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World File Search System数据挖掘
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-
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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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。
通过可解释的自动化机器学习迈向大型工业数据挖掘
抽象工业系统资源能够生成大量数据。这些数据通常采用异质格式并分发，但它们表示可以挖掘可以允许部署智能管理工具进行生产活动的信息。为此，有必要使用人工智能（AI）模型来实施知识提取和预测过程，但是对于非专家用户而言，对预期AI模型的选择和配置往往越来越复杂。在本文中，我们提出了一种方法和一个软件平台，该方法可能允许不熟悉AI的工业参与者选择和配置算法，以最佳地适应他们的需求。因此，该方法基本上是基于自动化的机器学习。产生的平台有效地可以在AI算法和超参数配置的组合之间做出更好的选择。也可以提供重新塑造算法和模型的解释性的功能，从而提高这些模型在实践用户社区中的可占用性。所提出的方法已应用于预测维护的领域。当前测试是
一种基于频率的数据挖掘方法，以增强IN- ...
摘要随之而来的转移的肿瘤细胞传播是导致大多数与癌症相关的死亡的原因。癌症疫苗可以通过诱导肿瘤特异性效应T细胞，提供消除转移肿瘤细胞的策略。然而，有效的癌症疫苗的发展中仍然存在几个障碍，包括鉴定辅助物，从而增强了肿瘤特异性T细胞的发展和功效。基于霍乱毒素的佐剂在疫苗中表现出有效性的传染病，但它们在癌症疫苗疗法中的作用仍有待阐明。在这里，我们探索了霍乱毒素A1（CTA1）的佐剂的潜力，以增强抗肿瘤T细胞反应并预防转移。我们报告说，将CTA1融合到金黄色葡萄球菌蛋白A（DD）的佐剂中，对肿瘤相关的抗原TRP2和Twist1的免疫反应增强了小鼠中的免疫反应，从而提供了针对B16F1黑色素瘤和4T1乳腺癌转移的保护。粘膜（鼻内）和全身性（腹膜内）疫苗给药提供了有效的防止静脉注射的肿瘤细胞，鼻内给药可导致在转移性部位的CD4 + T细胞上升。将与CTA1-DD混合的抗原与与基于CTA1的佐剂融合的抗原相结合时，融合构建体引起了最强的免疫原性。尽管如此，通过管理高20倍抗原剂量的混合剂量配方提供有效的转移保护。
公平感知机器学习和数据挖掘
酒店的占用率通常很高，当房间费用很高时，占用率的提高会受到因素的影响[Athey 17]，如果已知这种因素是一种季节性的效果，则可以使用FAML方法来预测与房间费用到居住率
生成式人工智能模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？
建议引用：Dermawan, Artha (2023)：生成式 AI 模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？，《世界知识产权杂志》，ISSN 1747-1796，Wiley，新泽西州霍博肯，第 27 卷，Iss。1，第 44-68 页，https://doi.org/10.1111/jwip.12285
新知识管理模型：通过Zack差距，品牌权益和体育业务中的数据挖掘来增强知识创建
摘要 - 这项研究通过将其与Zack的知识差距模型，品牌权益概念和数据挖掘相结合来改善社会化，外部化，组合和内在化（SECI）知识管理模型。Zack的模型被整合到SECI模型中，以确定组织中知识与组织应拥有的知识之间的差距。我们添加数据挖掘技术来确定知识差距。这项研究的独特性在于SECI模型的外部化和组合。在外部化中添加了“公司必须知道的内容”；为此，我们通过采用品牌权益并将其分配给运动员来编译问卷。在组合中添加了“公司所知道的”；我们使用体育业务管理已经拥有的数据库。在这项研究中进行了两个模型带有数据挖掘的模型所产生的修改，以在体育商业领域开发新的知识管理模型。这种新模式将成为体育业务管理的宝贵知识，以制定战略并提高体育市场的竞争力。此外，除运动外，其他服务业务领域还可以应用这种新模型来改善其知识管理，然后他们可以用来改善其营销策略。
