什么是程序访问的局部性存储系统中哪一级采用了程序访问的局部性原理

程序访问的局部性是指程序在执行时呈现出局部性规律，即在一段时间内，整个程序的执行仅限于程序中的某一部分。它们倾向于引用的数据项邻近于其他最近引用过的数据项，或者邻近于最近自我引用过的数据项。局部性通常有两种形式：时间局部性和空间局部性

存储系统中Cache-主存层次和主存-辅存层次均采用了程序访问的局部性原理。

朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的学习方法之一，按照相似性分类，用流行的贝叶斯概率定理来建立机器学习模型，特别是用于疾病预测和文档分类。 它是基于贝叶斯概率定理的单词的内容的主观分析的简单分类。

什么时候使用机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器？

（1）如果您有一个中等或大的训练数据集。

（2）如果实例具有几个属性。

（3）给定分类参数，描述实例的属性应该是条件独立的。

A．朴素贝叶斯分类器的应用

（1）情绪分析 - 用于Facebook分析表示积极或消极情绪的状态更新。

（2）文档分类 - Google使用文档分类来索引文档并查找相关性分数，即PageRank。 PageRank机制考虑在使用文档分类技术解析和分类的数据库中标记为重要的页面。

（3）朴素贝叶斯算法也用于分类关于技术，娱乐，体育，政治等的新闻文章。

（4）电子邮件垃圾邮件过滤 - Google Mail使用NaïveBayes算法将您的电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

B．朴素贝叶斯分类器机器学习算法的优点

（1）当输入变量是分类时，朴素贝叶斯分类器算法执行得很好。

（2）当朴素贝叶斯条件独立假设成立时，朴素贝叶斯分类器收敛更快，需要相对较少的训练数据，而不像其他判别模型，如逻辑回归。

（3）使用朴素贝叶斯分类器算法，更容易预测测试数据集的类。 多等级预测的好赌注。

（4）虽然它需要条件独立假设，但是朴素贝叶斯分类器在各种应用领域都表现出良好的性能。

Python中的数据科学库实现NaïveBayes - Sci-Kit学习

数据科学图书馆在R实施朴素贝叶斯 - e1071

32 K均值聚类算法

K-means是用于聚类分析的普遍使用的无监督机器学习算法。 K-Means是一种非确定性和迭代的方法。 该算法通过预定数量的簇k对给定数据集进行 *** 作。 K Means算法的输出是具有在簇之间分割的输入数据的k个簇。

例如，让我们考虑维基百科搜索结果的K均值聚类。 维基百科上的搜索词“Jaguar”将返回包含Jaguar这个词的所有页面，它可以将Jaguar称为Car，Jaguar称为Mac OS版本，Jaguar作为动物。 K均值聚类算法可以应用于对描述类似概念的网页进行分组。 因此，算法将把所有谈论捷豹的网页作为一个动物分组到一个集群，将捷豹作为一个汽车分组到另一个集群，等等。

A．使用K-means聚类机学习算法的优点

（1）在球状簇的情况下，K-Means产生比层级聚类更紧密的簇。

（2）给定一个较小的K值，K-Means聚类计算比大量变量的层次聚类更快。

B．K-Means聚类的应用

K Means Clustering算法被大多数搜索引擎（如Yahoo，Google）用于通过相似性对网页进行聚类，并识别搜索结果的“相关率”。 这有助于搜索引擎减少用户的计算时间。

Python中的数据科学库实现K均值聚类 - SciPy，Sci-Kit学习，Python包装

数据科学库中的R实现K均值聚类 - 统计

33 支持向量机学习算法

支持向量机是一种分类或回归问题的监督机器学习算法，其中数据集教导关于类的SVM，以便SVM可以对任何新数据进行分类。 它通过找到将训练数据集分成类的线（超平面）将数据分类到不同的类中来工作。 由于存在许多这样的线性超平面，SVM算法尝试最大化所涉及的各种类之间的距离，并且这被称为边际最大化。 如果识别出最大化类之间的距离的线，则增加对未看见数据良好推广的概率。

A．SVM分为两类：

线性SVM - 在线性SVM中，训练数据，即分类器由超平面分离。

非线性SVM在非线性SVM中，不可能使用超平面来分离训练数据。 例如，用于面部检测的训练数据由作为面部的一组图像和不是面部的另一组图像（换句话说，除了面部之外的所有其他图像）组成。 在这种条件下，训练数据太复杂，不可能找到每个特征向量的表示。 将面的集合与非面的集线性分离是复杂的任务。

B．使用SVM的优点

（1）SVM对训练数据提供最佳分类性能（精度）。

（2）SVM为未来数据的正确分类提供了更高的效率。

（3）SVM的最好的事情是它不对数据做任何强有力的假设。

（4）它不会过度拟合数据。

C．支持向量机的应用

（1）SVM通常用于各种金融机构的股票市场预测。 例如，它可以用来比较股票相对于同一行业中其他股票的表现的相对表现。 股票的相对比较有助于管理基于由SVM学习算法做出的分类的投资决策。

（2）Python中的数据科学库实现支持向量机-SciKit学习，PyML，SVMStruct Python，LIBSVM

（3）R中的数据科学库实现支持向量机 - klar，e1071

34 Apriori机器学习算法

Apriori算法是无监督机器学习算法，其从给定数据集生成关联规则。 关联规则意味着如果项目A出现，则项目B也以一定概率出现。 生成的大多数关联规则采用IF_THEN格式。 例如，如果人们买了一个iPad，他们还买了一个iPad保护套。 为了得到这样的结论的算法，它首先观察购买iPad的人购买iPad的人数。 这样一来，比例就像100个购买iPad的人一样，85个人还购买了一个iPad案例。

A．Apriori机器学习算法的基本原理：

如果项集合频繁出现，则项集合的所有子集也频繁出现。

如果项集合不经常出现，则项集合的所有超集都不经常出现。

B．先验算法的优点

（1）它易于实现并且可以容易地并行化。

（2）Apriori实现使用大项目集属性。

CApriori算法应用

检测不良药物反应

Apriori算法用于关于医疗数据的关联分析，例如患者服用的药物，每个患者的特征，不良的不良反应患者体验，初始诊断等。该分析产生关联规则，其帮助识别患者特征和药物的组合 导致药物的不良副作用。

市场篮子分析

许多电子商务巨头如亚马逊使用Apriori来绘制数据洞察，哪些产品可能是一起购买，哪些是最响应促销。 例如，零售商可能使用Apriori预测购买糖和面粉的人很可能购买鸡蛋来烘烤蛋糕。

