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World File Search System混合机
混合机器学习模型使用手工制作的早期康复
两个肾脏是人体健康手术的必不可少的器官，被放置在人体后部的腹膜腔中。肾脏的主要工作是维持体内的水，盐和其他离子和痕量元素的适当水平，包括酸，钙，磷，镁，镁，钾，氯和其他元素。肾脏还会同时释放包括促红细胞生成素，维生素D和肾素在内的激素。促红细胞生成素主要促进骨髓中红细胞的发育和成熟，而维生素D则控制人体的钙和磷的水平，以及骨结构和许多其他过程。此外，控制血压，液体平衡，骨代谢和血管钙化的激素通过肾脏起作用。最后，所有代谢
对生物混合机器人水母进行现场测试，以展示其增强的游泳速度
1 斯坦福大学工程学院和医学院生物工程系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 2 加州理工学院研究生航空实验室 (GALCIT)，帕萨迪纳，加利福尼亚州 91125，美国；jodabiri@caltech.edu 3 惠特曼中心，海洋生物实验室，伍兹霍尔，马萨诸塞州 02543，美国；jptownsendii@gmail.com (JPT)；costello@providence.edu (JHC)；scolin@rwu.edu (SPC) 4 普罗维登斯学院生物系，罗德岛州普罗维登斯 02918，美国 5 罗杰威廉姆斯大学海洋生物与环境科学系，罗德岛州布里斯托尔 02809，美国 6 南佛罗里达大学综合生物学系，佛罗里达州坦帕 33620，美国； bgemmell@usf.edu 7 加州理工学院机械工程系，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 91125 * 通讯地址：nicolexu@alumni.stanford.edu
联合SOC的混合机学习框架和SOH的锂离子电池的估算，辅助纤维传感器测量
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自动化核图分析，用于早期检测遗传和神经退行性疾病：一种混合机器学习方法
微生物在土壤中起关键作用。众所周知，气候因素，edaphic特性和植物群落影响土壤微生物多样性和社区组成（Delgado-Baquerizo等，2016;Köninger等，2022）。尽管如此，如果我们旨在将土壤微生物特征纳入生态系统模型中，以提高其预测能力，则需要更深入地了解土壤微生物，植被和土壤特性之间的关系（Fry等，2019）。在这种情况下，海拔梯度被认为是有用的“自然实验”，可以评估各种环境因素对土壤微生物群落的影响，因为它们的特征是气候变化和短期地理距离的生物特征发生了巨大变化（Körner，2007年）。在过去的几年中，关于土壤微生物和海拔的研究激增。已经确定了土壤微生物多样性和升高丰度的不同模式，这些模式是由温度，降水，土壤pH值，养分含量，碳/氮比和植物生产率驱动的，具体取决于给定的梯度及其地理位置及其地理位置；但是，也已经报道了这种模式的缺乏（Looby and Martin，2020）。这指出需要进一步研究的需要。此外，土壤养分含量和土壤有机物变化的化学成分随升高（Bardelli等，2017; Siles等，2017）。了解这些变化是如何由土壤微生物控制的，反之亦然，与最先进的生态模型有关。在这种情况下，目前的研究主题是动机的。本研究主题的目的是为研究人员提供一个平台，以分享其关于海拔梯度及其驱动因素的土壤微生物的新研究。该研究主题特别有兴趣汇编有关季节性动态，网络结构以及土壤微生物群落和垃圾分解的新信息，沿着整个地球的高度梯度。
使用混合机器学习方法提高心脏病的预测准确性：SVM和KNN算法的比较研究
a b s t r a c t全球死亡率是心脏病，而早期鉴定对于限制疾病的发展至关重要。早期检测心血管疾病的方法有助于确定高风险人士应该发生的进展，从而降低了风险。主要目标是通过在心脏情况下识别异常来挽救生命，这将通过识别和分析从心脏信息中产生的原始数据来执行。机器学习可以提供有效的方法来做出决策和创建准确的预测。机器学习技术已在医疗业务中广泛使用。在拟议的研究中提供了一种独特的机器学习技术，以预测心脏病。计划的研究利用了Kaggle的开源心脏病数据集。用于机器学习预测的混合算法是许多以前旨在提高效率并产生改善结果的方法的逻辑混合物。提出的工作引入了一种混合方法，该方法采用分类概念进行预测分析。我们使用实际患者数据来构建一种预测心脏病的混合技术。KNN和SVM分类技术。jupyter笔记本用于实现此混合方法。一种混合技术在心脏病的预测分析中优于其他算法。1。简介从一系列原始数据集收集可用信息和模式的实践通常称为数据挖掘。它包括使用一种或多种技术分析大量数据和发现趋势或模式。它在各种情况下都有用，包括分析，研究和医疗保健。因为数据挖掘是一种调查方法，而且医疗保健的许多出色的早期预测系统已经从医疗数据集中发展，这可以检测大量数据的趋势（J. H. Joloudari等，2019）。提高
用于金属增材制造中包覆特性预测的混合机器学习框架
在过去十年中，金属增材制造 (MAM) 经历了重大发展并引起了广泛关注，因为它能够制造复杂零件、使用功能梯度材料制造产品、最大限度地减少浪费并实现低成本定制。尽管具有这些优势，但由于 MAM 工艺的复杂性，预测工艺参数对 MAM 打印覆层特性的影响仍然具有挑战性。机器学习 (ML) 技术有助于将工艺和工艺参数背后的物理特性与覆层特性联系起来。在本研究中，我们介绍了一种混合方法，该方法利用经过校准的多物理计算流体动力学 (CFD) 模型和实验研究提供的数据来准备必要的大数据集，然后使用由各种 ML 模型组成的综合框架来预测和理解覆层特性。我们首先通过将实验数据融合到使用为本研究开发的 CFD 模型生成的数据中来编译一个大量数据集。该数据集包含关键的包层特性，包括宽度、高度和深度等几何特征、标识包层质量的标签以及加工参数。其次，我们使用两组加工参数来训练 ML 模型：机器设置参数和物理感知参数，以及多功能 ML 模型和可靠的评估指标，以创建一个全面且可扩展的学习框架来预测包层几何形状
异常帧提取和对象跟踪混合机器学习
