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采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
一种预测心脏病的新方法：机器学习技术
抽象的心脏病和机器学习是两个不同的词，其中一个与医学领域有关，另一个与人工智能有关。在医疗中，大多数人都面临着心脏病的问题，机器学习正在发展计算机科学领域。心脏病被称为心脏病，它提供了更多的数据或信息，应收集它以提供患者的报告，并且机器学习还需要用于预测和解决问题的数据。机器学习技术用于预测心脏病的预测，在这种预测中，它以更少的计算时间和更高的准确性来促进其健康。心脏病预测需要大量的数据来预测，在云计算中，我们也有更多数据，并且在云中可用的数据很难分析。因此，我们使用机器学习算法或技术来预测心脏病，并且以相似的方式应用了这些算法或技术来预测或分析云中可用的数据。在本文中，我们将使用称为Backpropagation算法的机器学习算法，后来我们以后使用优化算法。反向传播算法涉及人工神经网络。反向传播是一种方法，用于计算一批数据后每个神经元的误差贡献（在图像识别，多个图像中）。这是由包围优化算法使用的，以调整每个神经元的重量，从而完成该情况的学习过程。机器学习算法和技术用于识别人类风险问题的强度，它可以帮助患者采取安全措施，以挽救患者的生命。关键字：机器学习，云计算，心脏，反向传播，优化
用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
机器学习研究人员
最新出版物●Gohari，M.，Salvi，D.，Bestagini，P.，Adami，N。（2025）。音频功能调查用于唱歌的DeepFake检测，提交给ICASSP 2025。●Gohari，M.，Bestagini，P.，Benini，S.，Adami，N。（2024）。基于频谱图在音乐录音中自动调整人声的检测，在Wifs 2024接受。●Zanardelli，M.，Gohari，M.，Benini，S.，Adami，N。（2024）。基于PGNN的室外图像中鲁棒3D光方向估计的方法，在CBMI 2024接受。●Zanardelli，M.，Moghaddam，M.G。，Leonardi，R.，Benini，S。和N. Adami，2024年。Synthoutdoor：用于3D室外光估计的合成数据集。简要数据，第110700页。
机器人绘画的神经形态电子艺术家
摘要 - 计算机视觉和深度学习方面的进步导致人们对Ai-Art的领域的兴趣激增，包括数字图像创建和机器人辅助绘画。传统的绘画机依靠静态图像和offl ine处理来将视觉反馈纳入其绘画过程中。但是，这种方法并未考虑绘画的动态性质，并且无法将复杂的重叠模式分解为单个笔触。作为基于框架的RGB摄像机的替代方法，神经形态摄像机通过异步事件流捕获场景中光强度的变化，有望克服传统计算机视觉技术的某些固有局限性。在此项目中，提出了一种用于物理绘画的机器人系统，该系统利用了动态视觉传感器（DVS）摄像机的基于事件的视觉输入。为了利用摄像机的超低潜伏期和稀疏编码，该建议的系统还采用了基于事件的信息处理，并在神经形态Dynapse-1处理器上使用尖峰神经网络实现。机器人系统接收DVS感官数据，它代表了笔触的轨迹，并计算了所需的关节速度，以闭环方式用6多F的机器人臂重新创建中风。控制器还将触觉反馈从力量扭转传感器集成在一起，以动态调整末端exector的距离，这取决于刷子的变形。在项目范围内，进一步证明了如何从DVS数据中提取有关感知的笔触中风的速度信息。该系统在现实世界中进行了测试，并成功生成了物理笔触的集合。提出的网络是迈向完全尖峰的机器人控制器的第一步，能够无缝融合基于事件的感觉反馈，从而提供超低潜伏期响应能力。除了在机器人辅助绘画中的实用性之外，开发的网络还适用于需要实时自适应控制的任何机器人任务。
从Lumi上的机器学习框架开始
•这是Microsoft开发的深速库和NVIDIA的Megatron-LM框架•DeepSpeed是Pytorch的开源深度学习优化库•Megatron-lm是用于训练大型变压器语言模型的框架
使用机器学习模型增强网络安全
本摘要概述了机器学习模型在网络安全领域的有效性，并强调了可解释的AI在授权安全分析师中的重要性。随着网络威胁的复杂性和复杂性的日益增长，组织正在转向高级技术，例如机器学习，以增强其防御机制。但是，传统机器学习算法的黑盒性质阻碍了其在安全操作中的采用。本文通过为机器学习模型的决策过程提供可解释的见解，探讨了可解释的AI及其潜力解决此限制的概念。通过提高透明度和问责制，可以解释的AI为安全分析师提供必要的工具，以更好地理解，验证和信任这些模型的输出。通过研究当前的研究和行业实践，这项研究强调了可解释的AI在促进人类与机器学习算法之间有效合作的重要性，最终增强了网络安全工作。
使用机器学习预测中风 - 警告
中风是全球第二大死亡原因，对个人和国家医疗保健系统来说仍然是一个重要的健康负担。我们的项目将机器学习原理应用于大量现有数据集，以根据潜在可改变的风险因素有效地预测中风。然后，它打算开发应用程序，根据每个用户的中风风险水平提供个性化警告，并提供有关中风风险因素的生活方式纠正信息。
制造重塑的集成机器人运动和过程控制
摘要 - 金属制造过程的未来，例如激光切割，焊接和添加剂制造，应依赖于行业4.0支头的智能系统。这样的数字创新确实正在推动机械制造商进行深刻的转变。是根据针对特定过程设计和优化的定制机器，雄心勃勃是利用开放性和大量的工业机器人可用性，以提高多流程实现的灵活性和可重新配置。挑战在于，机械构建者将自己转变为高知名度专业的过程驱动的机器人集成器，能够用智能传感和认知方面的过程控制器杠杆优化机器人运动。这项工作描述了BLM集团和Politecnico di Milano的多年合作，在CNR的支持下，重点是部署完整的机器人工作站，其特征是机器人控制和运动计划与制造过程的完整整合。索引术语 - 指导的能量沉积，激光金属拆卸，添加剂制造的设计，CAD/CAM
建立机器人战争专家NAVADMIN 036/24 | 评级建立 - 事实说明书 | 评级转换 - 事实说明书
制服政策和计划更新 - 2024 年 2 月 NAVADMIN 031/24 | 情况说明书 本 NAVADMIN 宣布了海军制服政策的更新。这些更新是根据水手的反馈、指挥部赞助的请求和海军领导层的指示得出的。政策更新包括授权将手放在制服口袋和体能训练服的紧身裤中，以及恢复女性可选的晚礼服头饰和女性可选的组合罩（桶形）。正在进行的举措包括继续为怀孕水手提供免费制服的产妇试点计划、尺寸现代化计划和制服调查。阅读 NAVADMIN 031/24 以获取完整的更新列表。战士的坚韧，锻炼你的思想、身体和精神