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World File Search System计算方法
供应链管理的量子计算方法
摘要 — 量子计算有望对许多领域产生变革性影响，但其在行业问题上的实际应用尚未得到充分探索。我们专注于将量子计算应用于工业运营管理问题，特别是供应链管理。供应链管理中的许多问题涉及大状态和动作空间，对传统计算机提出了计算挑战。我们开发了一种量化策略迭代算法来解决库存控制问题并证明了其有效性。我们还深入讨论了近期实施此量子算法的硬件要求和潜在挑战。我们的模拟和实验由 IBM Qiskit 和 qBraid 系统提供支持。索引术语 — 量子计算、供应链管理、策略迭代、量子线性系统求解器
心脏电生理学中的计算方法
心脏电生理学研究越来越依赖于计算方法来连接实验和临床观察以了解基本机制。这些方法处理实验数据，例如光学映射和身体表面电势映射，以及模拟生物物理过程，例如心脏内电源的行为以及与这些相关的电势场。来自实验和临床记录的信号处理有助于阐明各个领域的电生理特性，而计算建模则提供了理论上的理解。患者特异性模型越来越有助于解释观察结果并改善了个体的心脏电气行为近似。因此，计算方法的进步对于获得对心脏电生理学和心律不齐的新见解至关重要。在这里，我们回顾了有关“心脏电生理学计算方法”生理学研究主题上发表的论文，并分享了这种技术的潜在未来影响的观点（图1）。
混合方法社交计算方法
背景：2型糖尿病会影响近3420万成年人，并且是美国第七大死亡原因。数字健康社区已成为为从事糖尿病自我管理（DSM）的个人提供社会支持的途径。对数字同伴互动和社交联系的分析可以改善我们对行为改变的因素的理解，这可以为个性化的DSM干预措施开发。目的：我们的目标是使用混合方法方法应用我们的方法来（1）表征DSM中特定于上下文特定社会影响模式的作用，并且（2）得出介入的介入目标，以增强个人参与DSM。方法：使用美国糖尿病协会支持DSM的同伴信息（n = 〜73,000个从2014年到2021年），（1）产生了一组标记的同伴相互作用集（n = 1501，用于美国糖尿病的n = 1501，通过手动学习模型，（2）用于Qualitiel dectie decter（2），（2）均具有Qualiit datired colditiper（2）整个模型（2），该模型（2）整个代码（2）整个代码效果（2）回顾性分析和（4）社交网络分析技术被用来描绘嵌入在同伴互动中的通信维度（内容和上下文）之间的大规模模式和关系。结果：从属关系模型表明，通过共享交互式沟通风格的演讲行为与社区用户接触与社区用户的参与有积极的联系。结论：在这项研究中，我们表征了社会影响在DSM中的作用，如大规模社交媒体数据集所示。我们的结果还表明，使用交互式通信风格的演讲行为（交流环境）表达患者报告的结果和进步主题（通信内容）时，患有2型糖尿病的用户更有可能在社区中参与社区。它表明了基于用户的上下文和与同行交流的结构更改形式进行有针对性的社交网络干预措施的潜力，这可以发挥社交影响来修改用户参与行为。对多组分数字干预措施的影响。
监督学习的量子计算方法
过去二十年，量子计算和机器学习的理论和实践都呈现爆炸式增长。现代机器学习系统处理大量数据，需要巨大的计算能力。随着硅半导体小型化接近其物理极限，人们越来越多地考虑使用量子计算来满足未来的计算需求。小型量子计算机和量子退火机已经建成并投入商业销售。量子计算机可以使所有科学和工程领域的机器学习研究和应用受益。然而，由于其根源在于量子力学，该领域的研究迄今为止一直局限于物理学界，其他学科的研究人员很难接触到大多数工作。在本文中，我们先介绍量子计算的背景并总结其关键结果，然后再探讨其在监督机器学习问题中的应用。通过避开与量子计算关系不大的物理学结果，我们希望让数据科学家、机器学习从业者和跨学科的研究人员都能理解这篇介绍。
温室气排放计算方法
1。GHG协议：世界资源研究所（WRI）和世界可持续发展商业委员会（WBCSD）于2004年发布的公司会计和报告标准（WBCSD），以及有关结构变化的重新计算方法的其他技术指南（2005年），租赁资产（2006年），租赁资产（2006年），范围2（2015）和Scope 2（2015）和Scope 3 3 Inciplution（2011年和2013年）。2。国际石油行业环境保护协会报告温室气体排放的指南（2011年）和价值链补充方法（范围3）温室气体排放（2016）。3。分别是政府间气候变化小组，国际海事组织，全球物流排放委员会，国际标准化组织和可持续性会计标准委员会。4。，例如，最重要的排放源，例如运输活动，基于航班的距离，基于时间的酒店之夜，用于购买服务的费用。5。分别是国际海事组织，英国政府温室气体转换因素，国际能源局，美国环境保护署。6。分别为25 ch 4，n 2 o的298，SF 6分别为22,800。
药物再利用的计算方法：方法......
