Vitamin D Supplements May Slow Process Linked To Aging, New Study Says
维生素D补充剂可能会减慢与衰老有关的过程，杰克·菲利普斯（Jack Phillips）通过《时报》（Epoch Times）（强调我们的）进行了新的研究，周四发表的一项研究发现，较高的维生素D摄入量的人可能会减慢与衰老相关的过程。 Justin Sullivan/Getty ImagesIn a paper released by the American Journal of Clinical Nutrition on May 22, Mass General Brigham and the Medical College of Georgia researchers looked at r
No Evidence of Effects of Testosterone on Economic Preferences
From Tyler Cowen."There is conflicting evidence on whether testosterone affects economic preferences such as risk taking, fairness and altruism, with the evidence suggesting significant effects coming from correlational studies or small underpowered testosterone administration studies. To credibly t
Experiments Illustrated: How We Optimized Premium Listings on Our Nursing Job Board
此外，Georandomization如何帮助清理溢出，邮政实验说明：我们如何优化护理工作委员会的高级清单首先出现在数据科学方面。
Soft Computing. Volume 29, Issue 3, February 2025
1) Some new construction methods of similarity measure on picture fuzzy setsAuthor(s): Minxia Luo, Jianlei Gao, Wenling LiPages: 1273 - 12872) Arithmetic optimization algorithm with cosine transform-based two-dimensional composite chaotic mappingAuthor(s): Yi-Xuan Li, Jie-Sheng Wang, Xin-Ru MaPage
Ensemble Learning for Anomaly Detection
深入研究隔离森林模型以检测时间序列数据中的异常异常检测是任何组织必备的功能。通过检测异常和离群值，我们不仅可以识别看似可疑（或可能错误）的数据，还可以确定“正常”数据是什么样子。异常检测可以识别数据错误，从而成为强大数据治理系统的重要功能。对于分析而言，异常值在某些情况下（例如欺诈检测和预测性维护）可能是一个关注点。然而，随着数据的增长，异常检测会变得越来越困难。高维数据带有噪声，难以用于分析和洞察。大型数据集也可能存在错误和/或特殊情况。值得庆幸的是，集成学习带来了速度和效率，帮助我们处理高维数据并检测异常。什么是集成学习？集成学习是一种机器学习技术，它结合了多个单独模型的预测，以获得比任何
An Off-Beat Approach to Train-Test-Validation Split Your Dataset
确保小数据集分割的分布完整性使用 Microsoft Designer 生成我们都需要对总体进行抽样，以进行统计分析并获得见解。当我们这样做时，目的是确保样本的分布与总体的分布紧密匹配。为此，我们有各种方法：简单随机抽样（其中每个总体成员都有相同的被选中的机会）、分层抽样（包括将总体划分为子组并从每个子组中抽样）、聚类抽样（其中将总体划分为簇并随机选择整个簇）、系统抽样（包括选择总体的每第 n 个成员）等。每种方法都有其优势，并根据研究的特定需求和特点进行选择。在本文中，我们不会关注抽样方法本身，而是关注使用这些概念将用于机器学习方法的数据集拆分为训练-测试-验证集。这些方法适用于所有类型的表
2023 年计划委员会主席的客座帖子：Nicole Megow（APPROX）和 Adam Smith（RANDOM）第 27 届国际随机化和计算研讨会 (RANDOM 2023) 和第 26 届组合优化问题近似算法国际研讨会 (APPROX 2023) 将于 2023 年 9 月 11 日至 13 日在美国佐治亚州亚特兰大亲自举行。RANDOM 2023 专注于随机性在计算和组合问题中的应用，而 APPROX 2023 则专注于与开发计算难题的有效近似解有关的算法和复杂性理论问题。重要日期：提交：2023 年 5 月 4 日，18:00 EDT（UTC-4）通知：2023 年 6 月 26
In JAMA, Michelle Detry and Roger Lewis explain the “intention-to-treat” (ITT) principle: [I]n a trial in which patients are randomized to receive either treatment A or treatment B, a patient may be randomized to receive treatment A but erroneously receive treatment B, or never receive any treatment
