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使用机器学习方法的心脏病检测
在这篇综述中，我们关注三个主要的心脏病检测研究领域：基于标准临床信息，基于心电图（ECG）信号的检测以及基于X射线图像检测的检测。本评论论文未涵盖其他类型的心脏病检测。近年来，已经对该主题进行了大量研究。必须收集和分析这项研究，对结果进行分类和总结。使用机器学习方法对心脏病检测技术进行了宝贵的评论，我们的搜索重点是高影响力因素期刊（以上3.0），众所周知的会议或具有高引文的论文（至少20个引用）。本文分为四个主要部分。第1节是简介。第2节描述了搜索方法，包括搜索标准和信息源。第3节包含对研究论文的评估以及对心脏病检测方法的详细调查。最后，第4节介绍了研究的摘要和结论。作者根据叙事评论报告
使用机器学习方法自动检测嗜睡
摘要。如今，交通事故的数量稳步增加。这些事故的主要原因是由于饮酒和驾驶员疲劳而导致的驾驶受损。主要目标是创建一个能够测量驾驶员嗜睡程度的系统。如果确定了嗜睡，则将通过与警报警告系统和文本消息系统集成来发出警告。嗜睡检测是使用OpenCV，Python和机器学习构建的。在研究中利用了大量的注释驱动器图像以及各种驾驶场景和照明条件的图像，以增强数据集。用于检测驱动器嗜睡的系统提供了一种可行的方法，可以避免因驾驶员疲倦而导致的汽车事故。它检查驾驶员的眼睛并在必要时提醒他们。进一步的改进可以通过最大程度地减少虚假警告数量来提高警报系统的准确性。
机器学习方法估算食物卡路里
当前生活方式肥胖和不良节食习惯导致的健康问题使得监测卡路里摄入成为必要。例如，评估食物的卡路里值对于糖尿病患者控制体重和控制其他慢性疾病至关重要。相反，大多数常用的卡路里控制机制，如估算卡路里含量或在复杂膳食中使用营养图表，不仅繁琐，而且容易出错。这反过来证明了需要由技术和自动化驱动的系统，在这些系统中，卡路里估算几乎不需要用户付出任何努力。当今时代还见证了计算机视觉和深度学习的进步，这有助于更好地应对上述挑战。卷积神经网络是一种以图像识别而闻名的深度学习模型，其众多应用之一是从图像中识别食物，并取得了巨大的成果。CNN 有助于根据某些视觉特征（例如纹理颜色和形状）识别食物，结合食物的体积估计，它们甚至可以帮助计算各种盘子的卡路里含量。因此，出现了比节食系统更方便的卡路里估算应用程序，节食系统需要粘贴食物图片并查询食物的卡路里含量，而满盘没有分量，图像可用于估算卡路里。
使用机器学习方法研究技术...
在全球范围内缺乏有关亲密伴侣暴力（IPV）环境中有关技术相关滥用（“技术滥用”）的抽象定量证据。这种缺点为发展基于证据的干预措施的发展造成了障碍。本章借鉴了一个数据科学驱动的研究项目，该项目旨在为英国IPV技术滥用的性质和程度生成统计证据（英国）。使用独立英国慈善机构Crimestoppers（2014-2019）的数据，我们展示了一种自动化方法，促进了自然语言处理和机器学习方法，以识别大量非结构化文本数据中的技术滥用案例。本章对数据中发现的技术滥用类型以及计算方法论提供的挑战和好处提供了有用的见解。研究团队已发布了代码，并培训了算法的机器以及本章的出版物。这有望使其他搜索者可以测试，部署并进一步改善自动化方法，并可以促进对其他文本数据集的分析以识别技术滥用。
对Landau -Zener动态的深度学习方法...
