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World File Search System脸聚类
心脏转录组轮廓的聚类揭示了独特的
心脏转录组轮廓的聚类揭示了独特的：扩张的心肌病患者的亚组。verdonschot，J.A.J。;王，ping； Derks，K.W.J。; Adriaens，M.E。; Stroeks，S.L.V.M.;亨肯斯（M.T.H.M.）; RAAFS，A.G。；锡金Koning，B。de； Wijngaard，A。VanDen； Krapels，I.P.C。;纳本（M。） Brunner，H.G。; Heymans，S.R.B。2023，给编辑的文章 /信（JACC-BASIC to Translatitation Science，8，4，（2023），pp。< / div>406-418）
“算法的脸” - 维也纳语言公报
社交媒体平台上的建议算法Insta-gram导致个性化排名，使某些主题，信息和知识元素比其他学科更明显。尽管诸如META之类的公司主要强调，用户特别控制了贡献的顺序和可见性，但这些公司做出了降级决策，以确定哪些文章优选可见，无论该数据如何（Bucher 2018）。这就是政治内容在Instagram上的可见性中受到限制（Mosseri 2021）。近年来，大量研究表明，社交媒体平台的算法系统使盛行的压迫和电力订单永存，从而再次使最脆弱的用户看不见和审查（是2020年； Bishop 2021; Cotter＆Reisdorf 2020; Cotter＆Reisdorf 2020; Decook et et and of。2021; Gerrard＆Thornham 2020）。因此，社交媒体平台上的可见性并不容易，但是通过算法和手动节制不均匀地分发，这些算法基于所谓的社区和推荐指南。可见性的不平等分布和沿主要功率订单的建议排除在外，应理解为算法歧视（平滑2022）和算法压迫（汉普顿2021）。
使用脸的外国人检测器...
电子邮件信件：adisimakrisna@pnb.ac.id intisari-在这个现代时代，很少见到诸如Siskamling之类的安全活动。替换此旧的安全活动需要新的东西。CCTV这样的技术是可以使用的工具之一。 CCTV可以使用，但有几个缺点。 所讨论的缺陷包括他们无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致存储记忆变得很多。 基于这些问题，研究人员开发了一种使用面部识别和运动检测来检测外国人的存在的系统。 开发的系统将通过检测到人的运动并将其与面部数据库匹配来检测外国人的存在。 如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。 关键字 - 面部识别，运动检测，监督相机，计算机视觉，HAAR级联分类器。 摘要 - 在这个现代时代，诸如Siskamling之类的安全活动很少见。 需要替换此旧安全活动的新事物。 CCTV等技术是可以使用的一种工具。 CCTV可以使用，但有一些缺点。 所讨论的缺陷包括无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致废物存储。CCTV这样的技术是可以使用的工具之一。CCTV可以使用，但有几个缺点。所讨论的缺陷包括他们无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致存储记忆变得很多。基于这些问题，研究人员开发了一种使用面部识别和运动检测来检测外国人的存在的系统。开发的系统将通过检测到人的运动并将其与面部数据库匹配来检测外国人的存在。如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。关键字 - 面部识别，运动检测，监督相机，计算机视觉，HAAR级联分类器。摘要 - 在这个现代时代，诸如Siskamling之类的安全活动很少见。需要替换此旧安全活动的新事物。CCTV等技术是可以使用的一种工具。CCTV可以使用，但有一些缺点。所讨论的缺陷包括无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致废物存储。基于这些问题，研究人员主动使用面部识别和运动检测来开发一种用于检测陌生人的存在的系统。开发的系统将通过检测人的动作并将其与注册的面部数据库匹配，从而检测陌生人的存在。如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。关键字 - 面部识别，运动检测，监视摄像头，计算机视觉，HAAR级联分类器。
加固的多孔板与压电陶瓷脸
