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使用模拟模型了解未解析的驻留空间物体的光谱-时间特征变化
地面高光谱成像仪能够在观察期内测量未解析驻留空间物体 (URSO) 的光谱特征随时间的变化（或光谱时间特征）。了解特征对 URSO 属性的依赖性可用于开发用于识别物体的信息提取算法，并推断、分类、预测和诊断其状况和健康状况。鉴于 URSO 光谱时间数据的可用性有限，地面遥感观测可以通过基于物理的模拟模型和实验室数据进行补充，以支持特征利用算法的设计、开发、实施和验证。这在训练需要大量数据的机器学习模型时尤为重要。
研究论文：心理疲劳和性别对青年人和老年人重复练习过程中工作记忆表现的影响
工作记忆 (WM) 是研究最多的认知功能之一，尽管个体特征对表现的影响程度尚不清楚，尤其是对于老年人而言。本研究考虑了健康年轻人和老年人反复练习三个难度等级（1-、2- 和 3-Back）的视觉 N-Back 任务。我们的结果表明，对于这两个年龄组，预期的心理疲劳都被学习效果所抵消，在准确性和反应时间方面，女性比男性受益更多，在所有三个 N-Back 等级上都是如此。我们得出结论，未来的 WM 研究，特别是当依赖重复的 N-Back 课程时，应该考虑到与心理疲劳和性别有关的学习效果，无论是年轻人还是老年人。
预测流感疫苗接种的反应
> 疫苗接种是现代医学的重大进步之一。但为了提高现有疫苗的有效性并开发新的疫苗，我们需要更好地了解保护性免疫背后的作用机制和能够诱导持久防御的疫苗策略。皮肤途径是一种重要的疫苗接种策略，因为它富含先天免疫细胞，而这些细胞在其诱导的适应性反应的质量、强度和持久性方面发挥着关键作用。整合流感疫苗临床试验期间获得的生物数据，让我们能够深入了解免疫途径和先天特征对免疫反应质量的影响。 <
基于深度学习的医学图像分析综述
医学图像分析的主要目标是识别解剖结构的患病区域，以便医生更好地了解病变的进展情况。医学图像分析涉及四个主要阶段：(1) 图像预处理；(2) 分割；(3) 特征提取；(4) 模式识别或分类。预处理是增强图像信息以便进行后续处理或消除照片中不需要的失真的过程。将区域（例如肿瘤和器官）分离以进行进一步研究的技术称为分割。特征提取是从感兴趣区域 (ROI) 中仔细选择信息以帮助识别它们的过程。分类有助于根据提取的特征对 ROI 进行分类 [2][3]。
![arXiv:2005.04612v1 [cs.LG] 2020 年 5 月 10 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c87259ef7a5284b8940c8e00c0284c6386f8c4f6.webp)
arXiv:2005.04612v1 [cs.LG] 2020 年 5 月 10 日
摘要：仅从商品的折扣来判断在线销售的有效性是困难的。不同的特征对产品价格有不同的影响，在确定折扣的重要性时必须考虑到这一点。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的启发式方法来量化任何商品的折扣的“重要性”。我们提出的技术可以根据特征和原价量化折扣的重要性，从而可以通过预测销售的有效性在销售季节指导买家。我们已经使用支持向量机在 Flipkart 夏季促销数据集上应用了这种技术，它以 91.11% 的准确率预测了销售的有效性。我们的结果表明，在 Flipkart 夏季促销期间，很少有手机有大幅折扣。
2025 年暑期实习项目
您在本项目中的目标可能包括以下内容：(i) 表征新制造的超导量子比特（寿命、频率、耦合强度等）；(ii) 实现和/或模拟驱动场的量子特征对驱动量子比特的影响；(iii) 模拟超导量子比特和谐振器的电磁学；(iv) 实现快速准确的单量子比特门；和/或 (v) 开发使用辐射热计（另见下一主题）和多通道驱动更准确地测量量子比特的技术。我们主要仍在使用 transmon 量子比特进行这些实验，但该项目也可以与 unimons 结合使用。
使用大数据来概括新加坡的互联网经济
此外，随机森林分类器通过其易于可见的特征的重要性提供了易于解释。特征重要性是一个简单的度量标准，它指示每个特征对分类器预测的相对贡献。例如，对于选定的分类器，“ shop”一词的特征重要性得分为0.044，是平均特征重要性得分0.006的七倍以上。这意味着“商店”一词在分类中高度相关，与一个平均重要的功能相比。这允许对分类器的预测进行摘要见解。使用Python（Scikit-Learn）中的机器学习软件包来计算功能重要性。表3中突出显示了具有显着特征重要性的特征单词。
干细胞疗法：医学的未来
干细胞是独一无二的，因为它们具有在体内太多不同类型的细胞中发展的能力。这个特征对再生医学具有巨大的希望。我们可以想象一个世界，在神经或脊髓损伤的情况下，可以修复或更换损坏的组织和器官，并且可以有效治疗帕金森氏和阿尔茨海默氏病（如帕金森氏症和阿尔茨海默氏病）的退行性疾病，而无需进行任何手术干预。Mayo Clinic亮点的一份报告显示，诱导多能干细胞（IPSC）用于建模疾病，测试新药，并开发针对Indi Vidual患者遗传机械的个性化治疗方法[1]。
制药行业面临着智能化的挑战......
统计技术和系统AI基于生成能够处理大量数据并提取相关信息的系统和算法的思想。为此，它使用了各种统计技术和系统，其中最重要的是：•机器学习模型：一般来说，它们允许通过经验来改进某项任务，而不是明确地进行编程。使用算法和统计模型来分析和学习数据，他们可以根据数据中识别出的模式做出预测或决策。这些模型例如用于识别图像或做出个性化推荐，包括回归模型：预测连续值；分类模型：预测某个对象所属的类别或范畴；聚类模型：根据相似的对象的特征对其进行分组；神经网络模型：解决复杂问题；决策树模型：
腔基量子网络中的拓扑量子行走
摘要 我们提出了一种实现离散时间量子行走和模拟基于腔的量子网络中拓扑绝缘体相的协议，其中单个光子是量子行走者，采用多个腔输入输出过程来实现偏振相关的平移操作。可以通过调整单光子偏振旋转角度来模拟不同的拓扑相。我们表明，通过测量最终的光子密度分布可以直接观察到拓扑边界态和拓扑相变。此外，我们还证明了这些拓扑特征对实际缺陷具有很强的鲁棒性。我们的工作为使用基于腔的量子网络作为量子模拟器来研究离散时间量子行走和模拟凝聚态物理开辟了新的前景。