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课程名称：机器学习学分时间
。课程大纲：机器学习介绍；概念学习：假设的一般顺序，版本空间算法，候选算法；监督学习：决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络，支持向量机，过度拟合，嘈杂的数据和修剪，测量分类器的精度；线性和逻辑回归；无监督的学习：分层的伙伴聚类。k-means分区聚类；自组织地图（SOM）k-neart-neigh-neigh Neignal算法；使用标记和无效数据使用EM进行半监督学习；强化学习：隐藏的马尔可夫模型，蒙特卡洛推理探索与剥削权衡取舍，马尔可夫决策过程；合奏学习：使用多个假设的委员会。包装，提升。参考材料：
Han Liu Alexander Gegov Mihaela Cocea
系列“大数据研究”（SBD）以高质量和高质量的各个领域发表了新的发展和进步。的目的是涵盖大数据的理论，研究，发展和应用，这些理论，计算机科学，物理，经济学和生命科学领域都嵌入。该系列的书籍是指对来自传感器或其他物理仪器的最新数字来源产生的大型，复杂和/或分布式数据集的分析和理解，以及模拟，人群采购，社交网络或其他互联网交易，例如电子邮件或视频点击流等。该系列包含涵盖计算智能领域的大数据中的专着，讲义和编辑卷。神经网络，进化计算，软计算，模糊系统以及人工智能，数据挖掘，现代统计和操作研究以及自组织系统。是简短的出版时间范围和全球范围的分布，这可以使研究成果的广泛和快速传播。
活性物质物理学：流体动力学和能量学
“活性物质是由大量活性“剂”组成的物质，每种活性“剂”都会消耗能量来移动或施加机械力。这种系统本质上是不热平衡的。与趋向平衡的热系统和具有施加稳定电流的边界条件的系统不同，活性物质系统打破了时间反演对称性，因为能量被各个成分不断耗散。大多数活性物质的例子都来自生物，涵盖了生物的所有尺度，从细菌和自组织生物聚合物（如微管和肌动蛋白，两者都是活细胞细胞骨架的一部分）到鱼群和鸟群。然而，目前大量的实验工作致力于合成系统，如人造自推进粒子。活性物质是软物质中一个相对较新的材料分类：研究最广泛的模型 Vicsek 模型可以追溯到 1995 年。
博士招生（非全日制） - 2025 年春季 - IIIT Sri City
研究领域（CSE）：基于代理的建模和模拟、算法、身份验证和访问控制、认知建模 - 关系模式、计算几何、计算机架构、计算机网络、密码学和网络安全、云/SDN 安全、网络安全、网络物理系统、数据分析、电子系统设计自动化、分布式算法、EEG 数据分析、嵌入式系统、系统架构、医疗信息学、高性能计算、人机交互、图像处理和计算机视觉、智能控制、机器/深度学习、多目标优化、自然语言处理、安全和区块链、自组织和自组装系统、软计算、空间/时空/多元统计建模、环境应用的统计和机器学习模型、文本数据挖掘/信息检索、VR/AR、无线传感器系统、人机交互、无人机、高级密码学、人工智能驱动的入侵检测系统、基于深度学习的生物信息学和计算生物学、
多孔环境中的微生物：从主动相互作用到紧急反馈
抽象的微生物在各种多孔环境中（从土壤和河床再到人类肺部和癌症组织）繁衍生息，涵盖了多个尺度和条件。局部因素的短期到长期波动会诱导时空异质性，通常会导致生理压力的环境。微生物如何反应和适应这种生物物理约束是一个积极的研究领域，在过去的几十年中，已经获得了相当大的洞察力。以细菌为重点，我们在这里回顾了无机和有机多孔环境中自组织和分散的最新进展，强调了主动相互作用和反馈的作用，从而介导了微生物生存和适应性。我们讨论了使用综合方法来提高我们对微生物在各种规模上采用的生物物理策略的理解以使多孔环境可居住的开放问题和机会。
信息管理人工智能 - 下载
“大数据研究”系列 (SBD) 快速、高质量地发表大数据各个领域的新发展和进展。旨在涵盖大数据在工程、计算机科学、物理学、经济学和生命科学领域的理论、研究、开发和应用。该系列的书籍涉及对来自传感器或其他物理仪器以及模拟、众包、社交网络或其他互联网交易（如电子邮件或视频点击流等）的最新数字源生成的大型、复杂和/或分布式数据集的分析和理解。该系列包含大数据方面的专著、讲义和编辑卷，涵盖计算智能领域，包括神经网络、进化计算、软计算、模糊系统，以及人工智能、数据挖掘、现代统计学和运筹学以及自组织系统。对于贡献者和读者来说，特别有价值的是较短的出版时间和全球范围的发行，这使得研究成果能够得到广泛而快速的传播。
下一代雄激素受体抑制剂的临床药代动力学和药效学-Darolutamide
为了竞争，制造公司必须以最低的成本准时交付。但是，公司目标的实现受到动态影响的阻碍。较短的产品生命周期，减少批量和越来越多的产品和过程的复杂性是对生产和物流产生更大影响的主要挑战[1，2]。在个性化的生产中，每种产品都与先前产品不同的是所需的制造和组装过程以及所需的组件及其在工厂中的流量。这些灵活的工厂环境中的实时配置，控制和决策正在成为关键挑战。基于自组织或自我控制系统的新方法和系统以及物联网理论为组织，计划和控制网络生产环境中灵活的材料流系统提供了有希望的解决方案。为了跟上生产的灵活性要求的加快，这应使配置和法规
树状聚合物合成细胞含有细菌的细胞分裂机制
将活性细胞机制与合成构件整合在一起，是开发具有生物功能及其他功能的合成细胞的桥梁。自我复制是生命系统最重要的任务之一，有各种复杂的机制来执行这一任务。在大肠杆菌中，收缩分裂环通过自组织蛋白 (MinCDE) 的浓度振荡定位到细胞中部，在那里它切断膜和细胞壁。到目前为止，任何细胞分裂机制的重建都与脂质体有关。这里展示了在完全合成的双组分树枝状聚合物中重建基本的细菌分裂体。通过调整膜组成，可以定制生物机制与合成膜的相互作用以重现其动态行为。这构成了合成细胞与生物元素组装的重要突破，因为调整膜-分裂体相互作用是自下而上设计新兴生物行为的关键。
使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。