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World File Search System面聚类
量子聚类的全面分析：寻找所有潜在的最小值
量子聚类 (QC) 是一种基于量子力学的数据聚类算法，通过用高斯函数替换给定数据集中的每个点来实现。高斯函数的宽度为 𝜎 值，这是一个超参数，可以手动定义和操纵以适应应用。数值方法用于查找与聚类中心相对应的量子势的所有最小值。在此，我们研究了表达和查找与二维量子势的最小值相对应的指数多项式的所有根的数学任务。这是一项杰出的任务，因为通常无法通过分析解决此类表达式。但是，我们证明，如果所有点都包含在大小为 𝜎 的方形区域中，则只有一个最小值。这个界限不仅在通过数值方法寻找解决方案的数量方面有用，它还允许提出一种“每个块”的新数值方法。该技术通过将某些粒子组近似为加权粒子来减少粒子数量。这些发现不仅对量子聚类问题有用，而且对量子化学、固体物理和其他应用中遇到的指数多项式也有用。
心脏转录组轮廓的聚类揭示了独特的
心脏转录组轮廓的聚类揭示了独特的：扩张的心肌病患者的亚组。verdonschot，J.A.J。;王，ping； Derks，K.W.J。; Adriaens，M.E。; Stroeks，S.L.V.M.;亨肯斯（M.T.H.M.）; RAAFS，A.G。；锡金Koning，B。de； Wijngaard，A。VanDen； Krapels，I.P.C。;纳本（M。） Brunner，H.G。; Heymans，S.R.B。2023，给编辑的文章 /信（JACC-BASIC to Translatitation Science，8，4，（2023），pp。< / div>406-418）
用光和沙子建造的月球基础设施
出版者：公益财团法人激光技术研究所 主编：谷口诚二 邮编：550-0004 大阪市西区靱本町 1-8-4 大阪科学技术中心大楼 4 楼 电话：(06) 6443-6311 传真：(06) 6443-6313 http://www.ilt.or.jp
面试表
欢迎来到 Grateful Dogs！成为我们团队的一员的第一步是将这份填妥的文件以及您的幼犬最新的疫苗接种情况提交到我们的电子邮箱 Info@gratefuldogs.net。收到您的文件和所有已完成疫苗接种的记录后，我们团队的一名成员将与您联系，安排家长指导。请注意，我们要求所有幼犬至少 4 个月大、体重超过 4 磅，并已完成所有疫苗接种，包括犬流感、狂犬病、犬瘟热/细小病毒和百日咳（建议接种钩端螺旋体）。所有狗必须在 6 个月内绝育才能参加俱乐部。如果您从收容所领养了幼犬，或者您不确定它们的背景，我们要求从领养之日起 30 天内才能参加俱乐部。在指导期间，我们团队的一名成员将审查我们的政策和程序，并回答您对我们服务的任何问题。此过程大约需要 30-45 分钟。在您的培训结束后，我们要求您将您的狗留在日托中心进行“试养日”。在试养期间，我们会对您的狗进行评估，以确保它们在我们的设施中感到快乐和舒适。试养日的费用为第一只狗 38 美元，每增加一只狗 33 美元（如果一个家庭中的多只狗在同一天进行试养）。我们要求您的狗在这一天至少停留 4 个小时，但是，如果它们表现良好，欢迎它们停留更长时间。除周五外，每周每天都会进行试养，狗应在上午 11 点前（周日中午 12 点前）送来。我们的目标是确保这是适合您宠物的环境。试养可以在您的培训结束时或之后通过前台安排。所有试养必须在您的培训后 30 天内完成。一旦您的狗完成了试养日，我们的工作人员将就如何继续进行提出总体建议。建议将基于您狗的行为和舒适度，并结合您对我们服务的需求。如果您的狗看起来紧张或焦虑，我们可能会根据您的需要推荐更多日托、半天日托或仅在周末日托。感谢您对 Grateful Dogs 的关注。我们期待与您和您的小狗见面！入职检查表 _____ 已发送新客户文件，填写完毕 _____ 已发送最新的犬流感疫苗接种记录，截止日期为 _____________ _____ 已发送最新的狂犬病疫苗接种记录，截止日期为 __________ _____ 已发送最新的犬瘟热/细小病毒 (DHPP ) 接种记录，截止日期为 __________ _____ 已发送最新的百日咳疫苗接种记录，截止日期为 __________
基于自促进聚类的对比学习用于脑网络预训练
