A Comparison Between Tsetlin Machines and Deep Neural Networks in the Context of Recommendation Systems

Recommendation Systems (RSs) are ubiquitous in modern society and are one of the largest points of interaction between humans and AI. Modern RSs are often implemented using deep learning models, which are infamously difficult to interpret. This problem is particularly exasperated in the context of recommendation scenarios, as it erodes the user's trust in the RS. In contrast, the newly introduced Tsetlin Machines (TM) possess some valuable properties due to their inherent interpretability. TMs are still fairly young as a technology. As no RS has been developed for TMs before, it has become necessary to perform some preliminary research regarding the practicality of such a system. In this paper, we develop the first RS based on TMs to evaluate its practicality in this application domain. This paper compares the viability of TMs with other machine learning models prevalent in the field of RS. We train and investigate the performance of the TM compared with a vanilla feed-forward deep learning model. These comparisons are based on model performance, interpretability/explainability, and scalability. Further, we provide some benchmark performance comparisons to similar machine learning solutions relevant to RSs.Comment: Accepted to NLDL 202

Mixing and entrainment in hydraulically driven stratified sill flows

Author Posting. © Cambridge University Press, 2004. This article is posted here by permission of Cambridge University Press for personal use, not for redistribution. The definitive version was published in Journal of Fluid Mechanics 515 (2004): 415-443, doi:10.1017/S0022112004000576.The investigation involves the hydraulic behaviour of a dense layer of fluid flowing over an obstacle and subject to entrainment of mass and momentum from a dynamically inactive (but possibly moving) overlying fluid. An approach based on the use of reduced gravity, shallow-water theory with a cross-interface entrainment velocity is compared with numerical simulations based on a model with continuously varying stratification and velocity. The locations of critical flow (hydraulic control) in the continuous model are estimated by observing the direction of propagation of small-amplitude long-wave disturbances introduced into the flow field. Although some of the trends predicted by the shallow-water model are observed in the continuous model, the agreement between the interface profiles and the position of critical flow is quantitatively poor. A reformulation of the equations governing the continuous flow suggests that the reduced gravity model systematically underestimates inertia and overestimates buoyancy. These differences are quantified by shape coefficients that measure the vertical non-uniformities of the density and horizontal velocity that arise, in part, by incomplete mixing of entrained mass and momentum over the lower-layer depth. Under conditions of self-similarity (as in Wood's similarity solution) the shape coefficients are constant and the formulation determines a new criterion for and location of critical flow. This location generally lies upstream of the critical section predicted by the reduced-gravity model. Self-similarity is not observed in the numerically generated flow, but the observed critical section continues to lie upstream of the location predicted by the reduced gravity model. The factors influencing this result are explored.M. H. N. would like to thank the Danish Natural Science Research Council for financial support. L. P. and K. H. were supported by the Office of Naval Research under grant N00014-1-01-0167 and by the National Science Foundation under grant OCE-0132903

Music in the brain

Music is ubiquitous across human cultures — as a source of affective and pleasurable experience, moving us both physically and emotionally — and learning to play music shapes both brain structure and brain function. Music processing in the brain — namely, the perception of melody, harmony and rhythm — has traditionally been studied as an auditory phenomenon using passive listening paradigms. However, when listening to music, we actively generate predictions about what is likely to happen next. This enactive aspect has led to a more comprehensive understanding of music processing involving brain structures implicated in action, emotion and learning. Here we review the cognitive neuroscience literature of music perception. We show that music perception, action, emotion and learning all rest on the human brain’s fundamental capacity for prediction — as formulated by the predictive coding of music model. This Review elucidates how this formulation of music perception and expertise in individuals can be extended to account for the dynamics and underlying brain mechanisms of collective music making. This in turn has important implications for human creativity as evinced by music improvisation. These recent advances shed new light on what makes music meaningful from a neuroscientific perspective

