — 自动眼动追踪对于与患有肌萎缩侧索硬化症的人互动、用眼睛控制电脑鼠标以及对葡萄膜黑色素瘤进行控制性放射治疗都具有重要意义。据推测，凝视估计的准确性可能通过使用前庭眼动反射来提高。这种不自主的反射会导致缓慢的补偿性眼动，与头部运动的方向相反。因此，我们假设在眼动追踪过程中让头部自由移动一定比保持头部固定、只让眼睛移动产生更准确的结果。本研究的目的是创建一个低成本的眼动追踪系统，通过保持头部自由移动，将前庭眼动反射纳入凝视估计中。所用的仪器包括一个低成本的头戴式网络摄像头，可记录一只眼睛。尽管用于记录的网络摄像头是低端的，并且没有直接照明，但瞳孔检测是完全自动和实时的，采用了简单的基于颜色和基于模型的混合算法。本研究测试了基于模型的算法和基于插值的算法。根据凝视估计结果中的平均绝对角度差，我们得出结论，基于模型的算法在头部不动时表现更好，而在头部移动时同样表现良好。当头部自由移动时，使用任一算法，凝视点与目标点的大多数偏差小于 1 ◦，可以得出结论，我们的设置完全符合文献中的 2 ◦ 基准，而头部不动时的偏差超过 2 ◦。所使用的算法之前未在被动照明下进行测试。这是首次研究考虑到前庭眼反射的低成本眼动追踪装置。
量子退火 DNA 序列组装算法
摘要背景：组装任务是测序新生物基因组和研究结构基因组变化中不可或缺的步骤。近年来，下一代测序 (NGS) 方法的蓬勃发展为使全基因组测序成为一种快速可靠的工具（例如用于医学诊断）带来了希望。然而，当前处理算法的缓慢性和计算要求阻碍了这一目标的实现，因此需要开发更高效的算法。一种可能的方法是使用量子计算，但目前还未得到充分探索。结果：我们提出了从头组装算法的概念验证，使用基因组信号处理方法，通过计算 Pearson 相关系数来检测 DNA 读数之间的重叠，并将组装问题表述为优化任务（旅行商问题）。将在经典计算机上执行的计算与结合 CPU 和 QPU 计算的混合方法获得的结果进行了比较。为此，使用了 D-Wave 的量子退火器。实验使用来自模拟器的人工生成的数据和 DNA 读数进行，使用实际生物基因组作为输入序列。据我们所知，这项工作是少数使用实际生物序列研究量子退火器上的从头组装任务的工作之一。结论：我们进行的概念验证表明，使用量子退火器 (QA) 进行从头组装任务可能是经典模型中执行的计算的一个有前途的替代方案。现有设备的当前计算能力需要混合方法（结合 CPU 和 QPU 计算）。下一步可能是开发一种专门用于从头组装任务的混合算法，利用其特异性（例如重叠布局共识图的稀疏性和有界度）。
脑肿瘤分类使用深度...
抽象由于其复杂性和敏感性，对脑部疾病进行分类是一项非常困难的任务。由于脑肿瘤是严重的，有时是致命的，因此早期发现和诊断对于制定有效的治疗计划至关重要。一种重要的医学成像工具，磁共振成像（MRI）允许对大脑内部结构进行详细的，无创的可视化。在诊断和治疗脑肿瘤方面，磁共振成像（MRI）起着至关重要的作用。从数据集进行预处理开始，该方法适用于来自不同大脑条件患者（包括肿瘤和非肿瘤病例）的MRI扫描和临床数据。培训和测试集构成数据集。MRI肿瘤检测需要许多过程，包括特征提取，分类和图像后处理。用于对大脑图像进行分类，该系统利用具有长期记忆（LSTM）的卷积神经网络使用转移学习方法进行了预训练的模型。所提出的框架不仅使用预训练的模型来改善训练的性能更好的模型，而且还使用阈值来改进数据集，以提高准确性和数据增强，以增加数据集中的图像数量。初步结果表明，混合算法模型的家族的性能要比以前的CNN体系结构更好，因为缩放图像的深度，宽度和分辨率的所有维度都以恒定比率的比例来扩展，它使用复合系数。关键词：脑肿瘤分类，卷积神经网络，医学成像，深度学习，转移学习。结果还证明，通过扩展基线体系结构，模型能够捕获复杂的特征，从而改善了模型的整体性能。引言人体中最重要的器官之一，大脑有助于决策，并调节所有其他器官的运行。它主要负责管理日常自愿和非自愿身体功能，并充当中枢神经系统的指挥中心。肿瘤是一种不受控制的增殖质量