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使用机器学习预测学生的位置...
4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。 本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。 它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。 通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。 从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。 此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。 这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。 在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。 关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I. 但是猜怎么着？4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I.但是猜怎么着？使用的数据集有2966个记录，这些记录是从Kaggle和其他各种来源收集的，或者手动收集并转换为CSV文件进行此分析。简介放学后着陆是学生的一个非常重要的时刻。这就像他们所有辛勤工作的最终测试！通常，老师看成绩和论文，以查看学生是否适合公司。现在有一种新的方式，类似于巫术的壮举，可以猜测学生是否会被录用。它使用称为机器学习（ML）的超级智能计算机和程序。本研究论文就像一个侦探故事，弄清楚哪些ML程序是最好的猜测学生是否会找到工作的方法。我们将比较不同的方法，并查看哪种作用最顺利。我们还将窥视窗帘后面，看看这些程序用来做出猜测的线索。这些线索（称为功能）可能是在测试中成绩，学生在学校学科的表现，甚至他们从事课堂外的特殊项目。
使用高频线的空间域意识
空间已成为私营部门和公共部门越来越活跃的运营领域。至关重要的是，国防部（DND）具有准确的手段，以保持对部署的太空资产以及周围威胁的能见度和控制。太空域意识（SDA）是一个概念，它是指对部署的太空资产和其他对象的监视和跟踪，以确保运营安全性。当前的SDA方法包括使用地面和太空光学望远镜，以及在上部频段中运行的雷达。两个线元素集（TLE）是轨道数据最易于访问的手段，并提供轨道位置预测，其精度的精度高达1 km，速度为1 m/s。较小的航天器的日益普及，例如立方体和微型卫星作为进行太空操作的经济手段，这增加了对更准确的SDA的需求。本文测试了使用高频（HF）雷达使用视线（LOS）传播和目标检测来实现准确范围和径向速度估计的可行性。国际空间站（ISS）被选为目标，这是由于其尺寸较大和轨道较低的高度。使用20 MHz的工作频率用于刺穿电离层并照亮所选目标。范围多普勒图，并应用校正以补偿大气和滤波器误差。通过夜间传输期和日期传播期比较了电离层在不同水平的太阳能活动中的效果。使用澳大利亚开源软件的总电子含量（TEC）估计计算范围误差，该估计是澳大利亚开源软件提供的高频射线疗法实验室（PHARLAP）。发现，夜间传输不需要高估的TEC，并且不需要校正，而白天的传输测量结果受到较大TEC的极大影响。白天传输产生的估计的电离层范围延迟高达90 km，多普勒校正高达45 Hz。夜间传输的平均延迟为30公里，多普勒校正最大15 Hz。校正后的最终范围测量值在100秒的可见度中，在夜间传输期间，在100秒的可见度中，均方根误差（RMSE）为61 km。具有如此高范围残差，发现HF不适合精确的范围测量值，除非开发出更好的电离层校正方法并应用了更密集的信号处理技术。然而，夜间和白天传播的多普勒测量值均产生的剩余RMSE小于10 Hz。夜间传输范围率残差仅为85 m/s，在TLE精度的误差范围内。这表明HF可用于使用多普勒测量值进行精确测定。
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。