自动完成应用程序

Google自动完成是Apriori的另一个流行的应用程序，其中 - 当用户键入单词时，搜索引擎寻找人们通常在特定单词之后键入的其他相关联的单词。

Python中的数据科学库实现Apriori机器学习算法 - 在PyPi中有一个python实现Apriori

数据科学库在R中实现Apriori机器学习算法 – arules

35 线性回归机器学习算法

线性回归算法显示了2个变量之间的关系，以及一个变量中的变化如何影响另一个变量。 该算法显示了在改变自变量时对因变量的影响。 自变量被称为解释变量，因为它们解释了因变量对因变量的影响。 依赖变量通常被称为感兴趣的因子或预测因子。

A．线性回归机器学习算法的优点

（1）它是最可解释的机器学习算法之一，使得它很容易解释给别人。

（2）它易于使用，因为它需要最小的调谐。

（3）它是最广泛使用的机器学习技术运行快。

B．线性回归算法应用

估计销售额

线性回归在业务中有很大的用途，基于趋势的销售预测。如果公司每月的销售额稳步增长 - 对月度销售数据的线性回归分析有助于公司预测未来几个月的销售额。

风险评估

线性回归有助于评估涉及保险或金融领域的风险。健康保险公司可以对每个客户的索赔数量与年龄进行线性回归分析。这种分析有助于保险公司发现，老年顾客倾向于提出更多的保险索赔。这样的分析结果在重要的商业决策中起着至关重要的作用，并且是为了解决风险。

Python中的数据科学库实现线性回归 - statsmodel和SciKit

R中的数据科学库实现线性回归 - 统计

36 决策树机器学习算法

你正在制作一个周末计划，去访问最好的餐馆在城里，因为你的父母访问，但你是犹豫的决定在哪家餐厅选择。每当你想去一家餐馆，你问你的朋友提利昂如果他认为你会喜欢一个特定的地方。为了回答你的问题，提利昂首先要找出，你喜欢的那种餐馆。你给他一个你去过的餐馆列表，告诉他你是否喜欢每个餐厅（给出一个标记的训练数据集）。当你问提利昂你是否想要一个特定的餐厅R，他问你各种问题，如“是”R“屋顶餐厅？”，“餐厅”R“服务意大利菜吗？”，现场音乐？“，”餐厅R是否营业至午夜？“等等。提利昂要求您提供几个信息问题，以最大限度地提高信息收益，并根据您对问卷的答案给予YES或NO回答。这里Tyrion是你最喜欢的餐厅偏好的决策树。

决策树是一种图形表示，其使用分支方法来基于某些条件来例示决策的所有可能的结果。在决策树中，内部节点表示对属性的测试，树的每个分支表示测试的结果，叶节点表示特定类标签，即在计算所有属性之后作出的决定。分类规则通过从根到叶节点的路径来表示。

A．决策树的类型

（1）分类树 - 这些被视为用于基于响应变量将数据集分成不同类的默认种类的决策树。 这些通常在响应变量本质上是分类时使用。

（2）回归树 - 当响应或目标变量是连续或数字时，使用回归树。 与分类相比，这些通常用于预测类型的问题。

根据目标变量的类型 - 连续变量决策树和二进制变量决策树，决策树也可以分为两种类型。 它是有助于决定对于特定问题需要什么样的决策树的目标变量。

B．为什么选择决策树算法？

（1）这些机器学习算法有助于在不确定性下作出决策，并帮助您改善沟通，因为他们提供了决策情况的可视化表示。

（2）决策树机器学习算法帮助数据科学家捕获这样的想法：如果采取了不同的决策，那么情境或模型的 *** 作性质将如何剧烈变化。

（3）决策树算法通过允许数据科学家遍历前向和后向计算路径来帮助做出最佳决策。

C．何时使用决策树机器学习算法

（1）决策树对错误是鲁棒的，并且如果训练数据包含错误，则决策树算法将最适合于解决这样的问题。

（2）决策树最适合于实例由属性值对表示的问题。

（3）如果训练数据具有缺失值，则可以使用决策树，因为它们可以通过查看其他列中的数据来很好地处理丢失的值。

（4）当目标函数具有离散输出值时，决策树是最适合的。

D决策树的优点

（1）决策树是非常本能的，可以向任何人轻松解释。来自非技术背景的人，也可以解释从决策树绘制的假设，因为他们是不言自明的。

（2）当使用决策树机器学习算法时，数据类型不是约束，因为它们可以处理分类和数值变量。

（3）决策树机器学习算法不需要对数据中的线性进行任何假设，因此可以在参数非线性相关的情况下使用。这些机器学习算法不对分类器结构和空间分布做出任何假设。

（4）这些算法在数据探索中是有用的。决策树隐式执行特征选择，这在预测分析中非常重要。当决策树适合于训练数据集时，在其上分割决策树的顶部的节点被认为是给定数据集内的重要变量，并且默认情况下完成特征选择。

（5）决策树有助于节省数据准备时间，因为它们对缺失值和异常值不敏感。缺少值不会阻止您拆分构建决策树的数据。离群值也不会影响决策树，因为基于分裂范围内的一些样本而不是准确的绝对值发生数据分裂。

E决策树的缺点

（1）树中决策的数量越多，任何预期结果的准确性越小。

（2）决策树机器学习算法的主要缺点是结果可能基于预期。当实时做出决策时，收益和产生的结果可能与预期或计划不同。有机会，这可能导致不现实的决策树导致错误的决策。任何不合理的期望可能导致决策树分析中的重大错误和缺陷，因为并不总是可能计划从决策可能产生的所有可能性。

（3）决策树不适合连续变量，并导致不稳定性和分类高原。

（4）与其他决策模型相比，决策树很容易使用，但是创建包含几个分支的大决策树是一个复杂和耗时的任务。

（5）决策树机器学习算法一次只考虑一个属性，并且可能不是最适合于决策空间中的实际数据。

（6）具有多个分支的大尺寸决策树是不可理解的，并且造成若干呈现困难。

F决策树机器学习算法的应用

（1）决策树是流行的机器学习算法之一，它在财务中对期权定价有很大的用处。

（2）遥感是基于决策树的模式识别的应用领域。

（3）银行使用决策树算法按贷款申请人违约付款的概率对其进行分类。

（4）Gerber产品公司，一个流行的婴儿产品公司，使用决策树机器学习算法来决定他们是否应继续使用塑料PVC（聚氯乙烯）在他们的产品。

（5）Rush大学医学中心开发了一个名为Guardian的工具，它使用决策树机器学习算法来识别有风险的患者和疾病趋势。

Python语言中的数据科学库实现决策树机器学习算法是 - SciPy和Sci-Kit学习。

R语言中的数据科学库实现决策树机器学习算法是插入符号。

37 随机森林机器学习算法

让我们继续我们在决策树中使用的同样的例子，来解释随机森林机器学习算法如何工作。提利昂是您的餐厅偏好的决策树。然而，提利昂作为一个人并不总是准确地推广你的餐厅偏好。要获得更准确的餐厅推荐，你问一对夫妇的朋友，并决定访问餐厅R，如果大多数人说你会喜欢它。而不是只是问Tyrion，你想问问Jon Snow，Sandor，Bronn和Bran谁投票决定你是否喜欢餐厅R或不。这意味着您已经构建了决策树的合奏分类器 - 也称为森林。

