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World File Search System预测分析
使用机器学习算法对印度GDP进行预测分析
摘要。在这项研究努力中，机器学习算法 - 特别是线性回归，随机森林回归和梯度提升回归 - 可以预测印度国内生产总值的未来轨迹。采用广泛的数据集，该数据集结合了历史GDP，人均收入，进口，出口和GDP增长率，该研究旨在评估每个模型的预测精度。将数据预处理和模型培训，评估指标将用于并置这些模型的功效。这项研究对这些算法在预测印度GDP方面的熟悉性产生了有见地的观点，为决策者和经济学家提供了有价值的信息，以做出明智的决定。在这种情况下，最准确的预测模型和关键经济指标的识别至关重要。
通过预测分析增强网络安全
摘要 - 启用6G的车辆网络面临着确保超级可靠的低延迟通信（URLLC）及时提供安全关键信息的挑战。车辆对所有（V2X）通信系统的现有资源分配方案主要依赖于基于传统优化的算法。但是，由于解决方案方法的高复杂性和沟通开销，这些方法通常无法保证在动态车辆环境中URLLC应用的严格可靠性和潜伏期需求。本文提出了一种基于联合功率和块长度分配的基于新颖的深钢筋学习（DRL）框架，以最大程度地减少基于URLLC的下链接V2X通信系统的有限块长度（FBL）示例中最坏的解码错误概率。该问题被称为非凸层混合构成非局部编程问题（MINLP）。最初，基于在块长度中得出解码误差概率的关节凸的基础，开发了一种基于优化理论的算法，并在感兴趣的区域内传输功率变量。随后，提出了一种有效的事件触发的基于DRL的算法来解决关节优化问题。将事件触发的学习纳入DRL框架中，可以评估是否启动DRL流程，从而减少DRL过程执行的数量，同时保持合理的可靠性性能。DRL框架由两层结构组成。在第一层中，在中央教练中建立了多个深Q-NETWORKS（DQN）以进行块长度优化。第二层涉及参与者 - 批评网络，并利用了基于深层的确定性策略颁奖典礼（DDPG）的算法来优化功率分配。仿真结果表明，所提出的事件触发的DRL方案可以实现关节优化方案的95％，同时为不同的网络设置减少DRL执行最多24％。
![ARXIV：2407.05342V1 [CS.CV] 7 JUL 2024
在中的重建和未结构结构共存
评估人类协作：...
arxiv：2407.07035v1 [CS.CL] 9月9日2024
观察非易失性磁性 - 热切换...
旋转角动量的光子准晶体
土匪的集中差异隐私
在AI-... 中优化以人为中心的目标
算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案
通过预测分析增强网络安全
基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信的联合资源分配](/simg/3/3a456051cbc8ba5176d68ebda8e39d4dbc06c013.webp)
ARXIV：2407.05342V1 [CS.CV] 7 JUL 2024 在中的重建和未结构结构共存 评估人类协作：... arxiv：2407.07035v1 [CS.CL] 9月9日2024 观察非易失性磁性 - 热切换... 旋转角动量的光子准晶体 土匪的集中差异隐私 在AI-... 中优化以人为中心的目标 算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案 通过预测分析增强网络安全 基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信的联合资源分配
摘要。本研究解决了域级逐步学习问题，这是一种现实但具有挑战性的持续学习场景，在该方案中，域分布和目标类别跨任务各不相同。为处理这些不同的任务，引入了预训练的视力语言模型（VLM），以实现其强大的推广性。但是，这会引起一个新问题：在适应新任务时，预先训练的VLMS中编码的知识可能会受到干扰，从而损害了它们固有的零射击能力。现有方法通过在额外的数据集上使用知识蒸馏来调整VLM来解决它，这需要大量计算。为了有效地解决此问题，我们提出了无知的无干扰知识集成（DIKI）框架，从避免避免信息干扰的角度来保留对VLM的预训练的知识。具体来说，我们设计了一种完全残留的机制，可以将新学习的知识注入冷冻的骨干中，同时引发对预训练的知识的不利影响最小。此外，此残差属性可以使我们的分布感知的集成校准方案明确控制来自看不见的分布的测试数据的信息植入过程。实验表明，我们的二基仅使用训练有素的参数超过了当前的最新方法，并且需要较少的训练时间。代码可在以下网址找到：https：//github.com/lloongx/diki。
支持AI的自主驾驶：通过预测分析提高安全性和效率
