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World File Search System堆叠
基于非线性特征提取和堆叠集成学习的混合EEG-fNIRS脑机接口
a 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨，中国 b LINEACT CESI，里昂 69100，法国 c 埃法特大学电气与计算机工程系，吉达 22332，沙特阿拉伯 d Persistent Systems Limited，那格浦尔，印度 e AGH 科技大学生物控制论与生物医学工程系，克拉科夫，波兰 f 克拉科夫理工大学计算机科学与电信学院计算机科学系，华沙 24，31-155，克拉科夫，波兰 g 波兰科学院理论与应用信息学研究所，Ba ł tycka 5，44-100，格利维采，波兰 h EIAS 数据科学实验室，苏丹王子大学计算机与信息科学学院，利雅得 11586，沙特阿拉伯 i 梅努菲亚大学理学院数学与计算机科学系，32511，埃及j 埃及梅努菲亚大学计算机与信息学院信息技术系
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
通过堆叠工程实现正交扭曲二维 CrSBr 磁体中的可编程磁滞。
扭转二维范德华磁体可以形成和控制不同的自旋纹理，如 skyrmion 或磁畴。除了旋转角度之外，还可以通过增加形成扭转范德华异质结构的磁层数量来设计不同的自旋反转过程。在这里，A 型反铁磁体 CrSBr 的原始单层和双层被视为构建块。通过将这些单元旋转 90 度，可以制造对称（单层/单层和双层/双层）和不对称（单层/双层）异质结构。磁输运特性显示出磁滞的出现，这在很大程度上取决于施加磁场的大小和方向，不仅由扭转角度决定，还由形成堆栈的层数决定。这种高可调性允许在零场下切换易失性和非易失性磁存储器，并根据需要控制在负场或正场值下突然磁反转过程的出现。根据微磁模拟的支持，基于层中发生的不同自旋切换过程合理化了现象学。结果强调了扭转角和层数的组合是设计扭转磁体中自旋切换反转的关键要素，这对于自旋电子器件的小型化和实现新型自旋纹理很有意义。
x系列托盘堆叠器，具有初始升力（DE）
Hangcha Group Co.，Ltd保留对颜色，标本，设备和基于儿子的细节，DiererBröschüre恕不另行通知，恕不另行通知。车辆颜色可能与此手册中的颜色不同。
Superwool Prime Pyro-折叠和堆叠模块
Superwool Prime Pyro-Fold 和 Pyro-Stack 模块不含粘合剂或润滑剂，在首次烧制时不会散发任何烟雾或气味。这些模块具有 M 型或 T 型模块硬件。T 型模块包含两个不锈钢管，横向安装在模块中，远离热面。T 型模块用外部侧固定轭固定。M 型模块硬件设计为在模块中嵌入中央轭，并安装在预焊螺柱上。
商用飞机堆叠和气候变化
在英国，空中交通的重组应优先考虑将二氧化碳排放量的减少优先于其他考虑因素。商业空中交通的到来应直接下降到距目的地跑道5英里处的点。在英国领空中不应偏离直飞飞行道路，而下降则不应没有水平飞行，在空降时堆叠或延迟的任何形式。显然，堆叠会产生不必要的二氧化碳以及其他化学和颗粒物污染1,2，但是，由于这些飞机正在使用襟翼和板条在低空处于温暖，高压和浓密的低海拔时在水平飞行中转3，所以它们在低效率下运行4。由于这些原因，堆叠飞机需要使用高功率设置，并且比在巡航高度5上产生更多的二氧化碳，噪声和其他污染物。一架大型堆叠飞机发出的二氧化碳与10个起动器房屋的冬季加热一样多，还有更多的噪音和污染。
适用于储能系统的高达 1500V 的可堆叠电池管理单元参考设计
对于电池数量非常多的系统，BQ78706 设备可以串联堆叠以监控电池单元。此设计使用四个 BQ78706 设备来监控最多 52 个电池单元。BQ78706 监控串联的 13 个电池单元，并将 13 个堆叠顶部电压作为接地。每个 BQ78706 设备之间需要隔离才能进行通信。此设计在两个 BQ78706 设备之间使用电容隔离菊花链，在板外 BMU 或 BCU 之间使用变压器隔离菊花链。BMU 设计为支持正向和反向通信方向。从底部 BQ78706 到顶部 BQ78706 的通信方向为北（正向）。从顶部 BQ78706 到底部 BQ78706 的通信方向为南（反向）。图 2-4 显示了 BMU 的环形通信。