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World File Search System计算方法
建模和优化癌症治疗的计算方法
可以应用计算模型来优化癌症治疗中的治疗时间表和模型治疗反应。在这篇综述中，我们提供了此类计算方法的概述，包括确定性模型，例如基于普通和部分微分方程的模型，随机模型，基于空间的基于代理的方法以及控制理论和机器学习方法。我们在不同情况下讨论他们的优势和当前局限性。我们概述了如何通过数学和计算方法来帮助治疗决策，以及如何评估患者特定的反应并将其纳入此类方法。我们还调查可以在整个治疗过程中结合自适应变化并讨论数据和参数估计方法的模型。最后，我们强调了这些方法如何导致鉴定单个癌症和治疗类型的最佳治疗方案，并研究尚待解决的挑战，以实现癌症治疗中计算模型的临床翻译。
单元2 | 2.2.2 |计算方法
这在零售业中特别有用，因为发现趋势可以显着提高销售和盈利能力。例如，通过数据挖掘信用卡销售和天数可以确定在特定日期和购买的东西上进入商店的哪些客户。可能会发现大多数人在进入超市时购买牛奶，因此将其放在商店的后面意味着客户必须乘坐其他产品来乘牛奶，并且更有可能购买其他产品。
JB HI 特别专题“脑信号和神经成像的模糊系统和计算方法：
鉴于处理从神经成像模式获得的脑信号所面临的重大挑战，模糊集和系统已被提出作为分析脑活动的有用且有效的框架，以及实现脑与外部设备（脑机/机接口）之间的直接通信途径。虽然人们对这些问题的兴趣越来越大，但模糊系统的贡献因应用领域而异。一方面，考虑到脑活动的解码，处理不确定性的高级计算智能方法（如模糊集和系统）代表了一种极好的工具，可以克服处理极度嘈杂的信号的挑战，这些信号很可能受到非平稳性、不变量和泛化能力差的影响。另一方面，就神经科学研究而言，可能性和模糊性同样被用于测量突触、神经元和大脑区域或区域之间的平滑整合。在此背景下，拟议的特刊旨在建立一个专门的论坛，作为计算智能研究人员的媒介，他们希望利用模糊系统和模糊逻辑等先进技术来模拟和表达对脑信号和神经成像数据分析的不确定性。任何与神经科学相关的领域，如计算神经科学、脑机接口、神经科学、神经信息学、神经人体工程学、计算认知神经科学、情感神经科学、神经生物学、脑映射、神经工程和神经技术都是合适的。本期特刊重点介绍在不同知识领域研究的模糊系统和应用于脑信号和神经成像的计算方法的最新进展、挑战和未来前景。因此，我们邀请研究人员为本期特刊贡献原创作品，利用脑信号和神经成像中使用计算和数学技术的最新方法，并解决开发用于各种临床应用的专用系统的挑战，同时提出未来发展的新想法和方向。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
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）。
RNA结合蛋白，Adar，Apobec 认识到机器学习的力量和其他计算方法，以加速RNA的小分子
Cold Spring Harbour实验室出版社于2025年2月24日 - 由RNAJournal.cshlp.org出版，从
社论：神经成像的计算方法
计算方法已被提出作为分析大脑活动的有用且有效的框架。鉴于处理从神经成像模式获得的大脑信号存在重大困难，在大脑和外部设备（脑机接口）之间建立直接通信通路是必要的。虽然人们对这些问题的兴趣越来越大，但模糊系统的贡献因应用领域而异。在解码大脑活动时，处理可能受非平稳性、不变量和泛化不良影响的极其嘈杂的信号是一项重大挑战。然而，处理不确定性的高级计算智能方法（如模糊集和系统）是克服这一挑战的绝佳工具。然而，在神经科学中，可能性和模糊性的概念已被类似地用于衡量神经元、突触和其他大脑区域之间的协调程度。拟议的研究主题旨在满足对专用平台的需求，计算智能领域的专家可以齐聚一堂，讨论如何建模和传达神经成像数据处理中固有的不确定性。神经科学包含许多子领域，包括但不限于：计算神经科学；脑机接口；神经科学；神经信息学；神经人体工程学；计算认知神经科学；情感神经科学；神经生物学；脑映射；神经工程；神经技术。神经成像中使用的计算方法是本研究主题的主题，它探讨了各个学科的最新发展、问题和未来观点。因此，我们鼓励研究人员为本研究主题做出新的原创性贡献，利用神经成像中计算和数学技术的最新方法，应对为各种临床应用开发专用系统的挑战，并提出未来发展的新想法和方向。在这个研究主题中，来自不同领域的专家讨论了计算方法在神经成像中的当前发展、困难和潜在方向。本部分共提交了 26 篇文章，但只有 5 篇被选中进行审查。每篇提交的文章至少有两位审稿人和两轮审查。下面，我们简要概述了这些出版物各自的贡献。
维多利亚州电力传输系统收入计算方法发布日期：1527 年 1 月 3 月
本文件是根据《国家电力规则》第 S 6A.4.2(cC) 条的目的而编写的。AEMO 必须有一个收入方法（无需 AER 批准），规定计算 AEMO 在每个监管年度提供规定输电服务的最高允许收入的方法。
解决空间和时间中核心物体识别的神经机制；一种计算方法
各种研究都对物体识别（大脑的基本能力）的潜在机制进行了研究。然而，对识别速度和准确度之间的平衡的探索较少。大多数物体识别的计算模型都无法解释识别时间，因此只关注识别准确度，原因有两个：缺乏感官处理的时间表征机制，以及使用非生物分类器进行决策处理。在这里，我们提出了一个物体识别的分层时间模型，使用脉冲深度神经网络与生物学上合理的决策模型相结合，以解释识别时间和准确度。我们表明，所提模型的响应动力学可以类似于大脑的响应动力学。首先，在物体识别任务中，该模型可以模拟人类和猴子的识别时间和准确度。其次，该模型可以复制文献中观察到的不同速度-准确度权衡机制。更重要的是，我们证明了所提模型中不同抽象级别（上级、中级和下级）的时间表征与先前研究中观察到的大脑表征动态相匹配。我们得出结论，由分层前馈脉冲结构产生的脉冲的积累可以很好地解释决策的动态，也可以解释不同抽象级别的表示动态。关键词：时间对象识别、速度-准确度权衡、深度脉冲卷积神经网络、积累到边界模型、动态表示相异矩阵
2023年2月9日 一篇关于“光子能量计算的新计算方法”的联合论文
对于日本第一台基于门的量子计算机IBM Quantum System One※4上苯酚蓝染料的光吸收和非辐射衰变相关的分子结构，