XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习的
基于机器学习的糖尿病预测
模型开发：开发一个可靠的机器学习模型，能够使用包含13个相关功能的数据集准确地预测糖尿病风险。准确性增强：实现高预测准确性和验证性能，同时确保模型概括到不同人群和现实世界情景的能力。特征重要性分析：识别和排名糖尿病预测中的影响力特征，阐明了最大程度地影响模型决策的因素。临床相关性：研究预测模型在临床环境中的实际应用，评估其协助医疗保健专业人员进行早期诊断和风险评估的潜力。数据质量和预处理：解决数据质量问题，包括缺失值和离群值，以提高模型预测的可靠性。隐私和道德注意事项：确保在糖尿病预测的个人健康数据收集和使用中可以充分解决数据隐私和道德注意事项。知识贡献：通过解决与模型准确性，特征可解释性和临床适用性相关的挑战，为糖尿病预测领域提供宝贵的见解。
机器学习的老式框架
目的是为机器学习（ML）团队提供明确且动机的指导，该团队基于我们在经验湍流建模方面的经验。在ML外部进行建模也需要指导。mL尚未成功进行湍流建模，许多论文由于数学或物理学错误或严重过度拟合而产生了无法使用的建议。我们认为，“湍流文化”（TC）需要数年的时间来学习，而且很难传达，特别是考虑到现代缺乏仔细学习的时间；在湍流研究和建模和广泛阅读事业之后，不言而喻的重要事实很容易错过。此外，其中许多不是绝对事实，这是我们对湍流的理解以及模型与第一原理的弱连接的差距的结果。一些数学事实是严格的，但是物理方面通常不是。湍流模型令人惊讶地任意。专家之间的分歧使新进入者感到困惑。此外，通过微分方程的非平凡分析特性确定了模型的几个关键特性，这使它们无法触及纯粹数据驱动的ML型方法。最好的例子是模型在湍流区域（ETR）边缘的关键行为。我们希望在此处投放的知识可能会分为“任务”和“要求”，每个知识都结合了物理和数学。呈现了“硬”和“软”约束的明确列表。我们的重点是创建有效的产品，以增强CFD的能力，而不是出版物。首先携带了如何使用DNS数据（可能与ML结盟）的具体示例，并说明了所需的大量决策。
机器学习的加速器体系结构
Joel Emer，Vivienne Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang，Isca 2019 2019年深神经网络的教程有效处理，Vivienne Sze，Yu-Hsin Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang Yang，Joel Emer，Joel Emer，Morgan，Morke emer，Morke and Morke and Claypool出版商，2020 Yakun sophia sophia shao shao shao shao shao shao shao shao shao，ucia shao，ucy ucia ucy ucy ucy u e eeee， 2020 CS231N卷积神经网络视觉识别，斯坦福大学，2020年
人工智能和机器学习的数学
演讲者Cristoforo Abbattista（Planetek Italia s.r.l）的太空战略业务部负责人Claudia Angelini（CNR研究总监“ Mauro Picone”计算申请研究所Mattia Bolzoni）Mattia Bolzoni（在Pirelli＆C.S.P.S.P.Sabine II II II II IIRI IIRI IRI CIAVARE of IRI CIAVARENCE IRICRALE CIAVARERA'' Bari）Tommaso di Noia（Bari理工大学）Yurii Nesterov（Louvain工程学院）Francesca Mazzia（计算机科学和数学协调员，Uneiba）Sandra Pieraccini（AI和ML的UMI Group Mathematics in Computer Science and Mathematics in Computer Science and Mathematics，niba）
单位-1：学习者和学习的发展
i n p s y cho lo g y，但是，生长h和m atura tion tion at sing t。生长的生长过程是d eve l o pment的过程，在g p hys cryly l a r ger中的b eco m的过程。是q u a nti fi a ble。ning ca n ca n ea ca n ca n ca n ca n e nced thece nced tece nced thence the遗传学。例如，她的身份为1 1，keisha得到了两个i nc h es。这是G rowth的一个前任，因为它在她的ge tt i n g ph y s s s s s s l s l s l s l e n tt tt tt tt tt i nti nti fiab l e（两英寸）中。
人工智能和机器学习的应用...
