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World File Search System递归算法
抑制TERT抑制慢性髓样白血病细胞的增殖和诱导的凋亡
分类变量表示为计数和百分比，而连续变量则为标准偏差（SD）或具有四分位间范围（第25％和第75个百分位数）的中位数表示为手段。p值，并将卡方检验应用于分类变量。使用多元逻辑回归和平滑曲线拟合探索了DR和HDL-C之间的关联，并调整了相关的临床协变量。使用递归算法确定拐点。在检测非线性时，构建了一个加权的两型逻辑回归模型。使用EmpowerStats软件（http://www.empowerstats.com）和R版本4.1.1进行统计分析。p值小于0.05被认为具有统计学意义。
使用决策图自动均匀量子态准备
摘要 — 大多数量子算法在执行所需的特定应用计算之前，都会假设基态叠加中的某些特定初始状态。此类状态的准备本身需要量子电路执行的计算。在本文中，我们研究了特定量子态子集的自动状态准备，这些子集是基态子集的均匀叠加，称为均匀量子态。我们利用此类状态可以用布尔函数表示，并提出一种基于函数分解的递归算法。当使用二元决策图作为函数表示时，我们可以根据决策图的大小实现快速且可扩展的量子态准备。我们表明，该算法可以为函数找到量子电路，而最先进的算法不再适用。索引术语 — 量子计算、量子态准备、布尔函数、决策图
中风患者的铁蛋白水平与全因死亡率之间的关联
结果：关于30天死亡率，高铁蛋白（≥373）的HR（95％CI）为1.925（1.298，2.854; p = 0.00113），与低铁蛋白（<373）相比。调整了多个混杂因素后，高铁蛋白（≥373）的HR（95％CI）为1.782（1.126，2.820; P = 0.01367），而低铁蛋白（<373）。发现铁蛋白与30天死亡率之间的非线性关联。使用递归算法和两型线性回归模型，计算了拐点（IP），为2,204。在IP的左侧，铁蛋白和30天死亡率之间存在正相关关系，效应大小为95％CI和P值分别为1.0006（1.0004，1.0009）P <0.0001。在IP的右侧，效果大小，95％CI和P值分别为1.0000（1.0000，1.0000）和0.3107。
同型：oio：有限张开的球状n ...
shomotopy.io是一名图形证明助手，用于使用有限的半分类较高类别，作为𝑛维弦图。它是用生锈写的，并编译为WebAssembly以在Web浏览器中运行。不需要安装，并且可以在https://beta.homotopy.io上访问。它可用于简单的情况，例如绘制字符串图的tikz或构建复杂的字符串 - 格拉马式证明，因为系统检查每个输入是否可以接受。交互都通过点和点击接口进行，该接口触发操纵基础组合编码的递归算法 - 我没有时间详细介绍此信息，但是请参阅我们的随附的纸张以及先前的hossopopy.io上的工作主体。同型。您可以保存证明并通过URL与他人共享，并以类似Arxiv的方式在同型网站上永久发布它们，以便可以将其作为参考包含在论文中。
强化学习的数学
区域： / modulnr。：部门数学 / CIT413036课程结构：讲座：2H练习：2H内容：课程概述了增强学习的数学基础，包括对马克夫决策过程的介绍和表图形的增强性增强学习方法（Monte Carlo，Monte Carlo，时间差异，SARSA，SARSA，SARSA，Q-LEAL，Q-LEARNINGNING，...）。这些主题是通过对随机近似理论的影响来补充的，以对算法进行收敛分析。Prerequisite: MA0001 Analysis 1, MA0002 Analysis 2, MA0004 Linear Algebra 1, MA0009 Introduction to Probability Theory and Statistics, MA2409 Probability Theory Literature : Sutton, Barto (2018): Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press Puterman (1994): Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming, Wiley Kushner, Yin (2010): Stochastic近似和递归算法和应用，施普林格证书：请参阅Tumonline位置/讲座/练习：请参阅Tumonline