你不想让所有的朋友给你相同的答案 - 所以你提供每个朋友略有不同的数据。你也不确定你的餐厅偏好，是在一个困境。你告诉提利昂你喜欢开顶屋顶餐厅，但也许，只是因为它是在夏天，当你访问的餐厅，你可能已经喜欢它。在寒冷的冬天，你可能不是餐厅的粉丝。因此，所有的朋友不应该利用你喜欢打开的屋顶餐厅的数据点，以提出他们的建议您的餐厅偏好。

通过为您的朋友提供略微不同的餐厅偏好数据，您可以让您的朋友在不同时间向您询问不同的问题。在这种情况下，只是稍微改变你的餐厅偏好，你是注入随机性在模型级别（不同于决策树情况下的数据级别的随机性）。您的朋友群现在形成了您的餐厅偏好的随机森林。

随机森林是一种机器学习算法，它使用装袋方法来创建一堆随机数据子集的决策树。模型在数据集的随机样本上进行多次训练，以从随机森林算法中获得良好的预测性能。在该整体学习方法中，将随机森林中所有决策树的输出结合起来进行最终预测。随机森林算法的最终预测通过轮询每个决策树的结果或者仅仅通过使用在决策树中出现最多次的预测来导出。

例如，在上面的例子 - 如果5个朋友决定你会喜欢餐厅R，但只有2个朋友决定你不会喜欢的餐厅，然后最后的预测是，你会喜欢餐厅R多数总是胜利。

A为什么使用随机森林机器学习算法？

（1）有很多好的开源，在Python和R中可用的算法的自由实现。

（2）它在缺少数据时保持准确性，并且还能抵抗异常值。

（3）简单的使用作为基本的随机森林算法可以实现只用几行代码。

（4）随机森林机器学习算法帮助数据科学家节省数据准备时间，因为它们不需要任何输入准备，并且能够处理数字，二进制和分类特征，而无需缩放，变换或修改。

（5）隐式特征选择，因为它给出了什么变量在分类中是重要的估计。

B使用随机森林机器学习算法的优点

（1）与决策树机器学习算法不同，过拟合对随机森林不是一个问题。没有必要修剪随机森林。

（2）这些算法很快，但不是在所有情况下。随机森林算法当在具有100个变量的数据集的800MHz机器上运行时，并且50,000个案例在11分钟内产生100个决策树。

（3）随机森林是用于各种分类和回归任务的最有效和通用的机器学习算法之一，因为它们对噪声更加鲁棒。

（4）很难建立一个坏的随机森林。在随机森林机器学习算法的实现中，容易确定使用哪些参数，因为它们对用于运行算法的参数不敏感。一个人可以轻松地建立一个体面的模型没有太多的调整

（5）随机森林机器学习算法可以并行生长。

（6）此算法在大型数据库上高效运行。

（7）具有较高的分类精度。

C使用随机森林机器学习算法的缺点

他们可能很容易使用，但从理论上分析它们是很困难的。

随机森林中大量的决策树可以减慢算法进行实时预测。

如果数据由具有不同级别数量的分类变量组成，则算法会偏好具有更多级别的那些属性。 在这种情况下，可变重要性分数似乎不可靠。

当使用RandomForest算法进行回归任务时，它不会超出训练数据中响应值的范围。

D随机森林机器学习算法的应用

（1）随机森林算法被银行用来预测贷款申请人是否可能是高风险。

（2）它们用于汽车工业中以预测机械部件的故障或故障。

（3）这些算法用于医疗保健行业以预测患者是否可能发展成慢性疾病。

（4）它们还可用于回归任务，如预测社交媒体份额和绩效分数的平均数。

（5）最近，该算法也已经被用于预测语音识别软件中的模式并对图像和文本进行分类。

Python语言中的数据科学库实现随机森林机器学习算法是Sci-Kit学习。

R语言的数据科学库实现随机森林机器学习算法randomForest。

我有个作业是这，程序添加了些注释，希望对你有帮助~

clear all;

allsamples=[];

for i=1:20

for j=1:5

a=imread(strcat('ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'bmp')); %读取人脸图像

b=a(1:11292); %将图像数据转为一行

b=double(b);

allsamples=[allsamples; b]; %将所有图像205，组成数组

end

end

%用PCA方法进行特征提取

samplemean=mean(allsamples); %求均值

for i=1:100

xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean;

end;

sigma=xmeanxmean'; %协方差矩阵

[v d]=eig(sigma); %求矩阵特征值和特征向量

d1=diag(d); %特征值的对角阵

[d2 index]=sort(d1); %对对角阵的值排序

cols=size(v,2); %特征向量的行数值

for i=1:cols

vsort(:,i) = v(:, index(cols-i+1) ); %对特征值和特征向量进行排序

dsort(i) = d1( index(cols-i+1) );

end

%选择90%的能量

dsum = sum(dsort);

dsum_extract = 0;

p = 0;

while( dsum_extract/dsum < 09)

p = p + 1;

dsum_extract = sum(dsort(1:p));

end

i=1;

while (i<=p && dsort(i)>0)

base(:,i) = xmean' vsort(:,i); %构成投影矩阵

i = i + 1;

end

allcoor = allsamples base; %构成训练集的特征矩阵

clc

[filename,pathname]=uigetfile('','Select image'); %选择图像

[img,map]=imread(strcat(pathname,filename));

b=img(1:10304);

b=double(b);

tcoor= b base; %构成测试集的特征矩阵

for k=1:100

mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));

end;

%最近邻方法

[dist,index2]=sort(mdist);

class=floor( index2(1)/5 )+1; %求所属分类

disp(class);

subplot(1,2,1),imshow(img); %输出分类图像

filename = sprintf('ORL\\s%d\\1bmp',class);

I=imread(filename);

subplot(1,2,2),imshow(I);

clear;

x=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\sensijpg');

m=2;

[y,z,q]=size(x);

m1=round(my);

n1=round(mz);

x1=zeros(m1,n1,3);

for b=1:3;

for i=1:m1

for j=1:n1

i1=round(i/m);

j1=round(j/m);

if i1<1

i1=1;

end

if j1<1

j1=1;

end

x1(i,j,b)=x(i1,j1,b);

end

end

end

x1=uint8(x1);

subplot(1,3,1);image(x);title('原图')

subplot(1,3,2);image(x1);title('最近邻插值')

subplot(1,3,3);image(imresize(x,2,'nearest'));title('imresize函数')

