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无家可归研究中以人为中心的算法回顾
Dimension Code Count % Example Computational Inferential Statistics Statistical tests (ST) 6 10.3% [131] Method Generalized Linear Models (GLM) 35 60.3% [80] Machine Learning Supervised Learning (SUP) 19 32.8% [21] Unsupervised Learning (USUP) 2 3.4% [48] Natural Language Processing (NLP) 1 1.7% [28] Deep Learning Neural Network (NN) 5 8.6% [79]优化混合整数编程（MIP）7 12.1％[103]网络分析（NA）8 13.8％[144]系统仿真（SS）7 12.1％[39]启发式算法（HA）2 3.4％[60]预测者人口统计学个人人口统计学37 63.8％63.8％[45]差异[45]量化家庭构图最新的房屋构成11 199.0.11 199.11 [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118） Housing 22 37.9% [132] Housing History 22 37.9% [17] Service usage history 25 43.1% [43] Housing/service needs 11 19.0% [59] Services Service provider information 20 34.5% [58] Health Health 36 62.1% [14] Person Needs/Risks Prior victimization/trauma 20 34.5% [6] Involvement with criminal justice 16 27.6% [33] Risk assessment 11 19.0% [83]行为特征2 3.4％[143]关系强度7 12.1％[120]社交网络分析8 13.8％[142]结果结果资源分配（RES）15 25.9％[66]变量变量的风险经历无家可归的危害的风险（危害）8 13.8％[127] [127] [127] [127]影响识别（ID）7 12.1 12.12.1 124 [124] [124] [124] [124] [124] [124] [124] [102]无家可归的风险（风险）23 39.7％[64]表2。通过研究问题组织的代码手册（我们的57篇论文中的n = 58算法显示的百分比）
无机材料设计的生成模型
我们发现更好的材料的速度对碳捕获，半导体设计和能量存储等领域的技术创新速度产生了重大影响[1-3]。传统上，大多数材料是通过实验和人类直觉发现的，限制了可以测试的候选者数量，并导致长时间迭代周期。多亏了高通量筛选[13]，开放材料数据库[14-17]，基于机器学习的财产预测者[18，19]和机器学习力场（MLFFS）[20，21]，已经可以筛选成千上万的材料来识别有希望的候选者[22，23]。但是，基于筛查的方法仍受到已知材料数量的限制。以前未知的Crys-talline材料的最大探索是在10 6-10 7材料[21，23 - 25]的订单中，这仅是潜在稳定的无机化合物数量的一小部分[26]。此外，这些方法无法有效地转向具有目标特性的材料。鉴于这些局限性，对伴侣的逆设计引起了极大的兴趣[27，28]。逆设计的目的是直接生成满足目标属性约束的材料结构，例如，通过生成模型[4，8，11]，Evolution-Ary算法[29]和增强学习[30]。生成模型很有希望，因为它们可以有效地探索新的结构，并可以灵活地适应不同的下游任务。1）。2）。MatterGen的广泛条件功能然而，根据密度功能理论（DFT）计算[4、5、31]的当前生成模型通常无法产生稳定的材料，受到元素的狭窄子集的限制[7，9]，并且只能优化非常有限的属性集，主要是形成能[4，5，5，5，8，11，11，11，31，32]。在这项研究中，我们提出了Mattergen，这是一种基于扩散的生成模型，该模型在周期表中产生稳定，多样的无机材料，并且可以通过针对逆材料设计的各种下游任务进行微调（图为了实现这一目标，我们引入了一个扩散过程，该过程通过渐变的原子类型，坐标和周期性晶格来生成晶体结构。我们进一步引入适配器模块，以对所需的化学组成，对称性和标量性质约束（如磁密度）进行微调。与以前的材料的先前状态生成模型相比，Mattergen的稳定，独特和新颖（S.U.N.）材料，并生成在DFT局部能量最小的距离其地面结构的10倍以上的结构（图。
Krabbe病的临床前研究
阿尔茨海默氏病生物标志物对于了解疾病的病理生理学，有助于准确的诊断和识别靶向治疗至关重要。尽管生物标志物的数量继续增长，但每个人的相对效用和独特性被遗憾的理解很少，因为先前的工作通常一次仅在少数标记上计算出串行成对关系。本研究评估了27例阿尔茨海默氏病生物标志物之间的横断面关系，并确定了他们使用机器学习预测有意义的临床结果的能力。从527个社区居民志愿者那里获得了数据，该志愿者在圣路易斯华盛顿大学的Charles F.和Joanne Knight Alzheimer病研究中心招收。我们使用层次聚类进行了淀粉样蛋白β，tau [磷酸化的tau（p-tau），tau t-t-tau）的27组，CSF和血浆测量值，神经元损伤和从MRI，MRI，PET，PET，质量表光学测定法和炎症中得出的炎症。还包括神经心理学和遗传措施。基于森林的随机特征选择确定了整个队列中淀粉样蛋白宠物阳性的最强预测指标。模型还预测了整个队列和淀粉样蛋白宠物个体的认知障碍。出现了四个反映：阿尔茨海默氏病病理学（淀粉样蛋白和TAU），神经变性，AT8 AT8抗体相关的磷酸化TAU位点和神经元功能障碍。神经元功能障碍和炎症的非特异性CSF度量是淀粉样蛋白PET和认知状况的较差的预测指标。在整个队列中，CSF P-TAU181/Aβ40Lumi和Aβ42/Aβ40Lumi和CSF PT217/T217，PT111/T111，PT231/T231的CSF PT217/T217，PT111/T217的质谱测量值是强大的预测者。鉴于他们有能力在阿尔茨海默氏病的病理轨迹上表示个体，因此这些相同的标记（CSF PT217/T217，PT111/T111，P-TAU/Aβ40Lumi和T-Tau/Aβ40Lumi）在很大程度上是整个Coghort中较差的认知者的最佳预测指标。将分析限制为淀粉样蛋白阳性个体时，认知受损的最强预测指标是Tau PET，CSF T-TAU/Aβ40Lumi，P-TAU181/Aβ40Lumi，CSF PT217/217/217/217和PT205/T205。当前的工作利用机器学习来了解大量生物标志物的相互关系结构和实用性。结果表明，尽管生物标志物的数量已迅速扩大，但许多人是相互关联的，很少有强烈预测临床结果。同时研究可用生物标志物的整个语料库提供了一个有意义的框架，以了解阿尔茨海默氏病病理生物学变化，以及对哪些生物标志物在阿尔茨海默氏病临床实践和试验中最有用的见解。