药物再利用是指推断临床适应症和现有化合物之间的治疗关系。作为药物开发的一种新兴范式，药物再利用能够更有效地治疗罕见疾病、分层患者群体和紧迫的公共健康威胁。然而，从几乎无数的再利用选项中优先筛选出合适的候选药物仍然是药物开发中的一项重大挑战。在过去十年中，基因组分析、数据库管理和机器学习技术的进步使得能够更准确地识别药物再利用候选药物以供后续临床评估。本综述概述了这些方法所包含的主要方法学类别，它们依赖于（a）蛋白质结构、（b）基因组特征、（c）生物网络和（d）真实世界临床数据。我们认为，要充分发挥药物再利用方法的影响，需要多学科理解每种方法在临床实践中的优势和局限性。
范围 1、2 和 3 排放计算方法报告
并包括不同的商品价格以转换每年的表现。例如，3 年追踪平均值中的 2023 年值将使用 2023-2021 年定价平均值，而 2022 年值将使用 2022-2020 年定价平均值。这反映了一些外部团体评估碳绩效的方式。我们还纳入了碳强度，使用所有绩效年度的 2018-2020 年定价平均值，因为这是用于建立 2020 年基线的定价，我们将以此为基准评估 2030 年的目标。我们已经确定了铜当量计算的商品定价，以确保随着时间的推移（从我们的基准年到我们的目标年）保持一致的核算。
我们专注和负责任的量子计算方法
化学催化剂在许多行业中都起着重要作用，量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全，更高效的催化剂，并使人们和环境受益。例如，氨是世界上最常见的工业化学物质之一，用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨，我们将无法维持世界当前的人口。但是，氨产生需要令人难以置信的高温和压力，并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3％。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
医学计算方法 - LUMEN 出版
摘要：如今，由于每年损失的金额巨大，各种类型的欺诈交易都成为金融业关注的焦点。考虑到数字化时代的海量数据和银行欺诈的复杂性，手动分析欺诈交易是不可行的。在这种情况下，检测欺诈的问题可以通过机器学习算法来实现，因为它们能够在非常大的数据集中检测出微小的异常。这里出现的问题是数据集高度不平衡，这意味着非欺诈案例严重主导了欺诈案例。在本文中，我们将介绍三种处理不平衡数据集的方法：重采样方法（欠采样和过采样）、成本敏感训练和树算法（决策树、随机森林和朴素贝叶斯），强调了为什么在测量算法性能时不应在这种类型的数据集上使用接收者操作特性曲线 (ROC) 的想法。实验测试应用于 890,977 笔银行交易，以观察上述三种方法的性能指标。关键词：银行欺诈；机器学习算法；重采样；成本敏感训练；不平衡数据集。引用方式：Mînăstireanu, E.-A.，& Meşniţă, G. (2020)。信用卡欺诈检测中处理不平衡数据集的方法。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，131-143。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/19