传统的方法可以使用高精度的开放量子系统的动力学，通常是资源消耗的。如何提高目标系统的计算精度和效率为我们带来了最艰难的挑战之一。在这项工作中，将无监督和监督的学习算法结合在一起，引入了深入学习方法，以模拟和预测Landau-Zener动力学。从多个Davydov D 2 Ansatz获得的数据较低的四个ANSATZ用于训练，而来自十个较高多重性的试验状态的数据被用作目标数据来评估预测的准确性。经过适当的训练后，我们的方法可以仅使用随机噪声和两个可调模型参数成功预测和模拟Landau-Zener动力学。与来自多个Davydov D 2 Ansatz的高精度动力学数据相比，多种多数为十个，错误率降至0.6％以下。
宏基因组学深度学习方法：评论
于2023年12月20日收到； 2024年3月27日接受； 2024年4月17日出版作者分支：1 IRD，索邦大学，Ummisco，32 Avenue Henry Varagnat，Bondy Cedex，法国； 2 Sorbonne University，Inserm，Nutriomics，91 BVD de L'Hopital，法国75013，法国。*信函：加斯帕·罗伊（Gaspar Roy），加斯帕（Gaspar。 Jean-Daniel Zucker，Jean-Daniel。Zucker@ird。FR关键字：微生物组；宏基因组学；深度学习；神经网络；嵌入； binning;疾病预测。缩写：ASV，扩增子序列变体； CAE，卷积自动编码器； CGAN，有条件的生成对抗网络； CNN，卷积神经网络； Dae，Denoing AutoCododer； DL，深度学习； FFN，馈送网络； GAN，生成对抗网络；它的内部转录垫片； LSTM，长期记忆； MAG，元基因组组装基因组； MGS，宏基因组； MIL，多个实例学习； ML，机器学习； MLP，多层感知器； NGS，下一代测序； NLP，自然语言处理； NN，神经网络； RNN，经常性神经网络； SAE，稀疏的自动编码器； Sota，艺术状态； SVM，支持向量机； TNF，四核苷酸频率； Vae，各种自动编码器； WGS，全基因组测序。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。补充材料可与本文的在线版本一起使用。001231©2024作者
通过机器学习方法实时入侵检测
摘要在许多网络安全环境中，敌对行动的实时检测在保护网络基础架构中起着基本作用。在这种情况下，基于签名或异常检测的入侵检测系统（IDS）被广泛用于分析网络流量。基于签名的检测依赖于已知攻击特征的数据库，并且异常检测主要基于人工智能（AI）技术。后者有望实时检测新型的网络攻击。在这项工作中，我们提出了Retina-IDS，该框架将CicflowMeter工具与机器学习技术集成在一起，以分析实时网络流量模式并检测可能提出可能入侵的异常。所考虑的机器学习技术，随机森林和多层网络基于选定的功能，以提高效率和可扩展性。要选择功能并训练模型，我们使用了公共数据集Csecici-IDS2018的版本。通过识别不同形式的入侵，框架的有效性已在实际情况下进行了测试。分析结果，我们得出结论，提出的解决方案显示出宝贵的特征。
性能的物理知情的机器学习方法
重型燃气轮机由于发电率较低，灵活性和热效率而在发电中发挥了越来越重要的作用。在严格的环境条件下，燃气轮机的主要子系统（如压缩机，燃烧器和涡轮机）在运行时间内降低，这在很大程度上影响了系统的效率和生产力。因此，开发有效方法以监测重型燃气轮机的性能降解以进行系统预测性维护，从而提高机器的效率和生产率至关重要。本文提出了一种新的物理知情的机器学习方法，以通过无缝整合热力学热平衡机制，组件特征，多源数据和人工神经网络模型来预测燃气轮机的降解。考虑到流量，质量和能量平衡，建立了基于机制的热力学模型，然后将其集成到系统水平，以在不同条件下对燃气轮机进行性能模拟。系统模型能够有效地模拟那些无法测量的参数的值（例如gt排气流）或不准确测量（例如燃油流）。基于机器学习的数据清洁方法用于预处理燃气轮机的多元原始数据。使用ISO条件下的物理信息模型获得的设计性能数据和校正值之间的差异用于评估性能降解。从
基于OCR的KYC验证：机器学习方法
CPTN的预期优势这一判决是乐观的，并以准确性，处理速度和强大的文本识别来强调CPTN文本识别模型的预期优势。突出显示了提高准确性和效率的潜力，表明CPTN可能是基于OCR的KYC验证系统的宝贵补充。验证的重要性值得注意的是，这些期望是基于CPTN模型的设计和功能。应通过严格的测试和与基准数据集进行严格的测试和比较来验证实际性能。正在进行的研究和发展我们承认，正在进行的研发会削减并改善我们的模型的性能。随着该领域的发展，您可以期望定期更新和改进。这些细节提供了对每个细节的更详细的理解
用于预测节奏的机器学习方法......
背景：为被诊断为心房颤动 (AF) 的患者确定合适的心律管理策略仍然是医疗服务提供者面临的主要挑战。尽管临床试验已经确定了可能需要采用心率或心律控制策略来改善预后的患者亚组，但患有 AF 的患者的表现和风险因素范围广泛，使这种方法具有挑战性。电子健康记录的优势在于能够建立逻辑来指导管理决策，这样系统就可以自动识别更有可能采用心律控制策略的患者，并可以有效地将患者转诊给专科医生。但是，与任何临床决策支持工具一样，可解释性和准确预测之间存在平衡。目标：本研究旨在通过比较不同的机器学习算法来创建一种基于电子健康记录的预测工具，以指导患者转诊给专科医生进行心律控制管理。