A User-Guided Bayesian Framework for Ensemble Feature Selection in Life Science Applications (UBayFS)

Feature selection represents a measure to reduce the complexity of high-dimensional datasets and gain insights into the systematic variation in the data. This aspect is of specific importance in domains that rely on model interpretability, such as life sciences. We propose UBayFS, an ensemble feature selection technique embedded in a Bayesian statistical framework. Our approach considers two sources of information: data and domain knowledge. We build a meta-model from an ensemble of elementary feature selectors and aggregate this information in a multinomial likelihood. The user guides UBayFS by weighting features and penalizing specific feature blocks or combinations, implemented via a Dirichlet-type prior distribution and a regularization term. In a quantitative evaluation, we demonstrate that our framework (a) allows for a balanced trade-off between user knowledge and data observations, and (b) achieves competitive performance with state-of-the-art methods

RENT: A Python Package for Repeated Elastic Net Feature Selection

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RENT: A Python Package for Repeated Elastic Net Feature Selection

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RENT—Repeated Elastic Net Technique for Feature Selection

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Towards Understanding the Survival of Patients with High-Grade Gastroenteropancreatic Neuroendocrine Neoplasms: An Investigation of Ensemble Feature Selection in the Prediction of Overall Survival

Determining the most informative features for predicting the overall survival of patients diagnosed with high-grade gastroenteropancreatic neuroendocrine neoplasms is crucial to improve individual treatment plans for patients, as well as the biological understanding of the disease. Recently developed ensemble feature selectors like the Repeated Elastic Net Technique for Feature Selection (RENT) and the User-Guided Bayesian Framework for Feature Selection (UBayFS) allow the user to identify such features in datasets with low sample sizes. While RENT is purely data-driven, UBayFS is capable of integrating expert knowledge a priori in the feature selection process. In this work we compare both feature selectors on a dataset comprising of 63 patients and 134 features from multiple sources, including basic patient characteristics, baseline blood values, tumor histology, imaging, and treatment information. Our experiments involve data-driven and expert-driven setups, as well as combinations of both. We use findings from clinical literature as a source of expert knowledge. Our results demonstrate that both feature selectors allow accurate predictions, and that expert knowledge has a stabilizing effect on the feature set, while the impact on predictive performance is limited. The features WHO Performance Status, Albumin, Platelets, Ki-67, Tumor Morphology, Total MTV, Total TLG, and SUVmax are the most stable and predictive features in our study.submittedVersio

Enhanced Multicarrier Techniques for Professional Ad-Hoc and Cell-Based Communications (EMPhAtiC) Document Number D3.3 Reduction of PAPR and non linearities effects

Livrable d'un projet Européen EMPHATICLike other multicarrier modulation techniques, FBMC suffers from high peak-to-average power ratio (PAPR), impacting its performance in the presence of a nonlinear high power amplifier (HPA) in two ways. The first impact is an in-band distortion affecting the error rate performance of the link. The second impact is an out-of-band effect appearing as power spectral density (PSD) regrowth, making the coexistence between FBMC based broad-band Professional Mobile Radio (PMR) systems with existing narrowband systems difficult to achieve. This report addresses first the theoretical analysis of in-band HPA distortions in terms of Bit Error Rate. Also, the out-of band impact of HPA nonlinearities is studied in terms of PSD regrowth prediction. Furthermore, the problem of PAPR reduction is addressed along with some HPA linearization techniques and nonlinearity compensation approaches

2000-Watt-Gesellschaft leben : Reduktion des End-Energieverbrauchs durch Verhaltensänderungen : Nutzerinterventionen im Hüttengraben-Areal