严格比较同一单细胞中的基因表达和染色质可及性，可以阐明这些机制的耦合或解耦如何调节fate commitment的逻辑 （ 看来这里分析的是单细胞多组学的RNA & ATAC ）。在这里，开发了 MIRA： 用于综合调节分析的概率多模态模型，这是一种综合方法，可以系统地对比转录和可及性，以推断沿着发育轨迹驱动细胞的调节网络 。 MIRA 利用细胞状态的joint topic modeling和单个基因位点的调节潜力建模 。 MIRA 从而在一个有效且可解释的潜在空间中代表细胞状态，推断高保真谱系树，确定分支点命运决定的关键调节因子，并揭示局部可及性对不同位点转录的可变影响 。 MIRA 应用于来自两个不同多模式平台的表皮维持分化和胚胎大脑发育，揭示早期发育基因受到局部染色质景观的严格调控，而终末命运基因的滴定无需大量染色质重塑。

对同一单细胞中的表达和染色质可及性进行分析为了解驱动细胞发育连续体的转录和表观遗传机制的相互作用提供了前所未有的机会 。 虽然许多计算方法分别分析表达和可及性， 但最近的几种算法采用了联合分析，其中基于两种数据模式将细胞投影到共享的潜在空间上，从而更好地捕获数据的生物结构 。 然而，该领域缺乏超越可视化和聚类的工具来严格对比每个细胞中的转录和可及性，以阐明驱动发育命运决定的复杂调控网络。

跨发育轨迹的全局转录和可及性状态的综合分析将能够发现控制谱系分支点命运决定的关键调节因子 。 在基因水平上， 检查基因位点附近的转录动态与染色质可及性可能会揭示这些机制如何相互作用以调节不同的基因模块 。 某些基因可能受顺式调控元件的调控，这些调控元件在它们变得可及时同时被激活，而其他基因可能受可及性和激活分离的元件的调控 。 确定哪些基因受这些不同机制调控的逻辑可以深入了解需要严格时空调控与信号响应的通路模式。

在这里，开发了 MIRA： 用于综合调节分析的概率多模态模型，这是一种综合方法，系统地对比转录和可及性，以确定沿着发育连续体驱动细胞的调节网络 。 MIRA 利用细胞状态的joint topic modeling和单个基因位点的调节潜力 (RP) 建模 。 MIRA 从而在一个有效且可解释的潜在空间中代表细胞状态，推断高保真谱系树，确定分支点命运决定的关键调节因子，并揭示局部可及性对不同位点转录的可变影响 。将 MIRA 应用于表皮维持分化和大脑发育系统，通过多模式单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）和来自两个不同平台（SHARE-seq 和 10x ）。在每个系统中，MIRA 构建了一个高保真发展轨迹，并确定了在谱系分支点驱动关键命运决定的调控因素。此外， MIRA 区分了受局部染色质landscope严格时空调节的早期发育基因与允许在对局部染色质影响最小的因素滴定时保持可接近的终末命运基因，揭示了可变调节电路如何协调命运承诺和终末身份 。

MIRA 利用单细胞中表达和染色质可及性的joint topic modeling和 RP 建模来确定驱动发育连续体中关键命运决定的调节机制 。 Probabilistic topic modeling has been employed in natural language understanding to elucidate the abstract topics that shape the meaning of a given collection of text 。 最近，opic modeling已分别应用于 scRNA-seq 和 scATAC-seq，分别将转录或表观遗传细胞状态描述为共调控基因或顺式调控元件的“themat”组。

MIRA 的 topic model使用变分自编码器方法， 将深度学习与概率图形模型相结合 ，以学习定义每个细胞身份的表达和accessibility topics。

MIRA 通过对过度分散的 scRNA-seq 计数和稀疏的 scATAC-seq 数据使用不同的生成分布来解释每种模式的不同统计特性 。 使用稀疏约束来确保细胞的topics组成是连贯的和可解释的。 MIRA 的 贝叶斯超参数调整方案 找到了全面但非冗余地描述每个数据集所需的适当数量的topics。

MIRA 接下来将表达式和可及性topics组合成一个联合表示，用于计算 k 最近邻 (KNN) 图 。 然后利用开发的一种新方法， 利用 KNN 图构建高保真谱系树，以定义谱系之间的分支点，其中分化为一个终端状态的概率与另一个不同 。 然后，MIRA 对比了映射在此谱系树上的表达和可及性topics的出现，以 阐明在推断的谱系分支点处驱动命运决定的关键调节因素 。

接下来，MIRA 利用 RP 建模以单个基因位点的分辨率整合转录组和可及性数据，以确定每个基因周围的调控元件如何影响其表达 。 虽然染色质可及性和表达之间的相关性被归因于细胞状态的全基因组协调变化所混淆，但基因组可及性表明顺式调控元件和转录之间存在机械调控关系 。因此，顺式调控元件的感知影响被建模为随着转录起始位点 (TSS) 上游或下游的基因组距离以 MIRA 从多模式数据中学习到的独立速率呈指数衰减。每个基因的 RP 被评分为单个调控元件贡献的总和。 MIRA 通过检查预测因子中的转录因子基序富集或占有率（如果提供染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）数据）预测每个基因座的关键调节因子，这些元素通过概率性计算机内缺失（pISD）预测会高度影响该基因座的转录 。

此外，MIRA 通过将局部 RP 模型与第二个扩展模型进行比较，量化了局部染色质可及性对基因表达的调节影响，该模型增强了 MIRA 的可及性topics编码的全基因组可及性状态的内容 。 其转录被 RP 模型充分预测的基因仅基于局部可及性（来自 TSS 的±600 千碱基）被定义为局部染色质可及性影响转录表达 (LITE) 基因。 其表达被具有全基因组范围的模型明显更好地描述的基因被定义为非局部染色质可及性影响的 转录表达 (NITE) 基因。

虽然 LITE 基因似乎受到局部染色质可及性的严格调控，但 NITE 基因的转录似乎不需要大量的局部染色质重塑就可以确认 。 MIRA 将 LITE 模型高估或低估每个细胞中表达的程度定义为“染色质差异”， 突出显示转录与局部染色质可及性变化脱钩的细胞 。 MIRA 检查整个发育连续体的染色质差异，以揭示可变网络如何调节ate commitment和终端身份。

应用于通过 SHARE-seq3 检测的毛囊维持分化，MIRA 的joint topic表示构建了一个谱系图，其潜在结构模仿了毛囊的真实空间布局。IRA 推断的谱系树重建了毛囊谱系的祖先层次结构，外根鞘细胞导致早期基质祖细胞，随后分支为后代内根鞘 (IRS)，然后是髓质和皮质谱系。 准确的谱系树是确定在谱系分支点指导细胞命运决定的因素的关键先决条件 。

