关键词： 植物表型分析   机器学习   作物改良   产量预测  

摘要： 植物表型是基因型与环境相互作用的产物,是植物生命活动的外在表现,涵盖了植物的形态、生理、生化等多层次和多维度特征。植物表型研究是育种的关键环节,对于揭示植物生命活动的相关机制,培育高产、优质、高效的作物品种以及实现农业生产的精准管理具有重要意义。随着高通量植物表型采集技术的发展和应用,植物表型数据呈现出高维、多源、异质、动态等特点,为植物表型分析带来了新的机遇和挑战。机器学习作为一种强大的数据挖掘和知识发现工具,能够从复杂的表型数据中提取有用的特征和模式,为植物表型研究提供了新的思路和方法。本文系统综述了机器学习方法在植物表型研究中的应用和进展,重点介绍了机器学习方法在植物形态结构、胁迫抗性、生化组分等方面分析中的应用,以及在作物改良和产量预测等方面的应用,并对机器学习方法在植物表型研究中存在的问题和未来的发展方向进行了讨论和展望,旨在为今后植物表型研究提供有益的参考和启示。

关键词： 中国式现代化   中央八项规定   学习教育   党员干部队伍  

摘要： 党的作风关乎人心向背,决定着党和国家事业的成败。以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴关键在党,关键在于建设一支本领高强、作风优良的党员干部队伍。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视作风建设,制定出台中央八项规定为全面从严治党开局破题,推动党的作风建设呈现崭新面貌。

关键词： 在线学习   任意数据流   动态特征空间   主动学习   稀疏标签  

摘要： 随着数据体量的剧增,机器学习方法已逐渐由传统的静态学习模式转向面向流式数据的在线学习模式。任意数据流是指数据实例随着时间以流的方式逐个到达的同时,其特征空间可能会发生任意变化,即旧的特征可能随时消失,新的特征也可能随时出现。例如,在环境检测领域,新增传感器或旧传感器突然异常会使得数据流的特征空间发生任意变化。此外,现有面向数据流的在线学习方法大多假设可以获取所有数据实例的真实标签。然而,在真实应用中,由于人工标注数据的代价高昂,数据标签大多是稀疏的。为了解决标签稀疏场景下任意数据流的在线学习问题,提出一种基于被动-主动学习的在线学习算法PAACDS(Passive Aggressive Active Learning for Capricious Data Streams)以及它的变体PAACDS-I。首先,利用在线主动学习方法选择有价值的数据实例,使得可以在最小的监督下建立优越的预测模型。随后,在获得所选择数据实例的查询标签后,结合在线被动-主动更新规则和边界最大化原则来更新基于任意数据流中共享和新增特征空间的动态分类器。最后,将所提算法与现有的最先进方法在12个数据集上进行了比较,大量的实验对比和分析验证了所提算法在任意数据流标签稀疏场景下的有效性。

关键词： 机器学习(ML)   分化型甲状腺癌   个性化治疗  

摘要： 本文综述了机器学习(machine learning,ML)在分化型甲状腺癌(differentiated thyroid cancer,DTC)领域的应用与进展。随着人工智能技术的快速发展,ML在医学领域的应用日益广泛。在DTC的诊断和治疗中,ML技术展现出巨大潜力。本文重点介绍了ML在DTC初筛、超声诊断、病理诊断、个性化治疗和预后评估中的应用现状和研究进展,并探讨了ML在临床诊断的实际运用中所面临的挑战和未来发展方向。

关键词： 提分   招数   事半功倍   学习领域   有效学习   学习方法   家长  

摘要： 经常有家长朋友问我:有没有什么好的学习方法?他们说的“学习方法”,主要指“提分”的“招数”。说实话,我这方面的“招数”寥寥。在学习领域,学习方法的确很重要,恰到好处的学习方法往往能起到事半功倍的作用。但有了好的学习方法,是不是就可以“包治百病”呢?那倒不一定。

关键词： 知识海洋   探险家   力不从心   求学   方向迷失   效率   学习方法  

摘要： 本期话题:学习方法交流策划:白乐乐撰稿:潘光华主持人:潘光华地点:安徽省霍邱县高塘镇吴集中学九(2)班开场白“业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随。”在求学的漫漫长路上,我们就像一群勇敢的探险家,在知识的海洋中破浪前行。然而,有时我们也会在浩渺的知识海洋中迷失方向,在复杂多变的题目前感到力不从心。

关键词： 图神经网络   属性补全   节点分类   二部图   网络拓扑  

摘要： 针对图数据中普遍存在的节点属性缺失问题,提出了一种新型的属性缺失图学习框架。该框架通过重构二部联合网络,将节点属性映射为边信息,使属性补全与图节点分类任务能够在统一框架下协同进行,灵活处理连续型数据和离散型数据缺失。并基于属性图的属性同质性和结构同质性,提出一种基于二部联合网络的属性缺失表示学习方法,引入边嵌入和注意力机制捕获二部联合网络中属性-属性与结构-属性之间的相关性,从而提升缺失属性学习。在4个基准图数据集上的实验表明该方法在属性补全任务和后续节点分类任务中均优于基线方法,验证了该方法有效性。

关键词： 胃癌   早诊早治   疾病状态预测   机器学习  

摘要： 胃癌是消化道肿瘤中发病率较高的一种,对人们的健康构成严重威胁。早期预警、早期诊断可以提高5年生存率60%以上。近年来,机器学习方法在胃癌前状态预测方面取得了丰富的成果。首先从内镜图像、生化标志物、基因表达、中医证候等方面论述胃癌前状态的显著性特征,并结合机器学习方法预测的胃癌前状态研究成果,比较分析基于传统机器学习方法、深度学习方法和多种融合方法的优缺点。提出开展多中心、大样本队列研究并建设共享数据平台,实现多模态数据融合,增强模型的可解释性3点建议,为胃癌的“早诊早治”提供方法学借鉴。

关键词： 整本书阅读   读后项目化学习   人文性大概念   精神同构  

摘要： 为解决当前整本书阅读意义孤立、迁移不足的双重困境,本文提出以读后项目化学习作为整本书阅读的现代意义建构路径,搭建经典文本与学生精神世界的对话桥梁,深化整本书阅读的人文价值。在实施过程中,通过提炼人文性大概念、创设真实情境、设计序列化活动等策略,助力学生形成“文本体验—现实迁移—精神同构”的深度学习闭环,充分发挥整本书阅读对学生成长的精神滋养作用。

关键词： 硅钢   磁性能预报模型   机器学习  

摘要： 冷轧硅钢生产路径长,过程工艺控制复杂,在最终成品退火工序进行离线检测磁性能的生产组织模式,无法满足在中间工序进行过程工艺纠偏来提升产品性能稳定性的质量管控要求。本文利用XGBoost、LightGbm、多层感知机MLP等机器学习算法,通过对比不同算法的优劣,采用XGBoost和LightGBM算法构建的磁性能预报模型可满足大生产条件下选择性采纳应用的要求,可支持实现各中间工序的生产过程中预报成品磁性能水平,从而达到指导过程工艺调整,并进而稳定最终成品磁性能的目的。