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World File Search System分类的
工业环境中交通分类的机器学习
多年来，消费量大大增加了，消费者对产品质量，接收产品和个性化选项的时间有很高的需求。工厂试图通过消除人工劳动力和部署可以更快地生产产品的自动化设备来扩展需求。工厂中的无线通信将通过实现移动性以及减少电缆的重新配置/故障排除并增加工厂资源的利用来帮助实现这一目标。本报告正在调查生产线中是否有可能实现无线无线通信，其中进化的节点B调度程序可以使用基于机器学习的分类模型来优先考虑重要的循环实时和警报数据包。这种新的优先级技术将允许重要的工厂应用程序具有很高的优先级，并确保为重要的数据包提供服务。我们找到了一些有用的应用程序分类模型，用于出厂环境，但证明了最佳模型可能取决于工厂的设置。因此，该报告还介绍了自动深度学习模型构建的想法，从而可以按时间进行改进。
多类分类的机器学习软件工具在covid-...
分别）。SES组的性别分布没有差异，（χ2（1，n = 2560）= 0.06，p = .81），但男性到女性分布因种族而显着差异，χ2（1，N = 2011）= 10.32，P
一种可解释文本分类的人机协作方法
可解释性是文本分类在许多应用领域（从情绪分析到医学诊断或法律审查）的关键要求。现有方法通常依靠“注意力”机制来解释分类结果，方法是估计输入单元的相对重要性。然而，最近的研究表明，这种机制往往会在解释中错误识别不相关的输入单元。在这项工作中，我们提出了一种人机混合方法，将人类原理纳入基于注意力的文本分类模型，以提高分类结果的可解释性。具体来说，我们要求工人通过选择相关的文本片段来提供注释的理由。我们引入了 MARTA，这是一个贝叶斯框架，它共同学习基于注意力的模型和工人的可靠性，同时将人类原理注入模型训练中。我们推导出一种基于变分推理的原则性优化算法，该算法具有用于学习 MARTA 参数的有效更新规则。对真实数据集的广泛验证表明，我们的框架在分类可解释性和准确性方面都显著提高了最先进的水平。
使用...进行森林结构分类的简单方法
Dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd / 已出版版本的引用（APA）：Adnan, S., Maltamo, M., Coomes, D. A., García-Abril, A., Malhi, Y., Manzanera, J. < /div>A.、Butt、N.、Morecroft、M. 和 Valbuena、R. (2019)。一种使用机载激光扫描进行森林结构分类的简单方法，可在整个生物区域采用。森林生态与管理, 433, 111 - 121。https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.10.057
用于评估桥梁军事载荷分类的工具...
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
对新加坡在我们的可持续发展中的进步进行分类的方法
（2025年1月）I。简介新加坡一直在报告和监视基于联合国GIF的可持续发展目标（SDG）实施的进展，其中包括17个具有169个目标和248个指标的SDG。此方法学说明描述了如何对每个指标和目标进行颜色编码，以表示新加坡在获得2030年议程方面取得的当前进度。II。 概述当前有几种测量可持续发展目标进度的方法。 新加坡使用的方法主要取决于其SDG Progress Chart Chart 2022 2中使用的联合国统计局（UNSD）的SDG Progress Tocry Tocry Tocry Note Note方法1（其中呈现了36个选定的SDG指标的全球和区域进度的快照），并进行了一些修改，以适合新加坡的本地环境。 