MIRA 使用Stream graphs对比了推断谱系树中的表达流和可及性topics，以揭示沿不同发育路径驱动细胞命运的调节模块 。 Stream graphs支持沿连续体的高维、多模态比较 。 表达topic e2 捕获了控制祖基质细胞的转录状态，包括细胞增殖和 Eda 和 Shh 信号。 此后，表达topic e6 描述了对应于 Notch 相关因子激活的皮层规范。 相反，表达topic e4 表征了髓质规范，包含与髓质特异性可及性topic a5 中 Smad5/Smad2/3 motif的富集一致的 Bmp/Tgf-β 相关因子。 comparison with cortex-specific accessibility topic a6 showed both lineages were enriched for motifs bound by canonical hair shaft regulators Lef1 and Hoxc, with expression implicating the influence of Hoxc13

Contrasting modalities，Wnt 驱动的可及性 topics a4 描述了在髓质和皮质谱系之间的分支点处的短暂可及性状态，没有任何相应的表达topic 。 因此，祖细胞基质细胞中的细胞水平染色质重塑先于指定每个下游谱系的转录改变。

虽然毛囊中的大多数基因表现出 LITE 调节，局部可及性与转录同步增加，但表达与 Krt23 等基因的 LITE 模型预测的不同 。 尽管局部染色质可及性对 Krt23 表达的预测很差，但其转录是谱系特异性的，并且与可及性topics a5 的激活密切相关，编码了髓质全基因组的可及性模式。 一致地，NITE 模型更接近地预测了 Krt23 表达，该模型包括这些全基因组可及性状态作为特征。 LITE 基因因此受到局部染色质重塑的严格调控，而 NITE 基因的滴定不需要大量的局部染色质重塑，将转录与局部可及性分离。

MIRA 的“染色质差异”描绘了局部可及性与整个发育轨迹中的转录分离的程度 。 尽管 Krt23 局部可及性在髓质和皮质谱系之间的分支点增加并且在两者中都保持升高，但它最终仅在髓质中高度表达，导致高染色质差异，高估了其在皮质中的表达。 尽管在两个谱系中均可访问， Krt23’s lineage-specific expression despite accessibility in both lineages suggests its activation requires addition of a factor that does not primarily impact transcription via remodeling local accessibility 。

在细胞水平上，终末分化的髓质和皮质细胞中的基因表达比毛囊分化早期的基因表达表现出更多的 NITE 调节（p<005，Wilcoxon） 。 通常，终末表达基因的可及性在fate commitment之前增加并在随后的两个谱系中保持，但仅在髓质和皮质之间的分支点之后以谱系特异性方式激活表达。 在分支点使用染色质差异来识别具有这些“分支引发”动态的基因。 虽然启动表明表达的必然性，但这些基因表明启动基因座的后续表达可能是有条件的，这种模式被检测为强 NITE 调控 。

细胞级topics建模还支持fate commitment之前的启动可及性模式 。 例如，最终在前一个分支点启动可及性的皮层中表达的基因的动态由皮层特异性表达topics e6 和跨分支可及性topics a4 描述。 如前所述， 可及性topics a4 描述了染色质状态的全细胞变化，这与表达topics影响的同步变化不符 。

随后在髓质或皮质中条件性表达的分支引发基因似乎对髓质或皮质fate commitment的调节作出反应。 MIRA pISD 暗示 Notch 效应器 Rbpj 作为分支引发的皮层基因的顶部调节因子，Bmp/Tgf-β-诱导的 Smad5/Smad2/3 作为分支引发的髓质基因的调节因子，与与这些因子诱导相关的基因表达一致。 因此，MIRA 确定分支点的细胞具有允许多种命运的染色质状态，由短暂的可及性topics a4 描述，最终通过随后添加 fate-defining signal，即 Bmp/Tgf-β 或 Notch。

接下来将 MIRA 应用于同一数据集 3 中的一个单独系统，即滤泡间表皮 (IFE)。 分化的两个空间轴指定 IFE，一个控制基底干细胞分化为越来越浅的表皮层（表皮分层轴），另一个控制基底细胞内陷和滤泡形成（滤泡轴）。 MIRA joint topic representation的潜在结构再次模仿了这个分化系统的空间布局，重构了两个分化轴 。

此外，与先前报告的对该数据集 3 没有联合建模表达和可及性的分析不同，MIRA 确定了两个不同的基底-棘突-颗粒轨迹 。 一种标记为“中间”的轨迹在转录和表观遗传上与上毛囊结构更加相似，表明这些细胞在空间上靠近毛囊并受到更多的促毛囊调节。 这些“中间”基底细胞显示出 Egr2 表达和基序的激活，之前与表皮增殖和伤口愈合有关。 相比之下，远离毛囊的基底细胞表现出更强的 Thbs1 表达，这与先前的工作 一致，该工作确定了两个不同的基底细胞群，其中 Thbs1 标记远离毛囊的基底细胞。 这两个不同的基底细胞niche中的每一个都产生了自己的表皮层列，由 MIRA joint topics modeling捕获 。

从joint topic representation中推断出的谱系树揭示了共同的和谱系特定的branch points，它们塑造了两条基底棘颗粒轨迹的空间程序 。 通过可及性topics可视化状态变化确定了 Hes 对基底细胞的共同调节影响，其次是 Pou2f3 对棘细胞的影响，并在两个轨迹中以 Grhl 和 C/ebp 终止于颗粒细胞。 相比之下，谱系特定的可及性topics区分了 Klf4 基序在“中间”棘状细胞和颗粒细胞中的影响，而不是 Gata3 对颗粒细胞中的影响，这些颗粒细胞由距毛囊更远的 Thbs1+ 基底细胞产生。

观察到终端populations中的表达显着富集 NITE 调控，尤其是在谱系之间差异表达的终端基因中（p<005，Wilcoxon）。 同样， 最终命运染色质可及性似乎指定了可用的细胞状态，而转录最终取决于额外的空间或信号队列 。 总体而言， MIRA 阐明了沿两条平行轨迹的共享和谱系特异性分化机制，在 IFE 内具有不同的空间调节 。

接下来将 MIRA 应用于胚胎大脑数据集（在不同平台上进行检测，10x Multiome）以确定驱动抑制性和兴奋性神经元命运之间决定的关键因素，其平衡对正常大脑发育至关重要。 与对表达和可及性的单独分析相比， MIRA joint topic modeling 构建了一个高保真谱系树，展示了从共同祖细胞到星形胶质细胞或神经元祖细胞的连续流动，随后分支为抑制性或兴奋性神经元 。

MIRA 的高保真谱系树对于精确对比整个发展连续体中的表达动态和可及性至关重要 。 定义对神经元祖细胞而非星形胶质细胞的承诺的主要表达topics e3 富含细胞周期基因，这可能反映了在承诺抑制或兴奋性命运之前神经元群的扩张。 随后细胞周期topics e3 的失活与可及性topics a2 的激活一致，后者富含 Ascl1 的motif，Ascl1 是已知促进细胞周期退出和分化的神经祖细胞中的开创性转录因子。 Ascl1 基序也在早期抑制性可及性topic a4 中得到丰富，与 Ascl1 在抑制性神经元分化中的关键作用一致。