磁共振成像（MRI）等神经成像技术的快速发展促进了我们获取大脑结构和功能特征。脑网络分析是从 MRI 探索大脑机制的重要工具之一，它为大脑组织提供有价值的见解，并促进对大脑认知和神经退行性疾病病理的理解。图神经网络（GNN）通常用于脑网络分析，但它们受到医疗数据稀缺的限制。虽然已经开发了图对比学习方法来解决这个问题，但它们通常涉及扭曲大脑解剖结构的图增强。为了应对这些挑战，本文提出了一种无增强的对比学习方法，即基于自促进聚类的对比学习（SPCCL）。具体而言，通过引入基于聚类的对比学习损失和自促进对比对创建方案，所提出的 SPCCL 可以从比疾病患者数据相对容易获取的其他健康受试者数据中进行预训练。所提出的 SPCCL 利用这些额外的数据来保持原始大脑结构的完整性，使其成为一种有效的大脑网络分析的有前途的方法。在开放获取的精神分裂症数据集上进行了全面的实验，证明了所提出方法的有效性。
分层聚类与可解释的患者分层的原理成分集合
摘要。患者分层通过基于其分子和/或临床特征鉴定出不同的亚组，在个性化医学中起着至关重要的作用。但是，许多基于机器学习的分层技术无法识别与每个患者组相关的本质生物标志物特征。在本文中，我们提出了一种使用分层集合聚类来解释的患者分层的新方法。我们的方法利用具有与主成分分析（PCA）结合的采样，以捕获最重要的模式和贡献生物标志物。我们使用机器学习基准数据集和来自癌症基因组地图集（TCGA）的现实世界数据的方法的有效性，展示了检测到的患者簇的可解释性。
ALMA：聚类混合多层网络的交替最小化算法
本文考虑了一种混合多层随机块模型 (MMLSBM)，其中各层可以划分为相似网络组，每组中的网络都配备不同的随机块模型。目标是将多层网络划分为相似层的集群，并识别这些层中的社区。Jing 等人 (2020) 介绍了 MMLSBM，并开发了一种基于正则化张量分解的聚类方法 TWIST。本文提出了一种不同的技术，即交替最小化算法 (ALMA)，旨在同时恢复层分区，以及估计不同层的连接概率矩阵。与 TWIST 相比，ALMA 在理论和数值上都实现了更高的精度。
使用量子 k 均值对经典数据进行聚类
摘要 近年来，我们目睹了全球越来越多的设备创建、捕获、复制和使用的数据不可阻挡地增长。对如此大量信息的处理需求促使人们研究更高的计算能力系统和专门的算法。其中，量子计算是一种基于量子理论的有前途的快速计算范式。在某些任务的计算复杂度方面，量子算法有望超越经典算法，机器学习就是其中之一，因此量子机器学习的子领域是最有前途的领域之一。在这项工作中，我们设计了一种用于 k-Means 的混合量子算法。我们算法的主要思想是以量子方式计算输入数据集中记录对之间的距离。我们表明，我们的量子算法原则上可以比经典的 k-Means 更高效，同时获得相当的聚类结果。
绝热量子计算机上的平衡 k 均值聚类
摘要 绝热量子计算机是一个有前途的平台，可以有效解决具有挑战性的优化问题。因此，许多人对使用这些计算机来训练计算成本高昂的机器学习模型感兴趣。我们提出了一种量子方法来解决 D-Wave 2000Q 绝热量子计算机上的平衡 k 均值聚类训练问题。为了做到这一点，我们将训练问题表述为二次无约束二元优化 (QUBO) 问题。与现有的经典算法不同，我们的 QUBO 公式针对平衡 k 均值模型的全局解。我们在许多小问题上测试了我们的方法，并观察到尽管 QUBO 公式具有理论上的优势，但现代量子计算机获得的聚类解决方案通常不如最佳经典聚类算法获得的解决方案。尽管如此，量子计算机提供的解决方案确实表现出一些有希望的特性。我们还进行了可扩展性研究，以估计使用未来量子硬件在大型问题上我们的方法的运行时间。作为概念的最终证明，我们使用量子方法对 Iris 基准数据集的随机子集进行聚类。
通过图形卷积网络通过深层潜在位置模型聚类
随着个体通过数字平均值的显着相互作用的显着增加，图中节点的聚类已成为分析大型和复杂网络的一种基础方法。在这项工作中，我们提出了深层的位置模型（DEEPLPM），这是一种端到端的生成聚类方法，将广泛使用的潜在位置模型（LPM）与图形卷积网络（GCN）编码策略相结合。此外，还引入了一种原始估计算法，以通过变异推理和使用随机梯度下降进行图形重建来整合后聚类概率的明确优化。在模拟场景上进行的数值实验突出了DeepLPM自养生的能力，以选择簇数量的较低限制，这表明其聚类能力与最先进的方法相比。最后，DEEPLPM进一步应用于Merovingian Gaul的教会网络和引文网络Cora，以说明探索大型且复杂的现实世界网络的实际兴趣。