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SelectKBest
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AI识别早期肝癌关键生物标志物
研究人员开发了人工智能算法，用于识别早期肝癌的诊断和预后生物标志物。一个深度学习模型在使用15个选定基因的情况下达到了90.74%的准确率，并采用了加权训练方法来解决类别不平衡问题。可解释AI分析强调了DNAJB14是最具影响力的基因，功能验证证实了其在HCC进展中的作用，抑制其作用可逆转肿瘤细胞迁移和侵袭。
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量子优化框架在机器学习特征选择方面展现潜力
研究人员开发了一种新颖的量子特征选择框架，该框架在离子阱硬件上利用高阶二元优化。该方法纳入了超越标准二次编码的多元依赖关系，捕捉特征相关性、成对冗余和高阶统计结构。该方法在基准数据集上进行了测试，显示出有希望的结果，具有竞争力的分类性能和紧凑特征子集的生成。