机器学习

本文探讨了一种基于机器学习的方法，通过分析心脏磁共振成像中的原生T1映射辐射组学特征来分类肥厚型心肌病（HCM）表型。研究结果表明，这些辐射特征能够有效辅助HCM的诊断和治疗，为心肌病检测和分类提供了新的可能性。

本文详细介绍了加权集合覆盖问题（WSC），通过定义问题、说明解决方案及其在区块链和机器学习中的应用，探讨了优化资源配置的方法。利用贪心算法及SageMath进行算法实现，展示了如何在保持预算的情况下覆盖最大数量的项目，并探讨了与Karp约简的关系。

本文介绍了零知识机器学习（ZKML）的概念，并提出了一种新颖的低信息泄露证明决策树预测准确性的协议。主要包括零知识决策树预测协议和准确性协议，这些协议通过减小信息暴露来确保机器学习模型的预测完整性和准确性。同时，通过技术实现和评估表明，该协议在处理实际数据集时具有优越的效率。

这篇文章探讨了安全硬件（SH），特别是受信执行环境（TEE）在满足现代技术需求中的重要性。文章详细描述了许多行业当前对安全硬件的需求，特别是在金融交易、机器学习模型推理和安全委托等领域，同时指出了现有安全硬件的不足之处。通过阐述潜在的用例和技术挑战，作者呼吁设计适合新一代应用的硬件，以解决性能、安全性和功能性的平衡。

本文探讨了机器学习模型在隐私和透明性之间的平衡问题，介绍了零知识简洁非交互式知识论证(ZK-SNARKs)如何在不泄露模型权重的情况下证明模型正确执行。通过开源框架zkml，本文提供了利用ZK-SNARKs进行机器学习模型信任执行的具体示例，展示了该技术在社交媒体和医疗领域的潜在应用。

本论文探讨了使用机器学习方法改善对患有肥厚型心肌病（HCM）患者不良心脏事件的预测。研究发现，机器学习模型在预测这些事件方面优于传统风险分层，从而可能增强高风险HCM亚群体的识别能力。论文提出，这些现代方法可用于改善患者结果。

这篇文章宣布了zkml的开源发布，zkml是一个用于生成机器学习模型执行的零知识证明的框架。文章详细介绍了zkml的愿景、使用方法及其应用，包括信任审计、去中心化市场和隐私保护生物识别等。作者强调了zkml的高效性和优化能力，并展望了未来的发展方向。

本文探讨了在刑事司法系统中对预测风险评估的伦理辩论，着重分析了使用机器学习预测犯罪行为的方式，讨论了预测与诊断的差异，以及如何通过因果推断更有效地理解和应对犯罪。文章指出，当前的伦理争议往往误导了我们，使我们忽视了犯罪干预和治疗的真正目标。

文章介绍了Numerai，一个匿名数据科学家通过机器学习模型预测股市的新型对冲基金，以及其创始人通过比特币支付匿名数据科学家的方式。文章还讨论了人工智能在金融领域的应用及其潜在影响。

本文介绍了通过零知识证明（ZKP）在区块链上进行机器学习推理的成本和性能研究，重点分析了不同ZKP系统在处理AI模型时的生成时间和内存使用情况，并探讨了相关应用场景。