在通往兴奋性命运的替代轨迹中，早期兴奋性可及性topic a6 表明 Ascl1 motif的消耗与 Neurod1 motif的增加相协调。 Ascl1 和 Neurod1 属于不同的基本螺旋-环-螺旋转录因子亚组； Neurod1 促进分化为兴奋性神经元，而 Ascl1 指定抑制性神经元。

MIRA topics对比了由抑制性驱动 Ascl1 或兴奋性驱动 Neurod1 启动的规范的时间进程。 抑制轨迹激活了抑制成熟驱动 Bdnf 信号，最终激活了定义终端抑制命运的 GABA 突触成分（topic e13）。一致地，对齐的终端抑制可及性topic a10 富含 Egr1 motif，下游 Bdnf 效应器直接 激活 GABA 能神经传递基因。

发散的兴奋性分支首先激活对支持神经元代谢需求很重要的线粒体成分（topic e14），然后是谷氨酸能突触机械的末端激活，包括唯一区分兴奋性神经元的谷氨酸转运蛋白（topic e20）。 鉴于 Mef2c 在兴奋性分支中的表达，对齐的终端兴奋性可及性topic a13 被丰富了可归因于 Mef2c 的 Mef2 motif，这与其已知的通过促进兴奋性分化维持兴奋性/抑制性平衡的作用一致 。

为了确定胚胎大脑中的 LITE 和 NITE 基因， 为定义每个表达和可及性topics的基因训练了 MIRA RP 模型 。 值得注意的 LITE 基因包括具有严格时空调控的命运驱动转录因子，例如常见的祖基因 Pax6 和促进兴奋的 Mef2c。 相反，NITE 基因丰富了细胞周期机制以及由神经递质和离子通道基因组成的神经元分化基因组。 先前已报道局部染色质景观对细胞周期基因的激活贡献有限，与 NITE 调节一致。 这可能反映了对控制每个细胞周期阶段的基因表达的要求，这与重塑局部染色质landscope所需的时间不相容。 同样，突触维持和可塑性可能需要神经递质和离子通道基因的快速反应调节，反映为 NITE 调节 。

Analogously to the hair follicle and IFE, expression topics describing the neuronal

progenitors were significantly enriched for LITE regulation, whereas after commitment to the excitatory or inhibitory fate, topics were significantly enriched for NITE regulation (p<005, Wilcoxon) Neuronal progenitor and early inhibitory regulator Ascl1 is known to be a pioneering transcription factor that remodels the chromatin landscape to regulate its targets By contrast, terminal inhibitory regulator Egr1 was previously reported to have non-pioneer-like properties40 Notably, targets predicted by MIRA pISD to be downstream of Ascl1 demonstrated significantly stronger LITE regulation than predicted Egr1 targets, potentially reflective of local chromatin remodeling by pioneering Ascl1 driving their expression (p<005, Wilcoxon)

总之，MIRA 利用ell-level topic modeling和基因级 RP 建模来严格对比单细胞转录的时空动态与染色质可及性，以揭示这些机制如何相互作用以协调发育轨迹中的关键命运决定 。 在我们分析的每个系统中，MIRA 展示了表达和可及性数据joint topics modeling的能力，以推断准确捕获复杂时空分化轴的高保真谱系树。 将表达和可及性topics映射到联合谱系树上，阐明了在关键谱系分支点驱动命运决定的关键branch points。

MIRA 对比了转录动力学和局部染色质可及性，以定义每个基因位点的染色质差异，揭示主要受 LITE 或 NITE 机制调节的离散基因模块 。 有趣的是，在我们从皮肤和大脑数据集测试的所有三个系统中，早期表达的基因都被丰富用于 LITE 调节。 早期表达基因的 LITE 调控可能反映了严格调控的重要性，需要对其表达进行广泛的染色质重塑，然后在其异常表达将产生破坏性后果的命运中强行沉默。 相反，对于维持终末细胞功能很重要的基因电池不太依赖局部染色质重塑来进行调节，这表明细胞信号传导等机制的影响更大，这些机制允许转录表达以满足波动的细胞需求。

在 NITE 调节的基因中，我们还注意到在谱系分支点具有启动可及性的基因，这些基因显示出随后的谱系特异性激活，以响应诸如信号的命运定义力，大概是通过结合或激活对局部可及性影响最小的因子 在这些情况下，可及性似乎反映了编码细胞可用转录状态的塑料细胞身份， 其中最终转录响应细胞的空间或信号生态位 。 未来的工作需要进一步确定细胞何时使用 LITE 与 NITE 机制来调节不同细胞过程的逻辑。

MIRA（用于综合调控分析的概率多模态模型）是一种综合方法，它系统地对比了单细胞转录和可及性，以推断沿着发育轨迹驱动细胞的调控网络。

MIRA leverages joint topic modeling of cell states and regulatory potential modeling at individual gene loci to:

MIRA harnesses a variational autoencoder approach to model both transcription and chromatin accessibility topics defining each cell’s identity while accounting for their distinct statistical properties and employing a sparsity constraint to ensure topics are coherent and interpretable MIRA’s hyperparameter tuning scheme learns the appropriate number of topics needed to comprehensively yet non-redundantly describe each dataset MIRA next combines the expression and accessibility topics into a joint representation used to calculate a k-nearest neighbors (KNN) graph This output can then be leveraged for visualization and clustering, construction of high fidelity lineage trajectories, and rigorous topic analysis to determine regulators driving key fate decisions at lineage branch points

MIRA’s regulatory potential (RP) model integrates transcriptional and chromatin accessibility data at each gene locus to determine how regulatory elements surrounding each gene influence its expression Regulatory influence of enhancers is modeled to decay exponentially with genomic distance at a rate learned by the MIRA RP model from the joint multimodal data MIRA learns independent upstream and downstream decay rates and includes parameters to weigh upstream, downstream, and promoter effects The RP of each gene is scored as the sum of the contribution of individual regulatory elements MIRA predicts key regulators at each locus by examining transcription factor motif enrichment or occupancy (if provided chromatin immunoprecipitation (ChIP-seq) data) within elements predicted to highly influence transcription at that locus using probabilistic in silico deletion (ISD)

MIRA quantifies the regulatory influence of local chromatin accessibility by comparing the local RP model with a second, expanded model that augments the local RP model with genome-wide accessibility states encoded by MIRA’s chromatin accessibility topics Genes whose expression is significantly better described by this expanded model are defined as non-local chromatin accessibility-influenced transcriptional expression (NITE) genes Genes whose transcription is sufficiently predicted by the RP model based on local accessibility alone are defined as local chromatin accessibility-influenced transcriptional expression (LITE) genes While LITE genes appear tightly regulated by local chromatin accessibility, the transcription of NITE genes appears to be titrated without requiring extensive local chromatin remodeling MIRA defines the extent to which the LITE model over- or under-estimates expression in each cell as “chromatin differential”, highlighting cells where transcription is decoupled from shifts in local chromatin accessibility MIRA examines chromatin differential across the developmental continuum to reveal how variable circuitry regulates fate commitment and terminal identity

