机器学习最近被出现为研究复杂现象的有希望的方法，其特征是丰富的数据集。特别地，以数据为中心的方法为手动检查可能错过的实验数据集中自动发现结构的可能性。在这里，我们介绍可解释的无监督监督的混合机学习方法，混合相关卷积神经网络（Hybrid-CCNN），并将其应用于使用基于Rydberg Atom阵列的可编程量子模拟器产生的实验数据。具体地，我们应用Hybrid-CCNN以通过可编程相互作用分析在方形格子上的新量子阶段。初始无监督的维度降低和聚类阶段首先揭示了五个不同的量子相位区域。在第二个监督阶段，我们通过培训完全解释的CCNN来细化这些相界并通过训练每个阶段提取相关的相关性。在条纹相中的每个相捕获量子波动中专门识别的特征空间加权和相关的相关性并鉴定两个先前未检测到的相，菱形和边界有序相位。这些观察结果表明，具有机器学习的可编程量子模拟器的组合可用作有关相关量子态的详细探索的强大工具。
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提出了一个新的框架，用于处理纵向，多元，异质临床数据的建模和分析的复杂任务。该方法使用时间抽象将数据转换为更合适的形式，用于建模，时间模式挖掘，以发现复杂，纵向数据和生存分析的机器学习模型中的模式，以选择发现的模式。该方法应用于阿尔茨海默氏病（AD）的现实世界研究，这是一种无法治愈的进行性神经退行性疾病。在生存分析模型中，发现的模式可预测AD的一致性指数高达0.8。这是使用AD的时间数据收集对AD数据进行生存分析的第一项工作。可视化模块还清楚地描绘了发现的模式，以易于解释。
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在本文中，提出了针对动力学不确定性的机器人操纵器提出的人工延迟阻抗控制器。控制定律将超级扭曲算法（STA）类型的二阶切换控制器通过新颖的广义过滤跟踪误差（GFTE）统一延迟估计（TDE）框架。虽然时间延迟的估计框架可以通过估算不确定的机器人动力学和相互作用力来从状态和控制工作的近期数据中估算不确定的机器人动力学和相互作用力来准确建模机器人动力学，但外部循环中的第二阶切换控制法可以在时间延迟估计的情况下提供稳健性（TDE）由于操纵器动力学的近似而引起的误差。因此，拟议的控制定律试图在机器人最终效应变量之间建立所需的阻抗模型，即在存在不确定性的情况下，在遇到平滑接触力和自由运动期间的力和运动。使用拟议的控制器以及收敛分析的两个链接操纵器的仿真结果显示出验证命题。
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医疗保健数据集通常包含一组高度相关的特征，例如来自同一生物系统的特征。当将功能选择应用于这些数据集以识别最重要的功能时，由于相关功能，由于相关特征而引起的某些多变量特征选择器固有的偏差使这些方法难以区分重要的和无关的特征，并且功能选择过程的结果CAN可以解决。不稳定。已经研究了特征选择合奏，该合奏汇总了多个单个基础特征选择器的结果，已被研究为稳定特征选择结果的一种手段，但不能解决相关特征的问题。我们提出了一个新颖的框架，可以从多元特征选择器中创建特征选择集合，同时考虑了相关特征组产生的偏差，并在预处理步骤中使用团聚层次聚类。这些方法从阿尔茨海默氏病（AD）的研究中应用于两个现实世界数据集，这是一种尚未治愈且尚未完全了解的进行性神经退行性疾病。我们的结果表明，在没有聚类的情况下选择在模型中选择的功能的稳定性有明显的改善，并且这些模型选择的功能与广告文献中的发现保持一致。
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医疗保健数据集对机器学习和统计数据都带来了许多挑战，因为它们的数据通常是异质的，审查的，高维的，并且缺少信息。特征选择通常用于识别重要功能，但是当应用于高维数据时，可以产生不稳定的结果，从而在每次迭代中选择一组不同的功能。通过使用特征选择合奏，可以改善特征选择的稳定性，该合奏汇总了多个基本特征选择器的结果。必须将阈值应用于最终的聚合功能集，以将相关功能与冗余功能分开。通常应用的固定阈值不保证最终选定功能仅包含相关功能。这项工作开发了几个数据驱动的阈值，以自动识别集合功能选择器中的相关特征，并评估其预测精度和稳定性。为了证明这些方法对临床数据的适用性，它们被应用于来自两个现实世界中阿尔茨海默氏病（AD）研究的数据。 AD是一种没有已知治愈方法的进行性神经退行性疾病，至少在明显症状出现之前的2-3年开始，为研究人员提供了一个机会，可以鉴定出可能识别有患AD风险的患者的早期生物标志物。通过将这些方法应用于两个数据集来标识的功能反映了广告文献中的当前发现。
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