摘要 — 由于视频数据提供了多种实例的详细信息，使用视频数据进行事件检测变得越来越流行。这种流行增加了设备数量的使用和来自各种来源的数据量，这使得对异常事件的手动检测变得非常复杂，最近的研究要求高度及时和高度准确的自动化过程。因此，这项工作提出了一个三阶段解决方案来解决这个问题：使用混合分割过程进行物体检测，准确率为 97%，使用预先训练的机器学习模型检测物体，准确率为 98%，使用预测回归模型检测运动，平均时间为 58 纳秒。这项提议的工作已经展示了基准测试结果，并展示了高度准确的检测过程，使基于视频的监控更安全、更好。
使用Yolo算法的心脏病预测系统 纳米流体的传热应用和... 的测试 基于微控制器的锂离子电池充电器 使用AI的梦想生成：算法的比较 theta与α比率的QEEG分析 解锁潜力：调查米歇尔提出的磁铁引擎概念 可再生能源整合对整体... 的影响 网络安全的新兴趋势和未来方向... 探索人工智能中的高级技术，以进行环境监测和 由于污染引起的遗传突变 药品中的自然保存开发... 网络犯罪及其影响的新边界 用于... 的残疾人的电磁齿轮变速杆的设计 名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感 AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响 关于指纹和血液证据从检索的进步技术的综述 印度的能源安全方案 使用yolov8 在火灾场景中检测人类生命 汽车行业的环境管理 激励因素影响女性企业家选择chikankari 评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法 使用混合机器学习的心脏病预测... 大道超市（2021 - 2024）
Vinayagar工程学院摘要：预先医疗保健系统的开发正在迅速发展，如今可用大量患者数据（即电子健康记录系统中的大数据）可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法，用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式，以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的，而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见，错误和过多的医疗费用，从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员，对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词：心脏病，心血管疾病，Yolo算法，Yolo算法，模糊C-MEAN
使用通话详细记录和混合机器学习方法对房地产价格进行建模的人工智能
摘要：开发准确的房地产价格预测模型对于城市发展和几项关键的经济功能至关重要。由于存在巨大的不确定性和动态变量，房地产建模已被视为复杂系统进行研究。在本研究中，提出了一种新颖的机器学习方法来解决房地产建模的复杂性。通话详细记录 (CDR) 为深入研究流动性特征提供了绝佳的机会。本研究探索了借助人工智能 (AI) 预测房地产价格的 CDR 潜力。几个重要的流动性熵因素，包括居民熵、居民回转、工人熵、工人回转、居民工作距离和工人家庭距离，被用作输入变量。使用多层感知器 (MLP) 的机器学习方法开发预测模型，并使用粒子群优化 (PSO) 的进化算法进行训练。使用均方误差 (MSE)、可持续性指数 (SI) 和 Willmott 指数 (WI) 评估模型性能。所提出的模型显示出令人鼓舞的结果，表明工人的熵和居民的工作距离直接影响房地产价格。然而，居民流动、居民熵、工人的流动和工人的家对价格的影响最小。此外，结果表明，活动流动和流动熵通常与房地产价格较低的地区有关。
混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
7.9.1 解释和绘制预测变量和目标变量 ...................................................... 107 7.9.2 活动 0：空闲摘要图 .......................................................................... 109 7.9.3 活动 0（空闲）：简化图 ...................................................................... 110 7.9.4 活动 1（移动）摘要图 ...................................................................... 111 7.9.5 活动 1（移动）：简化图 ...................................................................... 112 7.9.6 活动 2（觅食）：摘要图 ...................................................................... 113 7.9.7 活动 2（觅食）：简化图 ...................................................................... 113 7.9.8 活动 3（吃）：摘要图 ...................................................................... 115 7.9.9 活动 3（吃）：简化图 ...................................................................... 116 7.10 开发状态表示：有限状态机 ................................................................ 117