Im vorliegenden Projekt wurden technische Lösungen mit Verhaltens-Interventionen verknüpft, um nachhaltig den Energieverbrauch in Gebäuden und Haushalten zu senken. Gemeinsam mit der Baugenossenschaft Zurlinden (BGZ) wurden passende, sozial akzeptierte und potentiell hoch wirksame Interventionen entwickelt und in einer Neubausiedlung systematisch getestet. Durch ein Monitoring des Energieverbrauchs wurde die Wirksamkeit der Interventionen quantifiziert. Zusätzlich wurde deren Akzeptanz mittels Fragebogen analysiert. Am meisten Endenergie konnte durch eine energetische Betriebsoptimierung der Raumheizung eingespart werden, jedoch stiess die dadurch bewirkte Reduktion der Raumtemperaturen anfänglich auf wenig Akzeptanz. Ein Jahr später stieg die Akzeptanz wieder annähernd auf das gleiche Niveau wie vor der Reduktion. Eine weitere Intervention zielte auf den Verbrauch von Warmwasser. Durch, Feedback, Information und sozialen Vergleichen mit den Nachbarn konnte 15 % Warmwasser eingespart werden. Der Effekt reduzierte sich 3 Monate nach den Massnahmen auf 7 %. Durch die letzte, den Haushaltsstrom betreffende Intervention konnte mittels einer Wettbewerbssituation und dem Verbrauchs-Feedback etwas Endenergie eingespart werden, jedoch konnten nur wenig aussagekräftige Resultate erzeugt werden, da die Intervention mit dem pandemiebedingten Lockdown in der Schweiz zusammenfiel. Basierend auf dem gesamten Forschungsprojekt zwischen 2017 und 2020 können folgende Schlussfolgerungen gezogen werden: - Die energetische Betriebsoptimierung der Heizung lohnt sich. Diese muss aber mit Kommunikationsmassnahmen begleitet werden, damit sie von den Nutzer*innen akzeptiert wird. - Die Verbrauchsfeedbacks wurden von Haushalten als interessant eingestuft und können eine Reduktion im End-Energieverbrauch bewirken. - Eine offene Kommunikation mit der Mieterschaft, in welcher die Ziele und die eingesetzten Technologien einer Massnahme sorgfältig erklärt werden, wird die Akzeptanz erhöhen. - Die Messinfrastruktur soll von Anfang an bedürfnisgerecht geplant und die Übermittlungswege müssen definiert und getestet werden. Die BGZ wird diese Erkenntnisse in die Planung weiterer Immobilien aufnehmen und die Kommunikation mit ihren bestehenden Mieter*innen dahingehend weiterentwickeln. Aus diesen Ergebnissen wurde eine Umsetzungshilfe mit empfohlenen Interventionen abgeleitet. Das Ziel der Umsetzungshilfe (Faktenblatt) ist es, anderen Genossenschaften und Immobilienverwaltungen Hinweise zu geben, wie sie durch Interventionen den Energieverbrauch in ihren Siedlungen reduzieren können

Speech Signal Coding Using Forward Adaptive Quantization and Simple Transform Coding

The paper proposes a novel speech signal coding scheme that implements a simple transform coding and forward adaptive quantization. The proposed scheme is adapted to the input signal variance, providing highly efficient bandwidth usage, whereas implemented transform coding provides sub-sequences with more predictable signal characteristics, so that more suitable signal processing can be performed. The aforementioned transform coding precedes adaptive quantization, providing additional compression. The objective quality measure used for system performance estimation is SQNR (signal-to-quantization-noise ratio), which represents a standard measure for lossy coding types. The influence of transform coding is discussed by comparing the obtained results with the corresponding one achieved by applying only the same adaptive quantization. Furthermore, the comparison with system performance of PCM (pulse-code modulation) coding system confirms that the proposed coding scheme has a lot of potential for further implementation, since that the proposed system ensures SQNR gain up to 4.0983 [dB]for various values of system parameters

Nanotechnology-Driven Therapeutic Interventions in Wound Healing: Potential Uses and Applications

[Image: see text] The chronic nature and associated complications of nonhealing wounds have led to the emergence of nanotechnology-based therapies that aim at facilitating the healing process and ultimately repairing the injured tissue. A number of engineered nanotechnologies have been proposed demonstrating unique properties and multiple functions that address specific problems associated with wound repair mechanisms. In this outlook, we highlight the most recently developed nanotechnology-based therapeutic agents and assess the viability and efficacy of each treatment, with emphasis on chronic cutaneous wounds. Herein we explore the unmet needs and future directions of current technologies, while discussing promising strategies that can advance the wound-healing field