生活很好，有你更好

4500级

电气工程501 / EGR 501负责任的研究行为

本课程教育工程研究生负责研究。这些讲座提供了理论背景信息以及关于日常研究情境中的道德规范、出版和同行评审、学生顾问关系、合作研究以及全局和长期考虑的案例研究。期望的影响。为学生提供咨询道德问题的资源。在学院和研究领域特定规则的小组讨论中、理论概念与个别学生的情况相关。

电气工程513 / MSE 531纳米/微细加工

向学生介绍纳米/微细加工的基本技术和知识，并为他们提供制作纳米/微结构和处理复杂设备的实践经验。该课程包括四个一小时的讲座(每周一个)，七个三小时的实验室(每周一个实验室)和三个实验。每个学生都以裸硅片开始，最后是由电阻器、电容器、二极管和晶体管组成的微结构。学生学习和执行晶圆清洗、薄膜热氧化、掺杂剂扩散、光刻、化学蚀刻、金属薄膜蒸发和相关。

电气工程514校外研究实习

在主办机构进行全日制研究实习，进行与学生论文工作相关的学术研究。研究目标将由顾问与外部主持人共同确定。需要进行中期学术进展评估和最终论文。入学仅限于将军学生最多两个学期。有关CPT / OPT使用的国际学生适用特殊规定。学生只能通过申请注册。

电气工程515校外夏季课程

夏季研究课程与学生顾问和工业，非政府组织或政府赞助商共同设计，将提供与学生研究领域相关的实践经验。开始日期不早于6月1日。需要研究课程和赞助商的评估。

电气工程518和519信息科学与系统研讨会

由研究生，工作人员和杰出的外部发言人组成的论坛，介绍他们最近在信号处理、通信和信息理论、决策和控制以及系统理论方面的研究。国际空间站学生需要参加。

电气工程520优化和最优控制

利用向量空间方法研究优化理论。科目包括对有限维线性空间的回顾和对无限维(函数)空间的扩展的讨论; 算子和功能分析; 最小规范问题; 二元性、凸性和约束优化问题; 和拉格朗日乘数理论和应用到最优控制，包括最大值原理。重点是通过向量空间设置在几何上解释的理论基础。

电气工程521 / MAE 547线性系统理论

本课程涵盖了线性系统理论的基础知识。介绍了在动态系统，控制和通信以及信号处理方面进一步研究的重要科目。

电气工程523 / MAE 548非线性系统理论

对非线性系统的分析和设计有用的数学技术的研究。科目包括微分方程的稳定性和定性行为，系统的功能分析和输入/输出行为，以及使用几何和代数技术的“现代”非线性系统理论。先决条件：521。

电气工程524统计推断理论

经典贝叶斯估计和决策理论观点的逻辑基础。它介绍了统计假设检验。它研究了参数和非参数方法以及大样本理论。

电气工程525信息系统中的随机过程

概率和随机过程的基础知识及其在信息科学和系统中的应用。该课程检查随机变量和收敛的序列; 平稳性和遍历性; 二阶性质和估计; 泊松和更新过程; 和马尔可夫过程。

电气工程526数字通信与系统

数字通信和数据传输。科目包括源编码、信号编码、表示和量化; 调制、同步和传输方法; 最佳解调技术; 通过限带和随机通道进行通信。

电气工程527信号处理专题

当前对数字信号处理算法及其实现感兴趣的科目，包括浮点算术舍入误差，快速变换算法，多速率和多维信号处理，频谱估计和自适应信号处理。先决条件：482和525或同等学历。

电气工程528信息理论

探讨香农信息理论，涵盖遍历源的无噪声源编码理论和信道编码定理，包括具有记忆，多址和高斯信道的信道。

电气工程529理论/物理基础/随机过程

系统处理随机过程的数学性质。该课程探索基本概念和一般属性; 收敛、二阶过程和正交增量过程; 和维纳理论。它以独立的增量检查布朗运动和随机积分和过程。研究了马尔可夫过程和扩散方程以及随机微分方程。在检测，估计和随机控制中有应用。先决条件：485或525或同等学历。

电气工程530检测和估算理论

假设检验; 噪声信号的检测和估计; 检测参数未知的信号; 预测和过滤静止时间序列; 检测随机信号; 和非参数和稳健的技术。先决条件：525或同等学历。

电气工程531通信网络

高速通信网络的建模与分析。科目包括M / M / 1，M / G / 1，G / M / m和G / G / 1队列; 排队网络和丢失网络; 网络架构和协议; 媒体访问控制，多路复用和切换; 资源分配和拥塞控制; 局域网，Internet中的TCP / IP协议和B-ISDN ATM网络。先决条件：525或同等学历，熟悉486中的科目是可取的。

电气工程532自适应系统

自适应系统在通信与控制中的理论与应用。课程考察学习技巧和相关模型; 充分统计的作用; 递归和经验贝叶斯程序和收敛性。研究了同时检测和估计。讨论的科目包括符号间干扰和信道均衡、模型参考自适应系统、多径通信、自适应数据压缩、决策引导接收机、自适应滤波和阵列。先决条件：525或同等学历。

电气工程533多用户通信理论

多个用户共享的通信信道，重点是无线通信中的应用。研究了时分和频分复用，随机接入通信和码分多址。该课程的主要重点是分析和设计用于CDMA中的干扰抑制的多用户检测。先决条件：486和525或同等学历。

电气工程534光纤通信系统

光纤和平面波导中的导波光传输; 光纤类型及其特性，如损耗和带宽; 光纤系统中发光二极管和半导体激光器的性能; 调制技术; 零差和外差光检测的原理; 光接收机中的噪声，包括暗电流，随机载波乘法噪声，热噪声和量子噪声和系统设计和性能。给出了光波通信系统的示例，包括长距离传输、光纤局域网、光子切换和VLSI光学微区域网络。

电气工程535机器学习和模式识别

介绍机器学习和模式识别的理论基础。科目包括贝叶斯模式分类; 参数方法; 最近邻分类; 内核方法; 密度估计; VC理论; 神经网络; 随机近似。先决条件：电气工程525或教师的许可。

电气工程538和539信息科学与系统专题

在信号处理，通信和信息理论，决策和控制以及系统理论的选定领域进行高级研究。强调最近的发展和当前的文献。根据教师和学生的兴趣，内容每年都有所不同。

电气工程540用于光子学和电子学的有机材料

介绍有机材料，应用于有源电子和光子器件。讨论了有机材料的基本概念和术语，以及电子和光学结构，性质关系。检查电荷传输，光发射和光致电荷转移。最后，描述了作为发光二极管，光电探测器和晶体管的原型有机器件。