数字经济杂志 - 格拉斯哥大学
数字经济是一场无所不在、包罗万象的泛产业革命。本文首创通过爬虫技术提取关键词的网络搜索量构建数字经济关注度指数，并通过时变格兰杰检验分析其与中国股市的动态因果关系。研究结果表明，数字经济关注度对股价具有显著的时变预测作用，且因果溢出效应在不同行业存在差异，在递归算法下，因果检测的成功率更高、持续时间更长。此外，在市场低迷状态下，数字经济关注度对股价的因果影响通常有限，主要体现在新冠疫情期间以及疫情过后一段时间，且因果关系显著。本文为数字经济在金融市场的表现提供了新的证据和分析视角，为各行业的数字化转型和投资者的投资决策提供了参考。
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
分布式核驱动数据聚类
推导出一种新型的完全分布式联合核学习和聚类框架，该框架能够以无监督的方式确定聚类配置。利用半定规划来量化候选核相似矩阵与特定秩的块对角线结构的接近程度。利用凸函数差和块坐标下降，推导出一种递归算法，该算法联合确定适当的核相似矩阵和聚类因子。以可分离的方式重新表述所涉及的半定程序，我们基于交替方向乘数法，构建一个完全分布式方案，通过协作的相邻代理在自组织网络中实现联合核学习和聚类。收敛声明表明，所提出的算法框架返回有界相似核更新，促进块对角线结构。利用合成数据和真实数据的详细数值示例表明，分布式新方法可以实现接近甚至超过现有集中式替代方案所实现的聚类性能。关键词：分布式学习、内核、聚类、无监督学习、优化
r22 m. 技术。中央安全与环境部
第一单元：基础逻辑与证明：命题逻辑、命题逻辑的应用、命题等价、谓词和量词、嵌套量词、推理规则、证明简介、证明方法与策略。第二单元：基本结构、集合、函数、序列、和、矩阵和关系：集合、函数、序列与和、集合和矩阵关系的基数、关系及其性质、n 元关系及其应用、表示关系、关系的闭包、等价关系、偏序。第三单元：算法、归纳与递归：算法、函数的增长、算法的复杂性。归纳与递归：数学归纳、强归纳与良序、递归定义与结构归纳、递归算法、程序正确性。第四单元：离散概率和高级计数技术：离散概率简介。概率论、贝叶斯定理、期望值和方差。高级计数技术：递归关系、解决线性递归关系、分治算法和递归关系、生成函数、包含-排除、包含-排除的应用。第五单元：图：图和图模型、图术语和特殊类型的图、表示图和图同构、连通性、欧拉和汉密尔顿路径、最短路径问题、平面图、图着色。树：树的简介、树的应用、树的遍历、生成树、最小生成树。教科书：
一种用于运动想象脑电信号分类的精简深度学习方法
摘要 — 近年来，深度学习 (DL) 方法在基于脑电图 (EEG) 的运动想象 (MI) 脑机接口 (BCI) 系统的开发中越来越受欢迎，旨在提高现有中风康复策略的性能。复杂的深度神经网络结构具有大量神经元和数千个参数需要优化，并且通常需要大量数据来训练网络，并且训练过程可能需要非常长的时间。高训练成本和高模型复杂度不仅对 BCI 系统的性能产生负面影响，而且影响其满足支持患者康复锻炼的实时要求的适用性。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于贡献的神经元选择方法。实现了基于卷积神经网络 (CNN) 的运动想象分类框架，并开发和应用了神经元修剪方法。利用 CNN 层捕捉脑电信号的时空特征，然后采用快速递归算法（FRA）对全连接层中的冗余参数进行修剪，从而在不影响 CNN 模型性能的情况下降低其计算成本。实验结果表明，该方法可以实现高达 50% 的模型尺寸缩小和 67.09% 的计算节省。