新加坡的可持续发展目标是根据所有指标的趋势增长建立的。 每个指标都根据其趋势评估性能将颜色编码为4彩模式。 涉及一个以上的指标系列（例如，在卫生工作者密度上可持续下达3.c.1，包括针对医生，护士，牙医和药剂师的单独数据系列），计算中使用了所有单个子指标。 但是，对于分类的指标（例如，按性别或年龄分类），仅考虑整个序列（即总数）。 分析中使用的数据和信息来自政府机构和国际认可的资源，这些资料在新加坡统计局（DOS）维护的SINGSTAT网站上的SDG网页3中显示。 iii。 方法论1。II。概述当前有几种测量可持续发展目标进度的方法。新加坡使用的方法主要取决于其SDG Progress Chart Chart 2022 2中使用的联合国统计局（UNSD）的SDG Progress Tocry Tocry Tocry Note Note方法1（其中呈现了36个选定的SDG指标的全球和区域进度的快照），并进行了一些修改，以适合新加坡的本地环境。新加坡的可持续发展目标是根据所有指标的趋势增长建立的。每个指标都根据其趋势评估性能将颜色编码为4彩模式。涉及一个以上的指标系列（例如，在卫生工作者密度上可持续下达3.c.1，包括针对医生，护士，牙医和药剂师的单独数据系列），计算中使用了所有单个子指标。但是，对于分类的指标（例如，按性别或年龄分类），仅考虑整个序列（即总数）。分析中使用的数据和信息来自政府机构和国际认可的资源，这些资料在新加坡统计局（DOS）维护的SINGSTAT网站上的SDG网页3中显示。iii。方法论1。趋势评估在指标级别的趋势评估量衡量指标从2015年的基准年或最接近的参考年度（如果没有2015年没有数据）到最新可用数据的最新参考年度。趋势由四种评估颜色表示，如表1所述。不同的公式用于涉及的趋势评估：（a）没有显式数值目标的指标，以及（b）具有显式数值目标的指标。具有显式数值目标的指标如GIF SDG目标，全局元数据和/或UNSD的SDG进度图技术注释2022所示。截至2024年12月底，有145个指标具有明确的目标或所需的趋势，以及至少有两个数据点可用于新加坡，这些数据点已被确定并包括在附件中列出的评估中。如果指标的当前级别已经达到或几乎达到了数值目标，则其趋势评估将被指定为默认情况下的“良好/公平进度”。否则，其趋势评估是根据表1中总结的方法确定的，并在后续段落中进一步描述。为了更好地认识到新加坡为达到专门针对没有量化数据的指标而做出的可持续发展目标而做出的渐进式努力，但适用于新加坡，可持续发展目标跨部门委员会已积极地参与了有关新加坡政府机构，以评估针对此类
用于体积估计和材料分类的计算机视觉
车辆自动化是机器人技术领域中发展迅速的一个领域。这些自主机器有可能执行繁重而危险的任务，而这些任务过去都是由人类执行的，这也是该行业的长期目标。本论文旨在开发一种计算机视觉系统，以便对自动轮式装载机铲斗内的材料进行体积估算和材料分类。这些信息对于自动轮式装载机的决策至关重要。该系统旨在自我校准，以确保未来能够适应不同的铲斗尺寸。提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的边缘检测网络，称为边缘检测密集极值初始网络 (DexiNed)，既可以消除冗余信息，又可以增强所需信息。通过结合立体摄像机的深度感知和从 DexiNed 中提取的信息，提出了一种估计体积的解决方案。采用简单线性迭代聚类 (SLIC) 方法来提取材料，以便对材料进行分类。将估计的体积与带注释的真实基线进行比较以验证系统。论文介绍了体积估算的精度，并展示了使用 SLIC 的三种不同分段大小进行材料提取的结果。此外，论文还提出了有关材料分类的问题。
多标签ECG分类的多分辨率共同学习网络
