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World File Search System感知器
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将机器学习分类器的性能与基线逻辑回归模型进行了比较。研究人群中有564名患者，其中307例LOS大于三天，而105例LOS大于7天。使用7天的阈值 - 最佳模型是随机森林，其AUC为0.785，并且正确分类为42.9％的长LOS患者。使用三天的阈值，最佳模型是多层感知器，其AUC为0.737，并且正确分类为85.7％的长LOS患者。机器学习模型的性能是可变的，并且它们没有一致超过基线模型。结论机器学习模型在预测长LOS方面的表现很差。需要进一步的工作来评估操作环境中深度学习方法的临床实用性和价值。
tinylidarnet：基于第2 f1th自主赛车的端到端深度学习模型
摘要 - 先前的研究证明了端到端深度学习对机器人导航的有效性，其中控制信号直接源自原始感觉数据。但是，大多数现有的端到端导航解决方案主要基于相机。在本文中，我们介绍了Tinylidarnet，这是一种基于自动赛车的基于轻量级的2D激光雷达的端到端深度学习模型。使用Tinylidarnet的第1辆汽车在第12场比赛中获得第三名，这表明了其竞争性能。我们会系统地分析其在未经训练的轨道和实时处理的计算要求上的性能。我们发现，基于Tinylidarnet的1D卷积Neu-ral网络（CNN）的体系结构显着胜过基于多层的多层感知器（MLP）体系结构。此外，我们表明它可以在低端微控制器单元（MCUS）上实时处理。
通过先进的深度学习模型进行心力衰竭预测和分类的新方法
在本研究中，作者将研究和利用与两种不同方法相关的先进机器学习模型来确定预测心力衰竭和心血管疾病患者的最佳和最有效方法。第一种方法涉及一系列分类机器学习算法，第二种方法涉及使用称为 MLP 或多层感知器 的深度学习算法。在全球范围内，医院都在处理与心血管疾病和心力衰竭相关的病例，因为它们是导致死亡的主要原因，不仅是超重人群，而且是饮食和生活方式不健康人群的主要死亡原因。通常，心力衰竭和心血管疾病可由多种因素引起，包括心肌病、高血压、冠心病和心脏炎症 [1]。其他因素，如不规则休克或压力，也可能导致心力衰竭或心脏病发作。虽然这些事件无法预测，但来自患者健康的持续数据可以帮助医生预测心力衰竭。因此，这项数据驱动的研究利用先进的机器学习和深度学习技术来更好地分析和处理数据，为医生提供关于一个人患心力衰竭可能性的决策工具。在本文中，作者采用了先进的数据预处理和清理技术。此外，使用两种不同的方法对数据集进行了测试，以确定产生最佳预测的最有效的机器学习技术。第一种方法涉及采用一系列监督分类机器学习算法，包括朴素贝叶斯 (NB)、KNN、逻辑回归和 SVM 算法。第二种方法利用了一种称为多层感知器 (MLP) 的深度学习 (DL) 算法。该算法为作者提供了灵活性，可以尝试不同的层大小和激活函数，例如 ReLU、逻辑 (sigmoid) 和 Tanh。这两种方法都产生了具有
机器学习和深度学习实时应用摘要
图1：机器学习与AI模型的深入学习之间的关系。大流行效应在这首歌中引起了很多关注，继续深入学习尝试，从而增加了对机器的期望。基于无接触世界，更高的注意力与不同的应用有关，即面对识别，分类和检测（Hussin等人。（2022））。因为每个人的脸都不一样；它使人类具有惊人的真实感。机器学习已在许多领域广泛使用。研究社区正在不断就新发展领域进行研究。II。 机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。 在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。 草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。 尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。 Duda和Hart在1970年解释了模式分类。 研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。 用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。 深度学习将神经网络视为今天的时间。 1。 ML的分类：无监督和监督的强化学习II。机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。Duda和Hart在1970年解释了模式分类。研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。深度学习将神经网络视为今天的时间。1。ML的分类：无监督和监督的强化学习
使用有监督的机器学习预测脑部中风
摘要 - 在许多国家中，中风是内瘤和死亡的主要原因。这项研究的目标是弄清楚如何使事情变得更好。我使用了来自Kaggle的中风疾病数据集。患者可以从已预处理的数据中受益。缺血性中风和中风出血是两种中风形式，使用机器学习方法将个体分为两类。在此调查中采用了七次机器学习技术。逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，猫的增长，多层感知器（MLP），天真的贝叶斯，K-最近的邻居，因此，我们的发现，Cat Boost可以使最佳准确性以及精确和召回值以及F1评分。关键字 - 准确性，数据预处理，机器学习，预测，中风
doi：https：//doi.org/10.48009/3_IIS_2024_110 A I模型的比较以检测图像中隐藏消息
隐身是在看似无害的封面媒体中隐藏秘密信息的艺术，对数字安全和法医分析提出了重大挑战。随着数字图像用作隐藏数据的载体的越来越多，必须有效，准确的切解技术的需求。这项研究比较了几种机器学习模型，包括K-Nearest邻居，高斯，多层感知器，随机森林，随机森林，AA未经训练的卷积神经网络以及一个被称为RESNET-18的预先卷积神经网络模型，称为RESNET-18，在其有效性的情况下，在其有效性的图像中具有sepnagomhichosics Messect embedded empedded的有效性。研究发现，卷积神经网络是检测具有99％准确性的地理含量的最佳模型。
使用分支预测器预测脑机植入物中的大脑活动
植入式脑机接口的一个关键问题是它们需要极高的能效。降低能耗的一种方法是使用这些设备中嵌入的处理器提供的低功耗模式。我们提出了一种技术来预测感兴趣的神经元活动何时可能发生，以便处理器在这些时间以标称工作频率运行，否则置于低功耗模式。为了实现这一点，我们发现分支预测器也可以预测大脑活动。我们对清醒和麻醉的老鼠进行脑部手术，并评估几种分支预测器预测小脑神经元活动的能力。我们发现感知器分支预测器可以预测小脑活动，准确率高达 85%。因此，我们利用分支预测器来指示何时在低功耗和正常操作模式之间转换，节省高达 59% 的处理器能量。
朝着更高的绩效管理和机器学习框架
摘要：本文提出了一种在高等教育机构中进行管理和机器学习的新结构，该结构旨在提高组织的效率和整体学生的成功。框架带来了颁布多种分析技术的颁布，例如预测建模和数据驱动的决策，这有助于制定准确的计划策略，以提供持续的改进。在机器学习中的四种算法 - 线性回归，决策树，随机森林和多层人士的观察，以查看它们是否预测了学生成功，教师生产率和机构效率的重要绩效标记。结果说明了多层感知器算法作为表现最好的人，获得了0.018的MSE，MAE为0.105，R2得分为0.842，显示了