Raman micro-spectroscopy as a tool to study immunometabolism

In the past two decades, immunometabolism has emerged as a crucial field, unraveling the intricate molecular connections between cellular metabolism and immune function across various cell types, tissues, and diseases. This review explores the insights gained from studies using the emerging technology, Raman micro-spectroscopy, to investigate immunometabolism. Raman micro-spectroscopy provides an exciting opportunity to directly study metabolism at the single cell level where it can be combined with other Raman-based technologies and platforms such as single cell RNA sequencing. The review showcases applications of Raman micro-spectroscopy to study the immune system including cell identification, activation, and autoimmune disease diagnosis, offering a rapid, label-free, and minimally invasive analytical approach. The review spotlights three promising Raman technologies, Raman-activated cell sorting, Raman stable isotope probing, and Raman imaging. The synergy of Raman technologies with machine learning is poised to enhance the understanding of complex Raman phenotypes, enabling biomarker discovery and comprehensive investigations in immunometabolism. The review encourages further exploration of these evolving technologies in the rapidly advancing field of immunometabolism

Comorbidity in multiple sclerosis patients from Nordland County, Norway - validated data from the Norwegian Patient Registry

Postponed access: the file will be available after 2021-12-21Background: Knowledge of comorbid disorders is important to optimize therapy for multiple sclerosis (MS), but data are limited. The aim of this study was to assess comorbidity in persons with MS living in Nordland County on January 1, 2017. Methods: Data were retrieved from the Norwegian Patient Registry (2008-2017) and validated through review of electronic hospital charts (1970-2017). Comorbidity was defined as any distinct disorder, classified in the International Classification of Diseases (ICD-10), that had existed or occurred after the diagnosis of MS was established. Results: Data from 637 subjects were reviewed, and 97.5% were registered with at least one comorbid condition. Malignant melanoma was found in 0.5%, and non-melanoma skin cancers in 1.9%. In female subjects, breast cancer was found in 3.3%. Hypothyroidism was confirmed in 3.1%, type-1 diabetes in 0.3%, type-2 diabetes in 3.9%, psychosis in 0.6%, epilepsy in 2.8%, myocardial infarction in 1.7%, subarachnoid hemorrhage in 0.2%, cerebral infarction in 0.6%, pulmonary embolism in 0.9%, inflammatory bowel disease in 1.3%, and rheumatoid arthritis in 0.6%. Conclusion: Compared to reports from other Norwegian epidemiological studies, a higher proportion of inflammatory bowel disease and epilepsy was found. This is in accordance with findings from other studies. The prevalence of non-melanoma skin cancers was significantly higher than in the general Norwegian population as they were reported by The Cancer Registry of Norway.acceptedVersio

Processing multiple non-adjacent dependencies: evidence from sequence learning

Processing non-adjacent dependencies is considered to be one of the hallmarks of human language. Assuming that sequence-learning tasks provide a useful way to tap natural-language-processing mechanisms, we cross-modally combined serial reaction time and artificial-grammar learning paradigms to investigate the processing of multiple nested (A(1)A(2)A(3)B(3)B(2)B(1)) and crossed dependencies (A(1)A(2)A(3)B(1)B(2)B(3)), containing either three or two dependencies. Both reaction times and prediction errors highlighted problems with processing the middle dependency in nested structures (A(1)A(2)A(3)B(3-)B(1)), reminiscent of the 'missing-verb effect' observed in English and French, but not with crossed structures (A(1)A(2)A(3)B(1-)B(3)). Prior linguistic experience did not play a major role: native speakers of German and Dutch-which permit nested and crossed dependencies, respectively-showed a similar pattern of results for sequences with three dependencies. As for sequences with two dependencies, reaction times and prediction errors were similar for both nested and crossed dependencies. The results suggest that constraints on the processing of multiple non-adjacent dependencies are determined by the specific ordering of the non-adjacent dependencies (i.e. nested or crossed), as well as the number of non-adjacent dependencies to be resolved (i. e. two or three). Furthermore, these constraints may not be specific to language but instead derive from limitations on structured sequence learning.Netherlands Organisation of Scientific Research (NWO) [446-08-014]; Max Planck Institute for Psycholinguistics; Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour; Fundacao para a Ciencia e Tecnologia (IBB/CBME, LA, FEDER/POCI) [PTDC/PSI-PCO/110734/2009]; Stockholm Brain Institute; Vetenskapsradet; Swedish Dyslexia Foundation; Hedlunds Stiftelse; Stockholm County Council (ALF, FoUU)info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Lærlinger i Kristiansand kommune