摘要：在人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展之后，面部识别技术已成为生物识别领域内的重要研究重点。本文研究了AI和ML算法的最新进步，以提高面部识别的准确性和速度。首先，对面部识别技术的发展进行了全面审查。它可以追溯从传统方法到深度学习技术的应用，同时还总结了现有技术的优点和局限性。随后，本文中使用的关键技术在细致的情况下详细阐述了这些卷积神经网络（CNN），深度学习功能提取，转移学习，以及面部识别中的注意机制。在处理复杂的场景，不同的照明条件和遮挡情况时，这些显着增强了模型的处理能力。此外，本文对隐私保护和道德问题进行了探索，它提出了旨在在不损害身份绩效的情况下增强数据保护和隐私安全的策略。最后，这项研究的主要发现被封装，并概述了未来的研究方向。这项研究不仅为开发面部识别技术提供了理论的基础和实践指导，而且为促进AI技术在社会生活中的广泛应用铺平了道路。这些包括进一步优化算法以减少计算资源的消耗，开发更有效的数据增强技术以增强模型概括，并探索更广泛的应用程序场景，例如智能安全，个性化服务和可访问性辅助系统。
一生学习的重点策略
我们每年为大约1800万高等教育学生提供充满活力的数字内容，评估和丰富的经验，从而带来积极的学习成果。我们为皮尔森生态系统中学习的一生提供了一个重要的入口点。我们打算通过加深与学生的关系，除教练和教师所需的课程材料外，还要保持高等教育内容市场的领导者。通过增强产品功能和投资对Pearson+的投资，我们使学生能够成功实现跨学科和学术途径的目标。，我们将通过增加市场份额和二级市场的重新捕获来推动增长，尤其是通过增强我们的数字产品套件，包括Pearson+，MyLabs，Mastering和Revel。此外，我们将投资于大型国际高等教育市场的增长，并利用包容性获得的需求增加。
一种基于证据学习的方法
在新加坡，所有中学生的个人学习设备（PLD）以及新加坡学生学习领域（SLS）的实施彻底改变了这一过程。SLS是由教育部开发的核心教学平台，可实时捕获丰富的学习证据。这项倡议是新加坡通过有目的的技术使用来改变学生学习经验的更广泛战略的一部分。
使用基于深度学习的方法
抽象的综合蛋白质功能注释对于理解与微生物组相关的疾病机制至关重要。然而，大部分人类肠道微生物蛋白缺乏功能注释。在这里，我们开发了一项新的元素分析工作，从而从DEEPFRI中整合了从头基因组的重新结构，分类学专业和基于深度学习的功能注释。这是在宏基因组中应用基于深度学习的功能注释的第一种方法。我们通过将圆形词的基于矫形器的注释与糖果族同胞的1,070个婴儿含量进行比较，从而验证了DeepFri功能注释。使用此工作流程，我们生成了190万个非冗余微生物基因的序列目录。功能注释揭示了DeepFri和Eggnog预测的基因本体学注释之间的70％一致性。deepfri改善了注释覆盖范围，其中99％的基因出现获得基因本体论分子功能注释，尽管它们的特定特异性少于蛋酒中的基因。此外，我们使用高质量的元基因组组装基因组（MAGS）以无参考的方式构建了蛋白质组，并分析了相关的注释。蛋酒在诸如大肠杆菌等良好研究的生物上注释了更多的基因，而deepfri对分类群不太敏感。此外，我们表明，与先前的糖尿病研究相比，DeepFri提供了其他注释。这项工作流程将有助于对人类肠道微生物组在健康和疾病中的功能特征的新了解以及指导未来的宏基因组学研究。