Venkata Bhardwaj，数据工程负责人，Venkatbhardwaj@yahoo.com摘要自主驾驶（AD）是一种新兴技术，有望彻底改变运输的未来。除了通过减少人体错误提供改善道路安全的机会外，AD的应用还将通过提高驾驶和交通流量稳定性来提高交通效率，因为可以开发高级算法，以开发用于预测分析的高级算法。在本文中，我们强调了以下事实：与人类驾驶员相互作用的自动化车辆（AV）的动力学是弱集体的开放系统复杂的复杂，本质上是时间的和表示层次结构。为了针对支持AI的自主驾驶的实现挑战，我们开发了具有感知和学习模块的预测性计划，以在操作和战术计划中执行与任务相关的场景理解。关于支持AI的运输的讨论将功能和实现级别分开，并将它们链接在一起。启用AI-AD系统的动态可视化框架很容易扩展到广泛的复杂系统中的其他类似系统和过程。
学习分析模型，用于对阿曼的土著MOOC平台（Tadakhul系统）的学习者行为进行预测分析
Tadakhul系统是一个在线学习平台，旨在为阿拉伯语和英语的多个用户提供互动和个性化学习。我们提出的Tadakhul系统是一种电子学习环境，可为不同的学习方式提供学习材料。本研究的重点是在Tadakhul平台上使用学习分析，该平台基于学生以前的学习经验使用数据来预测未来的学习过程。它有助于提供个性化的学习经验。Tadakhul系统提供了一个平台，课堂讨论集中在最重要的概念上，并根据他们在学习期间的表现为每个学生个性化学习资源。将学习分析应用于在线电子学习环境中获得的数据可以帮助学生面临许多问题的课堂管理，并且老师可以通过调整数据或在需要时提供其他支持来提供帮助。在MOOC平台中使用学习分析的优点是预测学生失败，确定高危学生，评估分配，预测成绩并预测结果[4]。在这项研究中，我们探索了不同的人工智能模型，例如Bilstm和CNN，以确定利用Tadakhul平台的学生的学习行为。Bilstm模型非常擅长处理时间序列数据并了解数据之间的关系。这对于随着时间的推移跟踪和解释学生进步和互动模式很重要。检测体育锻炼的能力对于识别长期学习和行为很重要。另一方面，CNN模型可有效提取空间特征，
利用数据利用和预测分析
摘要 信息技术的进步推动了组织和个人生成的数据量和多样性的指数级增长。在这个时代，数据科学已成为揭示数据中隐藏模式的重要学科，从而促进更智能的决策过程。本文全面、最新地概述了数据科学应用中的挑战和机遇，特别关注 PLS（偏最小二乘）分析方法。通过 SmartPLS 应用程序实施的 PLS 方法将偏路径分析与偏最小二乘技术相结合，并已成为数据科学领域分析复杂结构模型的首选方法。本研究深入探讨了 PLS 在处理多样化和复杂数据集方面的实际应用和优势，并阐明了实施过程中遇到的潜在障碍。通过研究方法的优势并解决与 PLS 相关的挑战，本文旨在为寻求利用此方法和 SmartPLS 应用程序增强数据分析和明智决策的研究人员和从业者提供宝贵的见解。关键词：数据驱动创新、预测分析、决策支持系统 1. 简介
使用机器学习的医疗保健预测分析-IJRPR
尽管ML在医疗保健预测分析中具有很大的潜力，但必须解决一些挑战，以充分利用其利益。数据隐私和安全性是最重要的问题。给定健康信息的敏感性。确保遵守《健康保险可移植性和问责法》（HIPAA）等法规对于保护患者数据至关重要。与现有医疗保健系统的集成是另一个关键挑战。需要不同平台设备之间的互操作标准和无缝数据交换。此外，ML模型的可解释性仍然是重大问题。黑盒模型可能缺乏临床采用所需的透明度。开发解释和验证模型预测的方法至关重要。获得对医疗保健专业人员和利益相关者的信任。
揭示人工智能预测分析对患者治疗结果的影响：全面叙述性评论
这篇全面的文献综述探讨了人工智能 (AI) 预测分析对医疗保健的变革性影响，特别是在改善患者在疾病进展、治疗反应和康复率方面的预后方面。人工智能包含学习、解决问题和决策等能力，可用于预测疾病进展、优化治疗计划并通过分析大量数据集（包括电子健康记录 (EHR)、影像和基因数据）来提高康复率。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术在预测分析中的应用，通过促进疾病的早期检测、药物发现的精确度以及根据个人患者资料定制治疗，实现了个性化医疗。在负责任地实施医疗保健中的人工智能时，道德考虑（包括数据隐私、偏见和问责制）变得至关重要。研究结果强调了人工智能预测分析在彻底改变临床决策和医疗保健服务方面的潜力，强调了道德准则和持续模型验证的必要性，以确保其在医疗实践中安全有效地用于增强人类判断力。
财务包容的预测分析：使用机器学习
摘要本文探讨了预测分析和机器学习技术的应用，以增强信用评估和贷款实践。通过利用替代数据源，例如手机使用，社交媒体活动和交易记录，机器学习模型可以为具有有限的传统财务历史的个人提供更准确的信用风险评估。这项研究通过经验分析证明了这些模型的功效，展示了它们降低违约率的潜力，同时提高了信贷申请人的批准率。此外，本文讨论了与在信用评分中使用非传统数据相关的道德考虑和潜在偏见。这些发现强调了机器学习在促进金融包容性方面的变革性影响，为政策制定者，金融机构和技术开发人员提供了实用见解，旨在弥合银行社区以下社区的信用差距。本文深入研究