Sammendrag Denne masteroppgaven undersøker sammenhengen mellom trivsel og motivasjon. Formålet med masteroppgaven er å øke kunnskapen om lærlinger i Kristiansand kommune under læretiden. I samarbeid med Kristiansand kommune har vi sammen valgt å ta fatt på denne oppgaven og har utarbeidet følgende problemstilling: "Hvordan påvirker trivsel og motivasjon lærlinger i Kristiansand kommune under læretiden?’’ Kristiansand kommune har en lærlingordning for å kvalifisere unge og voksne til å oppnå fagbrev. Selv om det blir gitt nøye oppfølging av lærlingene, mangler kommunen innsikt i faktorer som kan påvirke lærlingene under læretiden. Med tanke på fremtidig arbeidskraftmangel og betydningen av lærlingeordningen som rekrutteringskanal, er det viktig å få denne innsikten. Oppgavens mål er å undersøke lærlingenes tanker om læretiden og ønsker for videre utdanning eller arbeid. Kommunen ønsker å forstå faktorer som påvirker lærlingenes karriereløp. Ved å få denne innsikten håper de å forbedre lærlingordningen. For å besvare problemstillingen har vi valgt å benytte en kvantitativ undersøkelse. Studien er basert på et kvantitativt spørreskjema vi har utviklet sammen med Kristiansand kommune for å undersøke trivsel og motivasjon. Spørreskjemaet inneholder et måleinstrument som er validert og heter ‘’Multidimensional Work Motivation Scale’’ (MWMS). Utvalget består av nåværende lærlinger i Kristiansand kommune. Basert på svarene fra 65 respondenter indikerer studiens funn at det er korrelasjon mellom trivsel og motivasjon blant lærlinger. Dette betyr at lærlinger som trives også har høyere motivasjon i praksisperioden. Gagné et al. (2015) har forkortet MWMS-skjemaet fra 55 til 19 spørsmål ved hjelp av faktoranalyse. Disse spørsmålene er delt inn i fem motivasjonstyper. Det ble ikke funnet noen signifikante forskjeller mellom sektorene barn- og ungdomsarbeiderfaget, helsefaget og andre retninger. Men det var en forskjell når det gjaldt vurderingen av gunstige arbeidstider, der lærlinger innen helsefaget var minst tilfredse. Introjeksjon og ytre motivasjon hadde den sterkeste korrelasjonen, og deres verdier var gjensidig viktige for hverandre når det gjaldt påvirkningen på lærlingenes motivasjon. Identifikasjon hadde den høyeste motivasjonsskåren, mens amotivasjon hadde en lav gjennomsnittsskår

Biologisk overvåking av Gaula ved Støren i 2015 knyttet til utslipp fra Norsk Kylling AS og Moøya renseanlegg

