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World File Search System计算模型
机器学习计算模型
如果测量是科学的基石，那么心理科学已经取得了巨大的成就。心理学家设计了巧妙的实验来测量复杂的社会现象，将定义不明确的结构的测量磨练成一门精确的科学，通过探究行为推断出思维，开始深入研究大脑，并将研究结果应用于改善人类状况。与此同时，信息时代的三重奏——全新、改进且经济高效的传感；随时随地的计算；以及在数字世界中成长起来的新一代人——引发了一场数据和计算革命，这场革命增强了多个研究领域并创造了新的研究领域（例如，计算社会科学、信息物理系统、定量生物学）。这些进步能否同样促进心理科学的发展？我们认为可以，并描述了心理科学的核心——心理测量——如何从信息时代的更新中受益。考虑心理测量的一个简化视图：测量 = 数据 + 推断。数据
脑电图中的计算模型
抽象的计算模型位于基本神经科学和医疗保健应用的交集，因为它们允许研究人员在计算机中检验假设，并预测实验和相互作用的结果，这些实验和相互作用在现实中很难测试。然而，在神经科学和心理学不同领域的研究人员以许多不同的方式理解了“计算模型”的含义，阻碍了交流和协作。在这篇综述中，我们指出了脑电图（EEG）中计算建模的艺术状态，并概述了如何使用这些模型来整合电生理学，网络级模型和行为的发现。一方面，计算模型用于研究产生大脑活动的机制，例如用脑电图测量的，例如在不同频段下振荡的瞬时出现和/或不同的空间地形。另一方面，计算模型用于设计实验和测试硅中的假设。脑电图计算模型的最终目的是获得对脑电图信号基础的机制的综合理解。这对于对脑电图测量的准确解释至关重要，这可能最终用于开发新的临床应用。
第10章：量子计算模型
到目前为止，我们已经遇到了用于量子计算的电路模型，并且使它看起来好像是量子计算的唯一模型。不是。有大量用于量子计算的模型。最后，所有用于量子计算的模型都需要能够生成的模型是对量子计算的任何其他模型的有效模拟。，后者特别适合用于量子计算的电路模型。量子计算特别有趣的其他模型是所谓的绝热量子计算模型。在2000年，Farhi，Goldstone，Gutmann和Sipser基于量子力学的绝热定理，引入了量子算法研究的新概念。这个想法如下：让f：{0，1} n - →r是一个成本函数，我们希望找到x∈{0，1} n中假定的全局最小值。实际上，可以以这种形式提出任何本地组合搜索问题。为简单起见，假设此全局最小值是唯一的。引入问题Hamiltonian
黑色素瘤异质性的计算模型
皮肤黑色素瘤是一种高度侵袭性的肿瘤，尽管最近出现了一些治疗方法，但大多数晚期转移性黑色素瘤患者的临床预后不佳。黑色素瘤中最常见的突变会影响 BRAF 致癌基因，它是 MAPK 信号通路的蛋白激酶。针对 BRAF 和 MEK 的疗法仅对 50% 的患者有效，并且几乎系统地产生耐药性。与黑色素瘤细胞的强烈异质性和可塑性相关的遗传和非遗传机制被认为有利于耐药性，但人们对其了解甚少。最近，我们引入了一种新的数学形式，可以表示肿瘤异质性和耐药性之间的关系，并提出了几种用 BRAF/MEK 抑制剂治疗的黑色素瘤产生耐药性的模型。在本文中，我们使用一种新的计算模型进一步研究了这种关系，该模型可以处理用 BRAF/MEK 抑制剂治疗的黑色素瘤中单细胞 mRNA 测序数据识别的多种细胞状态。我们使用该模型来预测不同治疗策略的结果。参考疗法称为“连续”疗法，其包括不间断地应用一种或多种药物。在“联合疗法”中，几种药物按顺序使用。在“适应性疗法”中，当肿瘤大小低于下限时中断药物应用，当肿瘤大小超过上限时恢复药物应用。我们表明，与直觉相反，在 BRAF/MEK 抑制剂与假设药物（针对在肿瘤对激酶抑制剂的反应过程中后期发展的细胞状态）的联合疗法中，最佳方案是先用这种假设药物治疗。此外，尽管连续疗法和适应性疗法之间出现耐药性的时间差别不大，但在适应性疗法的情况下，不同黑色素瘤亚群的空间分布更加分区化。
黑色素瘤异质性的计算模型
通过非遗传机制的几种药物耐受细胞态。首先是由这种过程的可逆性提出的自适应耐药性的非遗传性质：耐药性肿瘤可以在药物假期中重新敏感[Das Thakur等。（2013），Sun等。 （2014）]。 在处理和未处理的条件下，敏感和抗性细胞与抗相关适应性的敏感和抗性细胞共存也可以解释明显的肿瘤在没有药物的情况下通过阳性敏感细胞的阳性选择和抗性细胞的负选择，而无需在不同细胞状态之间进行过渡[Hodgkinson等。 （2019）]。（2013），Sun等。（2014）]。在处理和未处理的条件下，敏感和抗性细胞与抗相关适应性的敏感和抗性细胞共存也可以解释明显的肿瘤在没有药物的情况下通过阳性敏感细胞的阳性选择和抗性细胞的负选择，而无需在不同细胞状态之间进行过渡[Hodgkinson等。（2019）]。
云计算模型：技术与安全
公司在不再需要投资昂贵的服务器，处理过时的软件和硬件时节省时间和资源，并在现场工作人员，但云服务也带有风险。存储敏感的客户数据或其他业务数据外部提高网络安全暴露。迁移现有数据或应用程序可能会昂贵且复杂，以降低云解决方案提供的任何成本优势。将过程移至一个提供商后，可能很难切换。此外，事实证明，拥有云专业知识的员工很难
生物系统计算模型指南
乔·海尔斯坦（Joe Hellerstein）4 1,4 1.4*，彼得·亨特（Peter Hunter）14，14，露西安·史密斯（Lucian P. Olivier 11，Alexander A. Patrie 10，M。Quardokus 2，Sven 36，Sven 36，James C. Schaff 10，T.J。 Janis Shin 1，Jacky L. Snoep 37，Ion Moraru 10
计算模型、架构和学习算法
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声源识别：理论与计算模型
计算模型是我们理解复杂系统的最佳工具。通过制定系统运行理论、构建体现该理论的模型，然后测试该模型的性能，可以确定该理论的优势和劣势。有时，模型会模仿系统的某些方面，这种对应关系可以作为支持该理论的证据。然而，更常见的是，模型无法解释系统行为的关键方面。这些缺点很有价值，因为它们告诉我们理论的弱点，通常突出了理论家做出的默认假设。模型也很有价值，因为它们可以被广泛操纵。通过更改参数或有选择地启用和禁用模型的组件，可以深入了解整个系统的运行情况。
皮质折叠的计算模型 - NSF-PAR
脑回形成过程是大脑发育过程中生物和机械过程相互作用的结果，大脑通过脑回形成复杂的脑回丘和脑沟谷结构。研究人员开发了大量计算模型来研究皮质折叠。本综述旨在总结这些研究，重点介绍影响大脑发育和脑回形成的五个基本要素以及它们在计算模型中的表示方式：(i) 颅骨、脑膜和脑脊液的限制；(ii) 皮质层和区域的异质性；(iii) 皮质下纤维束的各向异性行为；(iv) 脑组织的材料特性；(v) 大脑的复杂几何形状。最后，我们重点介绍了未来模拟大脑发育的领域。