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人工智能与计算机过程的集成——
有机化学已将人工智能 (AI) 融入计算机辅助合成规划 (CASP)，解决了长期存在的合成路线预测问题。机器学习 (ML) 算法提高了逆合成分析的准确性和效率，将重点从劳动密集型任务转变为创造性解决问题。其潜在影响延伸到药物发现，加速了药物研究的进程并降低了成本。本研究探索并评估了 AI 的集成，特别是在 CASP 中使用混沌化学反应优化自适应 K 最近邻 (CCRO-AKNN)。目的是通过先进的 ML 算法提高有机化学的效率、准确性和创新性，最终促进新型化合物的发现。该方法包括收集数据集、利用主成分分析 (PCA) 进行特征提取以及实施 CCRO-AKNN 进行合成规划。PCA 降低了维度，帮助 AI 模型预测合成途径。 CCRO-AKNN 是一种混合方法，它结合了混沌化学反应优化 (CCRO) 和自适应 K 最近邻 (AKNN)，可有效进行化学空间探索。与其他方法（DCGAN、BCNet）相比，所提出的 CCRO-AKNN 方法在准确度、精确度、召回率和 F1 分数方面表现出色。结果凸显了 CASP 中集成 AI 方法的有效性，展示了其推进化学合成规划的潜力。研究得出结论，AI 的整合，特别是采用 CCRO-AKNN，显着增强了 CASP 在有机化学方面的能力。这项研究提高了准确性和效率，凸显了化学发现和药物开发中变革性突破的潜力。关键词：化学空间探索、计算机辅助合成规划 (CASP)、人工智能 (AI)。全文 * 通讯作者，电子邮件：g.kavina@jainuniversity.ac.in 1. 简介
迈向人机交互决策科学
“浅层”模型：逻辑回归[16、39、41、45、68、86、106、143]，线性回归[28、37、101、111]，广义加性模型∗（GAM）[1、13、39、43、49、128、135]，决策树 / 随机森林[29、45、54、55、86、92、97、137、144、155]，支持向量机（SVM）[41、80、81、86、94、114、147、 152]、贝叶斯决策列表[82]、K最近邻[77]、浅层(1至2层)神经网络[45,106]、朴素贝叶斯[125]、矩阵分解[78]
人工智能与 SEO 重塑
Tejaswi Suresh 摘要：- 接下来讨论了搜索引擎优化 (SEO) 如何从使用 AI 中受益。分类器和统计模型、模糊逻辑和进化计算是人工智能的三种主要方法。使用这个框架，作者搜索讨论 AI 在搜索引擎优化中使用各种方式的学术文章。支持向量机和 K-最近邻算法的应用是获得的众多原型之一。其他示例是 Polidoxa 和模糊推理系统。商业程序包括 SPSS Clementine SearchDex Hyperloop。搜索引擎和 SEO 公司坚持算法保密，限制了他们的调查范围。关键词：- 算法、搜索引擎优化、人工智能。
无线通信中的定位技术...
二维空间 三维空间 第四代操作系统 到达角 辅助全球定位系统 机载预警和空中指挥系统 加性高斯白噪声 基站 基于集群的路由协议 Cramer-Rao 下界 国防部增强型-119 联邦通信委员会 精度几何稀释 全球定位系统 组重复间隔 分层状态路由 初始作战能力 K-最近邻 局域网 基于位置的服务 视距 远程导航 位置服务中心 移动站 非视距 位置、计时、导航 相对距离 微发现 自组织路由 无线电地图 接收信号强度 接收信号强度指示器 到达时间差 到达时间 飞行时间 世界时协调 超宽带 Wi-Fi 定位系统
使用机器学习技术预测脑肿瘤恶性程度 Seethalakshmi B. *
及早发现癌症对于挽救许多生命至关重要。如果脑瘤被诊断为较高级别，它通常是最常见和最严重的恶性肿瘤之一，预计寿命很短。肿瘤大小、形态和位置的差异对脑瘤的检测造成了重大障碍。本综述旨在为研究人员提供基于磁共振成像 (MRI) 的脑瘤检测的全面文献综述。使用九种机器学习算法对 MRI 图像进行分类：支持向量机 (SVM)、逻辑回归、K 最近邻 (KNN)、朴素贝叶斯 (NB)、决策树 (DT) 分类器、随机森林分类器、XGBoost 分类器、随机梯度下降 (SGD) 分类器和梯度提升分类器。对 ML 算法进行了比较和对比。
使用 KNN 和 MLP 进行基于 MI 的脑信号识别...
摘要：脑电图 (EEG) 信号分类在开发残疾人辅助康复设备中起着重要作用。在此背景下，从 20 名健康人身上获取脑电图数据，然后进行预处理和特征提取过程。提取 12 个时间域特征后，采用两个著名的分类器，即 K 最近邻 (KNN) 和多层感知器 (MLP)。采用五重交叉验证方法将数据分为训练和测试目的。结果表明，MLP 分类器的性能优于 KNN 分类器。MLP 分类器实现了 95% 的分类器准确率，这是最好的。本研究的结果对于在线开发脑电图分类模型以及设计基于脑电图的轮椅非常有用。关键词：运动想象，脑电图信号，KNN，MLP，ICA。介绍
分布式传感器网络中的协作多模态目标分类* - 信息融合，2002 年。第五届国际会议论文集
摘要 - 本文提出了一种利用移动代理在分布式传感器网络中进行协作目标分类的新计算范式。每个传感器不再将本地分类结果发送到进行融合过程的处理中心，而是从处理中心调度移动代理，在每个传感器节点执行融合过程。使用移动代理的优点是它可以实现渐进式准确性并具有任务自适应性。为了提高分类的准确性，我们实施了行为知识空间方法进行多模态融合。我们还修改了经典的 k-最近邻方法，使其适应分布式传感器节点网络中的协作分类。本文最后给出了基于现场演示的实验结果。
分布式传感器网络中的协作多模态目标分类* - 信息融合，2002 年。第五届国际会议论文集
摘要 - 本文提出了一种利用移动代理在分布式传感器网络中进行协作目标分类的新计算范式。每个传感器不再将本地分类结果发送到进行融合过程的处理中心，而是从处理中心调度移动代理，在每个传感器节点执行融合过程。使用移动代理的优点是它可以实现渐进式准确性并具有任务自适应性。为了提高分类的准确性，我们实施了行为知识空间方法进行多模态融合。我们还修改了经典的 k-最近邻方法，使其适应分布式传感器节点网络中的协作分类。本文最后给出了基于现场演示的实验结果。