摘要 - 记录心脏的电子生理活性的摘要 - 心理图（ECG）已成为诊断这些疾病的关键工具。近年来，深度学习技术的应用显着提高了ECG信号分类的实现。多分辨率特征分析在不同时间尺度上捕获和过程信息可以提取ECG信号的微妙变化和整体趋势，显示出独特的优势。但是，基于简单特征添加或串联的常见多分辨率分析方法可能导致忽视低分辨率特征，从而影响模型性能。为了解决这个问题，本文提出了多分辨率的共同学习网络（MRM-Net）。MRM-NET包括双分辨率注意结构和特征互补机制。双分辨率的体系结构过程并联高分辨率和低分辨率特征。通过注意机制，高分辨率和低分辨率分支可以集中于微妙的波形变化和整体节奏模式，从而增强了捕获ECG信号中关键特征的能力。同时，特征互补机制在特征提取器的每一层之后引入了相互特征学习。这允许在不同的分辨率方面的功能相互加强，从而减少信息丢失并提高模型性能和鲁棒性。在PTB-XL和CPSC2018数据集上进行的实验表明，MRM-NET在多标签ECG分类性能中的现有方法显着优于现有方法。我们的框架代码将在https://github.com/wxhdf/mrm上公开获取。索引术语 - ECG分类，多分辨率，注意机制，相互学习
用于脑肿瘤分类的超参数调节卷积神经网络
脑瘤已被各行各业公认为最危险的疾病。及早发现肿瘤疾病对于确定脑瘤扩散以便实施适当治疗至关重要。本研究提出了一种卷积神经网络 (CNN) 方法来检测 MRI 图像上的脑瘤。本研究收集了 3264 个数据集，其中包含胶质瘤（926 张图像）、脑膜瘤（937 张图像）、垂体瘤（901 张图像）和其他无肿瘤（500 张图像）的详细图像。研究提出将 CNN 方法与超参数调整相结合，以在脑瘤类型分类中获得最佳结果。超参数调整充当导航器，以在所提出的 CNN 模型中实现最佳参数。在本研究中，模型测试采用了三种不同的场景。在第三 (3rd) 模型测试场景中，脑瘤分类的准确率为 96%。
用于数据高效图像分类的量子神经网络
在我们这个不断发展的世界里，海量的数据无时无刻不在涌入——无论是每天、每小时，甚至是每分每秒。我们交流、分享链接、图像和观点，留下一串串的痕迹，不仅代表着我们广阔的自然环境，也反映了我们的想法、喜好和情绪。认识到这些数据的重要性，数据科学领域应运而生，致力于揭示其中隐藏的洞见。机器学习 (ML) 已成为一个令人着迷的研究领域[8]，因其从大量数据集中提取知识的能力而备受瞩目[20]。机器学习在弥合我们对自然的理解与其复杂性之间的差距方面发挥了关键作用。深度学习 (DL)，尤其是神经网络 (NN)，彻底改变了经典的机器学习，成为建模统计数据的非线性结构[23]。 NN，尤其是卷积神经网络 (CNN)，可以模拟输入和输出之间的复杂关系[8]，在图像模式识别等任务上表现出色，而这些任务的灵感来自视觉皮层的结构。虽然 NN，尤其是多层 NN，已经展现出非凡的能力，但它们的可训练性却带来了挑战。反向传播的出现缓解了这个问题，但训练困难仍然存在，需要整流神经元激活函数和分层训练等解决方案。量子机器学习 (QML) 开辟了新途径，利用嘈杂的中型量子计算机来解决涉及量子数据的计算问题。变分量子算法 (VQA) 和量子神经网络 (QNN) 提供了有前景的应用，利用经典优化器来训练量子电路中的参数。QNN 通过分析具有多项式复杂度的系统[2][6]（在经典机器学习中，该系统的复杂度将呈指数级增长），与经典模型相比具有独特的优势，从而提供了计算优势。值得注意的是，与传统神经网络相比，QNN 表现出更快的学习能力，这归因于第 1 章和 A 章中讨论的纠缠。先前的研究强调了 QNN 在从有限数据中学习方面的有效性，从而减少了训练过程中的时间和精力。这篇硕士论文深入研究了使用用最少图像训练的各种量子模型进行有效图像分类的可能性，最后直接与经典 CNN 性能进行了比较。使用两个不同的数据集进行训练，随后缩小规模以探索 QNN 模型比 CNN 预测更多图像的潜力。