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ASEN/CSCI 5264：不确定性下的决策
•理查德·S·萨顿（Richard S. Sutton）和安德鲁·G·巴托（Andrew G.麻省理工学院出版社，2018年。$ 80.00，在线获得：http：//incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html•Dimitri P. Bertsekas，动态编程和最佳控制，雅典娜Scientific，2012年（第4版）。$ 134.50•Mykel J. Kochenderfer，不确定性下的决策：理论与应用，麻省理工学院出版社，2015年。$ 70.00，在线获取：https：//ieeexplore.ieee.org/book/7288640•汤姆·夸（Tom Kwong），朱莉娅（Julia）的动手设计模式和最佳实践，Packt Publishing，2020年。$ 39.99•Stefano Albrecht，Filippos Christianos和Lukas Schafer，多代理增强学习：Foun-Dates和现代方法。在线获得：https：//www.marl-book.com/•劳拉·格雷瑟（Laura Graesser），瓦·洛恩（Wah Loon Keng），《深度加固学习的基础：python的理论与实践》。皮尔逊教育，2020年。$ 50.00。
2023 年 5 月 第 9 期 2023 年 5 月 第 9 版
35. 英国陆军首位廓尔喀军军官萨达尔·瓦拉巴吉（前）皮尔逊 C.B. 被任命为陆军参谋长。他被任命为陆军参谋长。尼泊尔军队率先使用蜜饯果脯军械； Mahakhsenkhani Pal Bramhi，Kamkhandar Brb G N；国王 Makhka Khalisa 是这个家庭最好的朋友；萨布拉达尔·曼达里 (Shri Subradhar Mandhari)，“监察员”已任命印度第一任政府首席部长； Senkhani 兄弟会 Sambhraji Brannambarlakhar，Khariya 保护者 Sahachhari；重建协会已做出数项任命；美国华盛顿特区协会会员；英国廓尔喀部队指挥官、B G N 廓尔喀旅指挥官以及廓尔喀社区官员、秘书长 (GCO) 拉凯什·巴哈杜尔·布拉姆布 (Rakesh Bahadur Brahmbu)（廓尔喀军首席部长）被任命为廓尔喀军参谋长。
一种基于芯针活检全切片图像的前列腺癌诊断人工智能算法：一项盲法临床验证和部署研究
方法 使用飞利浦扫描仪数字化的前列腺 CNB 的苏木精和伊红 (H&E) 染色载玻片开发了一种基于 AI 的算法，这些载玻片分为训练数据集（来自 549 张 H&E 染色载玻片的 1 357 480 个图像块）和内部测试数据集（2501 张 H&E 染色载玻片）。该算法为癌症概率、Gleason 评分 7-10（与 Gleason 评分 6 或非典型小腺泡增生 [ASAP] 相比）、Gleason 模式 5、神经周围侵袭和 CNB 材料中癌症百分比的计算提供了载玻片级评分。随后在 Aperio AT2 扫描仪上数字化的 100 个连续病例（1627 张 H&E 染色载玻片）的外部数据集上验证了该算法。此外，AI 工具在常规临床工作流程中的病理实验室中实施，作为第二个读取系统来审查所有前列腺 CNB。使用受试者工作特征曲线下面积 (AUC)、特异性和敏感性以及癌症百分比的皮尔逊相关系数 (Pearson's r) 来评估算法性能。
预测大规模分布式工作记忆活动...
图 1：多区域小鼠皮质模型的解剖基础。（A）。小鼠皮质区域的平面视图。图片改编自 (Harris et al. 2019)。（B）。每个大脑区域的标准化 PV 细胞分数，在小鼠大脑的 3d 表面上可视化。突出显示了五个区域：VISp、初级体感区、桶状场 (SSp-bfd)、初级运动 (MOp)、MOs 和 PL。（C）。每个皮质区域的 PV 细胞分数，按顺序排列。每个区域都属于五个模块之一，以彩色显示。（Harris et al. 2019）。（D）。3d 大脑表面上每个区域的层次位置。五个区域如图 (B) 所示突出显示，颜色代表层次位置。（E）。每个皮质区域的层次位置。对层级位置进行归一化，将VISp的层级位置设为0。如C)所示，颜色代表区域所属的模块。(F)。PV细胞分数与层级之间的相关性（皮尔逊相关系数r = − 0.35，p < 0.05）。
无线传感器网络可靠监测城市空气质量
摘要 本文介绍了一种支持物联网的低成本无线传感器网络，该网络采用新开发的可靠方案来提高郊区空气质量监测的可靠性。该系统具有用于路由器通信的传感单元，通过动态保护节省能源。基于可靠性函数和平均故障时间，使用连续时间马尔可夫链模型来分析监测性能。结果表明，所提出的可靠监测网络在能耗和数据保证方面具有高可用性，在郊区空气质量监测的至少 72 小时运行期间，存活概率超过 80%。在 6 个月内研究的细颗粒浓度分布表明，所开发的系统与基准监测站具有高度相关性，PM2.5 和 PM10 的皮尔逊系数分别为 0.903 和 0.817，因此是可行的。对与两起极端事件（一次是丛林大火，另一次是疫情封锁）相关的性能评估进行了统计分析。结果表明，用于城市空气质量无线监测的共置可靠低成本传感器网络的可靠性和准确性有所提高。
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应用统计与概率 [3 1 0 4] 基础知识...