电气工程541 / MSE 510电子材料

用于电子和光电子学的材料的科学和技术，具有不同的重点。科目包括晶体和薄膜的生长，真空技术，半导体中的相图，缺陷和原子扩散，用于分析电子材料的技术，非晶硅以及用于大面积电子器件，显示器和太阳能电池的材料。

电气工程542电子活性固体的表面特性

固体表面和界面的电子特性和原子结构的理论方面和实验测定：表面能带结构; 表面状态; 原子重建; 金属、半导体界面和半导体异质结。研究了电子衍射和精细结构技术、俄歇和核心级光电子能谱、角度分辨价带光谱、扫描探针显微镜和光谱等实验技术。

电气工程543固体中的运输过程

在不可逆热力学的背景下的输运性质以及Onsager关系和波动耗散定理。该课程还研究了玻尔兹曼方程，该方程用于系统研究固体中的电和热传输现象，主要是半导体，包括磁场效应。

电气工程544异质结物理与技术

研究在硅衬底上制造的金属氧化物半导体结构，以及由晶格匹配的单晶化合物半导体制成的异质结薄膜结构。重点在于这些结构的电子特性及其在固态电子器件中的应用。当代感兴趣的特殊科目包括表面反转层的量化，二维电子的性质，定位和合成超晶格。

电气工程545电子设备

电子设备的物理和技术; 结晶体管和场效应晶体和MOS; 集成电路以及特殊的微波设备。

电气工程546固体的光学特性

吸收和分散的经典和量子力学理论。光学性质来源于固体电子能带结构的知识，包括激子和外部扰动的影响; 兴奋剂、无序和维度降低的影响; 体积和表面极化子; 非线性光学过程，以及瞬态和不可逆现象。包括主要测量技术的概述。

电气工程547和548固态电子学专题

固态电子学中的一个或多个高级科目。内容每年不同。最近的科目包括：掺杂半导体的电子特性、纳米结构的物理和技术以及用于光学和电子器件应用的有机材料。

电气工程549 / MSE 533 VLSI物理和技术

在VLSI集成电路的制造和VLSI器件的 *** 作中遇到的现象。处理科目包括离子注入和点缺陷对氧化和扩散的作用。器件科目包括缩放理论和亚微米MOS以及双极器件设计。该课程检查设备和过程的计算机模拟; 以及VLSI中的速度功率产品和基本限制。先决条件：IC制造技术知识和545或同等学历。

电气工程551光子器件的理论与应用

半导体光子器件工作原理的基础。科目包括系统要求如何影响器件设计，半导体激光二极管和光电二极管物理，调制器以及光电和光子集成电路。

电气工程552超快速和量子光学

超快脉冲产生、传播和检测的基本原理和应用。涵盖了量子光学的各个方面，包括相干态、压缩态和量子噪声。重点放在实际工程应用上。该课程的目标是为超快光学现象，量子测量和全光信号处理的研究奠定基础。

电气工程553 / MSE 553非线性光学

介绍非线性光学、二次谐波产生、参量放大和振荡、电光效应、三阶非线性、相位共轭光学、光折变材料和孤子。

电气工程563电子设计自动化

电子设计自动化案例研究。专注于基础技术与多个问题的应用。当前科目包括两级逻辑最小化、布尔函数表示和 *** 作、逻辑电路的技术映射、平面规划、单元布局和布线、时序验证、行为综合。工作包括研究论文演示，作业和最终课程。

电气工程567 / PHY 567高级固态电子物理

无序结构中的电子局域化，Anderson模型和定位定标理论; 相关电子系统、哈伯德模型、莫特过渡; 金属、绝缘体在相关和无序材料中的转变; 量子霍尔效应、整数和分数和量子相变。

电气工程568量子信息的实现

课程首先概述DiVincenzo算法物理实现的标准，然后考虑物理系统的主要竞争者，包括超导量子比特，半导体和液氦中的电子自旋，以及基于离子阱的量子计算机。将考虑各种可能的量子架构、每周问题集。将假设本科水平的量子力学知识。

电气工程570 VLSI阵列处理器

VLSI阵列的设计，用于处理信号/图像处理和科学计算的极其严格的实时处理; 垂直集成的VLSI系统设计方法，涵盖技术约束，算法分析，并行提取，架构设计，系统开发和应用理解; 和VLSI架构，映射算法到阵列，脉动阵列设计和波前阵列设计。

电气工程571数字神经计算

神经计算的各个基本方面，包括理论、建模、算法、架构和应用程序。课程介绍了各种工作网络模型和相应的学习算法。然后它推导出现有神经网络和神经计算机基本构建块的统一。本课程探讨了神经建模的重要未来前景以及对传统算法/架构设计的潜在影响，以及对各种图像/视觉处理和模式识别问题的有希望的应用。

电气工程572新范例的处理器架构

用于新兴数字信息处理领域的高级指令集架构，微架构和存储器架构。用于加速多媒体信息处理和使用可编程处理器进行安全信息处理的算法，算术和架构技术。科目可能包括：用于互联网信息设备的最佳媒体处理器，以及用于电子商务，外联网和知识产权保护的加密支持。

电气工程573 / CBE 573细胞和生化计算系统

讨论了蜂窝系统建模中的计算问题和合成生化计算系统的工程。科目包括使用连续和随机方法建立遗传调控网络、构建合成基因网络、代谢网络、信号转导途径、细胞间信号传导、分子和DNA计算、分子自组装、定向分子进化、转录和翻译调节、振荡和生物钟、细胞分化和模式形成、趋化性、分子开关和分子电子学、化学计算理论。

电气工程579 / COS 579普适信息系统

随时随地提供信息的设备和系统。普遍信息的目标：商业、娱乐、政府等。普及信息系统的组成部分：低功耗电子产品、音频/视频、网络等、人/计算机交互和地理分布的系统。

电气工程580 / COS 580计算机工程高级科目

计算机工程专业的研究课题。重点是新成果和新兴领域。(更详细的概述包含在该学院每年发布的小册子课程大纲中。)

电气工程591高科技企业家精神

为科学和工程专业的研究生设计的课程，特别是那些工程学硕士课程的学生，他们有兴趣在职业生涯早期创办高科技公司，或者希望在毕业后成为新兴科技公司的主要贡献者。课程与在电气工程491注册的本科学生一起参加。研究生将被要求参加并参加四个90分钟的研讨会，其中包括特殊的阅读和作业，以更详细地阐述分析商业可行性技术和开发创造商业成功的新产品的技术。

电气工程597和598电气工程硕士课程

在教师的指导下，每个学生都会进行一个硕士级课程并展示他们的成绩。

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