基于电纺纤维的应变传感器由于网络构建和可量身定制的设计而广泛用于生物监测。但是，循环稳定性差和缺乏多模式仍然是主要问题。在这项研究中，采用了由MXENE，石墨烯纳米片（GNP）和纤维素纳米晶体（CNC）组成的3组分材料系统来解决多模式和敏感性短缺。MXENE和石墨烯纳米片（GNP）之间的杂化协同相互作用提供了高量表因子（400个为100％，在10％菌株时为76.1）。通过形成局部脆性区域，在较低的应变范围内提供了更高的电导率和灵敏度（低应变范围（低检测极限为0.25％，短响应时间为100 ms））。协同，具有较大侧向尺寸的GNP薄片促进了网络连接，易于滑动较大的应变和润滑性。另一方面，CNC粘合剂增强了成分之间的均匀性和界面氢键，从而导致了超过2,000个周期的理想循环能力。使用具有导电性添加剂的聚（苯乙烯丁二烯 - 苯乙烯）（SBS）底物来装饰聚（苯乙烯丁二烯 - 苯乙烯）（SBS）底物，这显着增强了导电涂层的均匀性。通过同时真空辅助过滤，该技术提供了更多的共形和深度纤维装饰，从而促进了多模态和灵敏度。发达的策略被证明可以有效地通过理想的身体整合和成功记录各种身体运动的传感器。
基于自促进聚类的对比学习用于脑网络预训练
磁共振成像（MRI）等神经成像技术的快速发展促进了我们获取大脑结构和功能特征。脑网络分析是从 MRI 探索大脑机制的重要工具之一，它为大脑组织提供有价值的见解，并促进对大脑认知和神经退行性疾病病理的理解。图神经网络（GNN）通常用于脑网络分析，但它们受到医疗数据稀缺的限制。虽然已经开发了图对比学习方法来解决这个问题，但它们通常涉及扭曲大脑解剖结构的图增强。为了应对这些挑战，本文提出了一种无增强的对比学习方法，即基于自促进聚类的对比学习（SPCCL）。具体而言，通过引入基于聚类的对比学习损失和自促进对比对创建方案，所提出的 SPCCL 可以从比疾病患者数据相对容易获取的其他健康受试者数据中进行预训练。所提出的 SPCCL 利用这些额外的数据来保持原始大脑结构的完整性，使其成为一种有效的大脑网络分析的有前途的方法。在开放获取的精神分裂症数据集上进行了全面的实验，证明了所提出方法的有效性。
分层聚类与可解释的患者分层的原理成分集合
摘要。患者分层通过基于其分子和/或临床特征鉴定出不同的亚组，在个性化医学中起着至关重要的作用。但是，许多基于机器学习的分层技术无法识别与每个患者组相关的本质生物标志物特征。在本文中，我们提出了一种使用分层集合聚类来解释的患者分层的新方法。我们的方法利用具有与主成分分析（PCA）结合的采样，以捕获最重要的模式和贡献生物标志物。我们使用机器学习基准数据集和来自癌症基因组地图集（TCGA）的现实世界数据的方法的有效性，展示了检测到的患者簇的可解释性。
ALMA：聚类混合多层网络的交替最小化算法
本文考虑了一种混合多层随机块模型 (MMLSBM)，其中各层可以划分为相似网络组，每组中的网络都配备不同的随机块模型。目标是将多层网络划分为相似层的集群，并识别这些层中的社区。Jing 等人 (2020) 介绍了 MMLSBM，并开发了一种基于正则化张量分解的聚类方法 TWIST。本文提出了一种不同的技术，即交替最小化算法 (ALMA)，旨在同时恢复层分区，以及估计不同层的连接概率矩阵。与 TWIST 相比，ALMA 在理论和数值上都实现了更高的精度。
使用量子 k 均值对经典数据进行聚类
摘要 近年来，我们目睹了全球越来越多的设备创建、捕获、复制和使用的数据不可阻挡地增长。对如此大量信息的处理需求促使人们研究更高的计算能力系统和专门的算法。其中，量子计算是一种基于量子理论的有前途的快速计算范式。在某些任务的计算复杂度方面，量子算法有望超越经典算法，机器学习就是其中之一，因此量子机器学习的子领域是最有前途的领域之一。在这项工作中，我们设计了一种用于 k-Means 的混合量子算法。我们算法的主要思想是以量子方式计算输入数据集中记录对之间的距离。我们表明，我们的量子算法原则上可以比经典的 k-Means 更高效，同时获得相当的聚类结果。
绝热量子计算机上的平衡 k 均值聚类
摘要 绝热量子计算机是一个有前途的平台，可以有效解决具有挑战性的优化问题。因此，许多人对使用这些计算机来训练计算成本高昂的机器学习模型感兴趣。我们提出了一种量子方法来解决 D-Wave 2000Q 绝热量子计算机上的平衡 k 均值聚类训练问题。为了做到这一点，我们将训练问题表述为二次无约束二元优化 (QUBO) 问题。与现有的经典算法不同，我们的 QUBO 公式针对平衡 k 均值模型的全局解。我们在许多小问题上测试了我们的方法，并观察到尽管 QUBO 公式具有理论上的优势，但现代量子计算机获得的聚类解决方案通常不如最佳经典聚类算法获得的解决方案。尽管如此，量子计算机提供的解决方案确实表现出一些有希望的特性。我们还进行了可扩展性研究，以估计使用未来量子硬件在大型问题上我们的方法的运行时间。作为概念的最终证明，我们使用量子方法对 Iris 基准数据集的随机子集进行聚类。
通过图形卷积网络通过深层潜在位置模型聚类
随着个体通过数字平均值的显着相互作用的显着增加，图中节点的聚类已成为分析大型和复杂网络的一种基础方法。在这项工作中，我们提出了深层的位置模型（DEEPLPM），这是一种端到端的生成聚类方法，将广泛使用的潜在位置模型（LPM）与图形卷积网络（GCN）编码策略相结合。此外，还引入了一种原始估计算法，以通过变异推理和使用随机梯度下降进行图形重建来整合后聚类概率的明确优化。在模拟场景上进行的数值实验突出了DeepLPM自养生的能力，以选择簇数量的较低限制，这表明其聚类能力与最先进的方法相比。最后，DEEPLPM进一步应用于Merovingian Gaul的教会网络和引文网络Cora，以说明探索大型且复杂的现实世界网络的实际兴趣。