AI6101：应用统计和概率 [3 1 0 4] 统计学基础：统计学在工程中的作用、基本原理、回顾性研究、观察性研究、设计实验、随时间观察过程、机械和经验模型、概率和概率模型、集中趋势测量：平均值、中位数和众数、离散度测量-范围、四分位差、平均差、标准差、变异系数、偏度、峰度。概率分布：样本空间和事件、概率的解释和公理、加法规则、条件概率、乘法和总计、概率规则、贝叶斯定理、随机变量、随机变量的概念、伯努利分布、二项分布、泊松分布、正态分布。相关性和回归：概念和类型、卡尔·皮尔逊方法、秩斯皮尔曼方法、最小二乘法、离散随机变量和概率分布。连续随机变量和概率分布。联合概率分布。假设检验：假设检验、零假设和备择假设、显著性水平、单尾和双尾检验、大样本检验（单均值检验、均值差检验、单比例检验、比例差检验）、t 检验、F 检验、卡方检验。参考文献：
纳米流体导热率和粘度的预测
众所周知，纳米流体在其热和转移特性方面与传统传热液显着不同。CO 2传输特性的两个，其导热率和粘度对于改善油的检索方法和工业制冷至关重要。通过将分子模型与各种机器学习算法相结合，本研究预测了氧化铁CO 2纳米流体的传导特征。可以通过应用机器学习方法，例如决策树，k-neareast邻居和线性回归来评估这些传输参数估计值的准确性。预测这些转移质量需要知道纳米颗粒体积的大小，比例和温度的比例。为了确定特征，分子动力学模拟是使用大尺度原子进行的。建立了一个间和vari内部功能的皮尔逊相关性，以确认输入变量依赖于M和导热率。最终使用确定的统计系数确认了结果。对于各种温度范围，体积分数和纳米颗粒尺寸，该研究发现，决策树模型是预测纳米流体传输参数的最佳方法。它的成功率为99％。关键词：导热率，粘度，机器学习，纳米流体，
如何在世界末日中生存 - 免费
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与数字相关的人口和学校因素......
如今，数字能力涵盖了技术、信息、内容、媒体和沟通方面的技能和态度，这些对于学生和未来的专业人士至关重要。因此，有必要研究人口统计学和背景变量与高等教育中数字能力发展之间的可能相关性。本文报告了与数字能力相关的几个大学生人口统计学因素。这项工作采用了定量方法，采用描述性统计技术，如均值检验和皮尔逊相关分析。研究发现：(a) 上学期获得的数字能力平均值与学生性别之间存在统计学上的显著差异，(b) 数字能力的最终平均值与学生的原籍机构之间没有统计学上的显著差异，(c) 研究中包含的变量具有统计学意义。他们还发现，大学生上学期取得的平均值对学生成绩具有很强的预测能力；相比之下，学生的高中原籍机构变量对其数字能力的预测能力较弱。本文介绍了研究结果以及对实践和研究的启示。
全脑功能连接的一次性规范建模
图 1：使用 FUNCOIN 进行规范建模的示意图。A. 输入数据集包含来自英国生物库的大量健康和不健康受试者的测量数据。我们在大量健康受试者（训练数据，黑色，N = 32k）上训练我们的模型。在较小的样本外健康受试者子集（测试数据，绿色，N = 14k）上评估模型的通用性。在患有脑部疾病的受试者（粉红色）的现有数据上评估模型识别确诊受试者的能力。B. 训练数据产生脑部测量值规范分布的估计值（平均值 +/- 2 SD），这确定了脑部测量值的规范范围并允许识别异常值。C. 脑功能量化。我们旨在估计 rsfMRI FC 的规范模型，该模型计算为每对 ICA 成分/脑区域的时间序列的皮尔逊相关性。 D. FUNCOIN 在训练组中确定两个投影（g 1 ，g 2 ），使得它们的量级遵循（二维）线性模型（取对数后，参见方法）。个体（样本外）受试者偏差确定为 Z 分数（绿点和注释）。