XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相关矩阵
量化信用组合对与可解释的生成神经网络的资产相关性的敏感性
[Marti，2020年]提出了生成对抗网络（GAN），以生成合理的财务相关矩阵。作者表明，与gan产生的合成矩阵呈现出在经验财务相关矩阵上观察到的大多数属性。
![arXiv:2209.01198v4 [cs.LG] 2023 年 3 月 13 日](/simg/2\2cb2d57dc929610873347294d80d708a6a729cb2.webp)
arXiv:2209.01198v4 [cs.LG] 2023 年 3 月 13 日
相关矩阵包含有关动态系统的各种时空信息。根据少数节点的部分时间序列信息预测相关矩阵可以表征整个底层系统的时空动态。这些信息有助于预测底层网络结构，例如，根据脉冲数据推断神经元连接、根据表达数据推断基因之间的因果依赖关系以及发现气候变化的长空间范围影响。预测相关矩阵的传统方法利用底层网络所有节点的时间序列数据。在这里，我们使用监督机器学习技术，根据少数随机选择的节点的有限时间序列信息来预测整个系统的相关矩阵。预测的准确性验证了仅整个系统子集的有限时间序列就足以做出良好的相关矩阵预测。此外，使用无监督学习算法，我们可以深入了解模型预测的成功率。最后，我们将此处开发的机器学习模型应用于真实世界的数据集。
![arxiv：2502.14967v1 [Quant-ph] 2025年2月20日](/simg/8\8319f08b02881b6f16e79164f1d63bca71f5ef50.webp)
ESG报告 4T24
符合我们的可持续性战略，并加强了我们为利益相关者创造价值的承诺，我们优先考虑六个SDG，这些SDG与我们的运营最为紧密，监控我们对全球目标的贡献，以及我们实施负责任银行（PRB）原则的进步。优先考虑可持续发展目标时，我们考虑了：利益相关者咨询，一项比较部门基准研究，组织的相关矩阵和战略支柱，巴西场景（主要社会和环境问题）以及报告和绩效建议和绩效建议和指南等。我们还由独立第三方验证的过程（Erm Brasil Ltda。），并获得了有利的意见。
与脑年龄相关并加速脑衰老的心脏代谢危险因素
图 2 CMR 之间的关联。热图显示所有 CMR 的相关矩阵（已缩放），其中下对角线显示偏相关（通过从两个相关的抗性回归模型中取出残差并计算它们之间的相关性计算得出），上对角线显示完全相关。基于完全相关性对变量进行层次聚类，并显示五个聚类组，以括号中的数字表示。表 S3 提供了所有使用的缩写的详细概述，图 S9 提供了图中使用的层次聚类得出的树状图的概述
lavaan：潜在变量分析
efa 函数本质上是 lavaan 函数的包装器。它生成模型语法（针对给定数量的因子），然后调用 lavaan() 将这些因子视为应旋转的单个块。该函数仅支持单个组。分类数据照常处理，首先计算适当的（例如四分法或多分法）相关矩阵，然后将其用作 EFA 的输入。还（有限地）支持两级数据。然后在内部和之间提取相同数量的因子。promax 旋转方法（取自 stats 包）仅为方便起见提供。因为 promax 是一个两步算法（首先是方差最大，然后是斜向旋转以获得简单结构），所以它不使用 gpa 或成对旋转算法，因此不提供标准误差。
大麻sativa腺体毛状基因氏基因组的表征
孤立的C.腺体毛状体的光显微镜图像（1 mm比例尺）。b Spearman相关矩阵RNA-Seq和chip-seq数据的H3K4me3，H3K56AC，H3K27ME3和H2A.Z在腺体trichomes中。c C. sativa核型，带有腺体毛状体数据密度图（i）所有基因（ii）转录基因（iii）H3K4ME3峰（IV）H3K56AC峰（v）未转录的基因（VI）H3K27ME3域H3K27ME3域和（VII）D H2A.Z，H3K27ME3，H3K56AC和H3K4ME3峰值注释。e尺度区域基因图和腺体毛状体H3K4me3，H3K56AC，H3K27ME3和H2A.Z的相关热图读取分布在跨腺毛状体转录基因和未转录的基因上的分布。
![arxiv：2501.16346v1 [cs.lg] 2025年1月18日](/simg/1\10c0964b0368b2f7aecdd616acbf1ae8f0dbaacb.webp)
arxiv：2501.16346v1 [cs.lg] 2025年1月18日
抽象功能磁共振成像（fMRI）在任务或休息期间对大脑功能提供了有用的见解。使用相关矩阵代表fMRI数据是分析静止状态和活动状态中大脑固有连接性的一种可靠方法。图形神经网络（GNN）由于其固有的解释能力而被广泛用于大脑网络分析。在这项工作中，我们使用对比度自我监督的学习图变压器引入了一个新颖的框架，并将大脑网络变压器编码器与随机图更改结合在一起。所提出的网络利用对比度学习和图形变化，以有效地训练图形变压器以进行自闭症检测。我们的方法对自闭症脑成像数据交换（ABIDE）数据进行了测试，证明了自闭症检测，其AUROC为82。6和74％的精度超过了当前的最新方法。