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使用AI和机器学习的电影推荐系统
推荐系统在这个数字世界中起着重要作用，尤其是在娱乐界，其中成千上万的内容淹没了用户的选择。电影推荐系统源自用户在选择最相关的电影时的偏好，评分和行为。基于人工智能和机器学习算法的电影推荐系统的纸张开发。具体来说，本报告基于通常用于创建个人建议的两种类型的方法：协作过滤（CF）和基于内容的过滤（CBF）。在Movielens数据集中对这两种算法进行了实验，表明它们能够为观众提供正确和多样化的电影推荐。作为这项研究的副产品，我们提出了一种混合方法，该方法结合了两种方法，以克服每个方法的缺陷。因此，它意味着它在混合模型建议方面的性能要比有关建议的准确性和用户满意度的单个方法更好。
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。
使用传统计算机的文本分类...
机器学习中使用的神经网络是由几个简单处理器（单位，神经元）组成的系统，这些系统由通信渠道（连接）连接。这些连接具有相应的权重系数，并且每个神经元具有自己的激活函数，该功能接受输入信号以确定输出信号。人工神经网络是数学模型的集合，它们取决于结构，通过计算加权系数和激活函数的方法来确定。学习是训练，其中数据集通过迭代和计算连接的重量系数来训练算法。这些连接存储解决特定问题所需的知识。Scikit学习库中使用的分类器称为
学术成就者的奖项| 2024年11月
Professor Celia Abolnik 41 Dr Ruth Aluko 41 Professor John Annandale 42 Professor Rashri Baboolal-Frank 42 Professor Megan Bester 42 Professor Jaco Beyers 43 Professor Melodi Botha 43 Professor Chris Broodryk 43 Professor Glynn Buchanan 44 Professor Elna Buys 44 Professor Michael Chapwanya 44 Professor Evans Chirwa 45 Theresa Coetsee教授45 Stephen Coetzee教授45 Sonali Das教授46教授MarnédeVries教授46 Marthie Ehlers教授46 Chukuakadibia Eresia-Eke教授ERESIA-EKE 47 Professor Tharina Guse 49 Professor Johan Hanekom 49 Dr Romina Henriques 49 Professor Benda Hofmeyr 50 Dr Hannelie Human 50 Dr Samuel Iwarere 50 Dr Bertha Jacobs 51 Professor Alexander Johnson 51 Professor Elsabe Kearsley 51 Professor Lize Kriel 52 Professor Karina Landman 52 Professor Jenni Lauwrens 52 Professor Charlene Lew 53 Linda Marshall博士53 Munyaradzi Marufu教授53 Tyanai Masiya教授54教授Lyndy McGaw 54教授Esias Meyer 54
机器学习时代的生物物理学和生物分子模拟学校
在过去的十年中，机器学习（ML）的重新出现已经开始彻底改变我们对科学，技术甚至日常生活的思考方式。mL已迅速成为所有科学领域（包括物理科学）研究的重要组成部分。这所学校试图捕捉有关ML的最新兴奋，尤其是生物物理和生物分子系统，以解决从生物学或生物技术到物理学的各种背景的参与者。
机器学习用于能源优化
这篇题为“热力学与能源系统：机器学习在能源优化中的应用”的论文旨在整合现有关于热力学原理和机器学习技术交叉领域的研究。它全面概述了如何将机器学习应用于传统的热力学框架，以改善各种系统的能源优化。分析提出了机器学习在能源优化应用中的要点和趋势，包括预测分析在预测能源需求方面的潜力、实时数据在改善系统反应性方面的作用，以及在已建立的热力学系统中实施机器学习算法所涉及的问题。研究结果表明，将机器学习应用于能源优化具有巨大的前景。这些发现得到了越来越多成功案例研究和概念验证实施的支持。然而，数据质量、集成复杂性以及热力学和机器学习专家之间跨学科联盟的必要性等障碍也被强调。该分析为利用机器学习优化能源系统的研究人员、从业者和政策制定者提供了宝贵的见解，为可持续能源实践的持续讨论做出了贡献。研究结果可以为未来的研究方向提供参考，并指导更高效、数据驱动的能源管理策略的发展。索引词：热力学原理；机器学习；能源优化；热力学系统；集成