Det er i 2015 gjennomført fysisk-kjemiske målinger, ungfisktellinger og bunndyrundersøkelser i Gaula ved Støren, Midtre Gauldal kommune, Sør Trøndelag. Arbeidet er en oppfølging av tilsvarende undersøkelser i 2013 og 2014, og er gjennomført for å overvåke eventuelle effekter av utslipp til Gaula fra Moøya Renseanlegg og Norsk Kylling AS. Tilstanden i vannforekomsten ved Størenområdet vurderes generelt sett som god til svært god i 2015. Verdiene for fosfor og nitrogen ga svært god tilstand, med unntak for nitrogen på stasjon 4 (god) nedstrøms Norsk Kylling AS. TOC ga god tilstand, bortsett fra st. 4 (moderat). Det var dårlig tilstand mht TKB på st. 2 nedstrøms Moøya RA. Analyseresultatene fra Enganbekken viser at den fremdeles er markert påvirket av næringssalter, organisk materiale og har et høyt innhold av TKB. Den har en svært dårlig tilstand både for total fosfor og TKB før samløp med Gaula. Bunndyrsamfunnene nedstrøms utslippene viser få eller ingen negative effekter målt vha ASPT. Økologisk tilstand reduseres fra «Svært god» til «God» nedstrøms utslippspunktet til Norsk Kylling AS. Ungfisk-undersøkelsene ga ingen indikasjoner på at disse utslippspunktene påvirker bestandene av laks og sjøørret negativt i 2015. Berørte strekninger hadde høye tettheter av ungfisk av laks i alle forventede årsklasser, og ligger i øvre sjikt sammenlignet med tilsvarende ungfiskdata fra resten av Gaula. Ungfisktettheten av sjøørret er svært lav, men også her jevnt over noe høyere i 2015 i dette området enn gjennomsnittet for Gaulavassdraget.Norsk Kylling AS og Midtre Gauldal kommun

Lærlinger i Kristiansand kommune

Sammendrag Denne masteroppgaven undersøker sammenhengen mellom trivsel og motivasjon. Formålet med masteroppgaven er å øke kunnskapen om lærlinger i Kristiansand kommune under læretiden. I samarbeid med Kristiansand kommune har vi sammen valgt å ta fatt på denne oppgaven og har utarbeidet følgende problemstilling: "Hvordan påvirker trivsel og motivasjon lærlinger i Kristiansand kommune under læretiden?’’ Kristiansand kommune har en lærlingordning for å kvalifisere unge og voksne til å oppnå fagbrev. Selv om det blir gitt nøye oppfølging av lærlingene, mangler kommunen innsikt i faktorer som kan påvirke lærlingene under læretiden. Med tanke på fremtidig arbeidskraftmangel og betydningen av lærlingeordningen som rekrutteringskanal, er det viktig å få denne innsikten. Oppgavens mål er å undersøke lærlingenes tanker om læretiden og ønsker for videre utdanning eller arbeid. Kommunen ønsker å forstå faktorer som påvirker lærlingenes karriereløp. Ved å få denne innsikten håper de å forbedre lærlingordningen. For å besvare problemstillingen har vi valgt å benytte en kvantitativ undersøkelse. Studien er basert på et kvantitativt spørreskjema vi har utviklet sammen med Kristiansand kommune for å undersøke trivsel og motivasjon. Spørreskjemaet inneholder et måleinstrument som er validert og heter ‘’Multidimensional Work Motivation Scale’’ (MWMS). Utvalget består av nåværende lærlinger i Kristiansand kommune. Basert på svarene fra 65 respondenter indikerer studiens funn at det er korrelasjon mellom trivsel og motivasjon blant lærlinger. Dette betyr at lærlinger som trives også har høyere motivasjon i praksisperioden. Gagné et al. (2015) har forkortet MWMS-skjemaet fra 55 til 19 spørsmål ved hjelp av faktoranalyse. Disse spørsmålene er delt inn i fem motivasjonstyper. Det ble ikke funnet noen signifikante forskjeller mellom sektorene barn- og ungdomsarbeiderfaget, helsefaget og andre retninger. Men det var en forskjell når det gjaldt vurderingen av gunstige arbeidstider, der lærlinger innen helsefaget var minst tilfredse. Introjeksjon og ytre motivasjon hadde den sterkeste korrelasjonen, og deres verdier var gjensidig viktige for hverandre når det gjaldt påvirkningen på lærlingenes motivasjon. Identifikasjon hadde den høyeste motivasjonsskåren, mens amotivasjon hadde en lav gjennomsnittsskår