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什么是数据挖掘？
本书从算法的角度介绍了数据挖掘中使用的主要原理和技术。对这些原理和技术的研究对于更好地理解如何将数据挖掘技术应用于各种数据至关重要。本书也是有兴趣在该领域进行研究的读者的起点。我们以有关数据的一章（第2章）开始了本书的技术讨论，该章节讨论了数据质量，数据质量，预专业技术的基本类型以及相似性和相似性的度量。尽管可以快速涵盖此材料，但它为数据分析提供了重要的基础。第3章，关于数据探索，讨论了摘要统计数据，可视化技术和在线分析处理（OLAP）。这些技术提供了快速洞悉数据集的手段。第4章和第5章封面分类。第4章通过讨论决策树分类器和对所有分类重要的几个问题提供基础：过度拟合，绩效评估和不同分类模型的比较。使用此基础，第5章介绍了许多其他重要的分类技术：基于规则的系统，最近的邻居分类器，贝叶斯分类器，人工神经网络，Sup-Port-Port-Port-Port-Port vector Machines和Ensemble Classifier，它们是Classi-
Rosetta神经元：挖掘模型动物园中的普通单位
是否有不同的神经网络，接受过各种视觉任务的培训，共享一些共同的表示？在本文中，我们证明了我们在具有不同体系结构，不同任务（生成和歧视本地）以及不同类型的监督（班级监督，私人文本，文本监督，自学，自我求职，自我求助）的一系列模型中称为“ Rosetta神经元”的存在。我们提出了一种用于挖掘跨多种流行视觉模型的Rosetta神经元词典的算法：类监督 - Resnet50，Dino-Resnet50，Dino-Vit，Mae，Mae，Clip-Resnet50，Big-Gan，Big- Gan，stylegan-gangan-2，stylegan-xl。我们的发现表明，某些视觉概念和结构在自然世界中固有地植根于自然界，并且可以通过不同的模型来学习，而不论特定的任务或体系结构，并且不使用语义标签。，由于我们的分析中包含的生成模型，我们可以直接可视化共享概念。Rosetta神经元促进了模型对模型翻译，实现了各种基于反转的操作，包括跨级比对，变化，放大等，而无需进行专业培训。
b'插入\ xc3 \ xbchrung在软件开发软件中的编程中I（学习理论和实践）DEP学习游戏理论2D视觉和DEP学习数据挖掘计算机Grafik主题在功能编程学习研讨会研究项目'
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scone：一种具有主动感知的食物挖掘机器人学习框架
摘要：由于食物的复杂状态和多样化的物理特性，有效地挖出食品对当前机器人系统构成了重大挑战。为了应对这一挑战，我们相信将食品编码为有意义的有效食品的重要性。然而，食品的独特特性，包括可变形，脆弱性，流动性或粒度，对现有表示构成了重大挑战。在本文中，我们以隐式方式提出了积极感知来学习有意义的食物代表的潜力。为此，我们提出了Scone，这是一个食品搜索机器人学习框架，利用从积极的掌握中获得的表示形式来促进食品可铲政策学习。Scone包括两个Crucial编码组件：交互式编码器和状态检索模式。通过编码过程，Scone能够捕获食品的特性和重要的状态特征。在我们的现实世界中的实验中，Scone在三种不同的难度水平上使用6种以前看不见的食品时，成功率具有71％的成功率，超过了最先进的方法。这种增强的性能强调了Scone的稳定性，因为所有食品始终达到超过50％的任务成功率。此外，Scone可容纳各种初始状态的令人印象深刻的能力使其能够精确评估食物的当前状况，从而导致了令人信服的成功率。有关更多信息，请访问我们的网站。
前里韦萨尔特斯营地：国家启动地理定位和挖掘行动，以确定墓地的位置
感谢 INRAP 考古学家的研究，有关墓地潜在位置的重要线索已经出现并可得到验证。 2022 年，国家在前圣莫里斯拉杜瓦斯 (Saint-Maurice l'Ardoise) 营地遗址上开展了类似的行动，并于 2023 年 3 月 20 日确定了营地哈基斯儿童墓地的所在地，并确认了遗骸的存在。
增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
酒店中机器人的实施是否会影响整体TripAdvisor评级？来自行业的文本挖掘分析5.0方法
Orea-Giner，Alicia Abdc； Fuentes-Moraleda，Laura ACD； Villace-Molinero，Teresa ACD； Muñoz-Mazón，ANA ACD和Calero-Sanz，Jorge EF。 div> 西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学； alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest，巴黎大学1Panthéon-Sorbonne，法国巴黎，法国。 div> C高性能研究小组Openinnova，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos），西班牙马德里。 div> d大学旅游研究中心，西班牙马德里，雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div> e信号与通信理论，远程系统与计算，雷伊·胡安·卡洛斯大学，西班牙马德里； jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics，马德里理工大学，Cardenal Cisneros 3，E-28040，西班牙马德里E-28040。 div> 感兴趣的声明：无。 div> 资金：无。 div>Orea-Giner，Alicia Abdc； Fuentes-Moraleda，Laura ACD； Villace-Molinero，Teresa ACD； Muñoz-Mazón，ANA ACD和Calero-Sanz，Jorge EF。 div>西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学； alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest，巴黎大学1Panthéon-Sorbonne，法国巴黎，法国。 div>C高性能研究小组Openinnova，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos），西班牙马德里。 div>d大学旅游研究中心，西班牙马德里，雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div>e信号与通信理论，远程系统与计算，雷伊·胡安·卡洛斯大学，西班牙马德里； jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics，马德里理工大学，Cardenal Cisneros 3，E-28040，西班牙马德里E-28040。 div>感兴趣的声明：无。 div>资金：无。 div>
循环经济和工业生态学概念如何交织在一起？文献计量和文本挖掘分析
尽管工业生态学 (IE) 在过去二十年中已经得到了彻底的理论化和分析（Cecchin 等人，2020 年），但围绕循环经济 (CE) 的研究仍处于萌芽阶段，并越来越受到企业、政策制定者和学术界的关注（Korhonen 等人，2018 年 a）。然而，这个 CE 概念并不完全是新的，它的基础是包括 IE 在内的多个研究流派。例如，根据艾伦·麦克阿瑟基金会 (EMF, 2015) 的说法，CE 范式基于七个“思想流派”，即：工业生态学、仿生学、自然资本主义、再生设计、从摇篮到摇篮、蓝色经济、绩效经济。对于法国环境与能源管理局 (ADEME, 2014) 来说，工业生态学也是建立循环经济的几大支柱之一，包括生态设计或产品即服务。
阿拉伯世界空间技术研究趋势的数据挖掘和可视化
摘要 — 近年来，太空探索已成为一个至关重要的领域，许多国家都投入大量资金进行研发以提高其能力。然而，对阿拉伯世界航空航天研究趋势和进步的研究仍然不足。本研究旨在通过使用 Scopus 数据库对科学出版物进行文献计量分析来解决这一空白。分析的数据涵盖了 1980 年至 2022 年期间，重点是通过引用、发生、协作和聚类来确定太空计划的历史基础、演变和出现。阿拉伯联合酋长国是出版物最活跃的国家，其次是沙特阿拉伯和埃及。结果表明，大多数出版物都集中在遥感和光学系统在太空探索中的应用上。这项研究为阿拉伯世界航空航天领域的技术创新提供了宝贵的见解，并强调了未来研究的潜在研究方向。
通过多尺度图分析揭示Covid-19与神经退行性疾病之间的共同疾病：生物数据库和文本挖掘的系统研究
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.637069 doi：Biorxiv Preprint