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机器学习符合法律
09:10：Ana-Andreea Stoica（MPI-IS）：《数字市场法案中的生成AI》的整合：从本演讲的跨学科角度来看，我们在《欧盟数字市场法案》（DMA）中提出挑战，以涵盖与生成AI有关的公平性和竞争性的挑战。 通过跨学科的分析，我们重点介绍了生成AI可以渗透到看门人空间的新颖方式。 由于欧盟采用了特定于AI的规则，并考虑了DMA的可能修正案，因此我们的论文建议将生成性AI添加到DMA的核心平台服务列表中。 该修正案是解决生成AI行业中根深蒂固且持久职位的第一步。 我们的分析揭示了经济因素（例如第一步优势），计算观点（例如计算能力在决定哪些服务和技术可以蓬勃发展的影响）等。09:10：Ana-Andreea Stoica（MPI-IS）：《数字市场法案中的生成AI》的整合：从本演讲的跨学科角度来看，我们在《欧盟数字市场法案》（DMA）中提出挑战，以涵盖与生成AI有关的公平性和竞争性的挑战。通过跨学科的分析，我们重点介绍了生成AI可以渗透到看门人空间的新颖方式。由于欧盟采用了特定于AI的规则，并考虑了DMA的可能修正案，因此我们的论文建议将生成性AI添加到DMA的核心平台服务列表中。该修正案是解决生成AI行业中根深蒂固且持久职位的第一步。我们的分析揭示了经济因素（例如第一步优势），计算观点（例如计算能力在决定哪些服务和技术可以蓬勃发展的影响）等。
幻想中的机器学习方法...
本研究研究了建立幻想板球团队的三种方法：用户创建的过程，随机过程和K-均值聚类算法。目的是通过检查六场游戏的玩家性能数据来确定最佳的编队策略。随机过程通过在预定参数中随机挑选玩家来创建团队，但用户创建的过程使用基于直观策略的手动选择。使用机器学习技术，根据信用和绩效指标，K-Means聚类算法小组团队，以找到保留在信用限制范围内的表现最佳的团队。这将优化团队组成。我们的发现表明，就整体绩效而言，用户创建和随机生成的团队经常通过K-表示聚类技术执行。这项研究表明了机器学习技术如何通过提供数据驱动的方法来改善幻想板球团队的发展，该方法优于传统和随机方法。关键字：K-均值聚类，幻想板球，幻想点系统，团队优化和玩家
与Python的机器学习文凭... div>
模式：这是一个100％的在线计划，持续3个月，您可以按照自己的节奏提前前进，并每天24小时访问内容。 div>工作表格：文凭有阅读材料，实践练习和最终项目。 div>此外，他们将有可能通过专门的论坛与讲师和其他学生互动。 div>联系人表示：对于任何问题或咨询，我可以通过电子邮件jl.morales@ugto.mx直接与讲师进行交流。 div>此外，还将有咨询和疑问时间表，教师将可以单独或小组为学生提供服务：
2024 年第四季度收益报告
根据 1995 年《私人证券诉讼改革法》制定的“安全港”声明。本演示文稿中非历史事实的陈述旨在构成享有《私人证券诉讼改革法》安全港条款的“前瞻性陈述”。此类陈述基于 Littelfuse, Inc.（“Littelfuse”或“公司”）的当前预期，并受多种因素和不确定因素的影响，这些因素和不确定因素可能导致实际结果与前瞻性陈述中描述的结果大不相同。这些风险和不确定性包括但不限于与一般经济状况有关的风险和不确定性；产品需求和市场接受度；竞争产品和定价的影响；产品质量问题或产品召回；产能和供应困难或限制；煤炭开采风险储备；网络安全问题；环境责任赔偿失败；汇率波动；商品和其他原材料价格波动；Littelfuse 会计政策的影响；劳动纠纷；重组成本超出预期；养老金计划资产回报低于预期；收购整合；与政治或监管变化相关的不确定性；以及公司提交给美国证券交易委员会的文件中可能详细说明的其他风险。如果这些风险或不确定性中的一个或多个成为现实，或者基本假设被证明不正确，实际结果和结果可能与前瞻性陈述中表明或暗示的结果存在重大差异。本演示文稿应与公司截至 2023 年 12 月 30 日的 10-K 表年度报告中的财务报表中提供的信息一起阅读。有关公司风险因素的进一步讨论，可在公司截至 2023 年 12 月 30 日的 10-K 表年度报告中的“风险因素”标题下找到，以及提交给美国证券交易委员会的其他文件和提交材料，每份文件均可在公司的投资者关系网站 investor.littelfuse.com 和美国证券交易委员会网站 http://www.sec.gov 上免费获取。这些前瞻性声明是截至本声明之日作出的。公司不承担更新、修改或澄清这些前瞻性陈述以反映本新闻稿发布之日后发生的事件或情况或反映新信息的可用性的任何义务。
使用机器学习的子宫癌预测
子宫癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，对全球妇女构成了重大健康威胁。及时检测和准确的诊断对于有效治疗和提高存活率至关重要。但是，传统的诊断方法通常涉及耗时和资源密集型程序，这可能导致治疗延迟。随着高级计算技术的出现，机器学习（ML）已成为一种变革性方法，提供了强大的工具来分析大型数据集，识别模式并提高医学诊断的预测准确性。本文使用机器学习提出了一个全面的子宫癌预测框架，利用先进的算法来处理临床和病理数据集。这些数据集包括关键属性，例如患者人口统计学，肿瘤特征，遗传标记和组织学亚型。该研究强调了处理缺失值，标准化数据并降低维度的预处理技术，以确保数据集已启动以进行有效学习。该框架结合了一种多模型方法，利用支持向量机（SVM），随机森林和深度学习体系结构来解决医疗数据的多样性。SVM用径向基函数内核实施，以进行稳健分类，而随机森林则采用整体学习来提高模型稳定性并防止过度拟合。此外，具有多个隐藏层和Relu激活功能的深度学习模型旨在捕获数据中的复杂模式。这些模型是使用交叉验证和高参数调整等技术优化的，以实现最佳的预测性能。对有效子宫癌预测系统的需求是由克服诸如数据失衡，患者概况变异性和癌症类型异质性等挑战的需要驱动的。本研究旨在提供可扩展，准确的解决方案，以支持医疗保健专业人员做出明智的决策。此外，它突出了将整合到临床决策支持系统中的潜力，从而实现了实时预测和个性化的治疗计划。通过弥合计算方法和医学应用之间的差距，这项研究有助于肿瘤学中机器学习的不断增长，为早期癌症检测的进步铺平了道路，并改善了患者护理结果。
机器学习方法估算食物卡路里
当前生活方式肥胖和不良节食习惯导致的健康问题使得监测卡路里摄入成为必要。例如，评估食物的卡路里值对于糖尿病患者控制体重和控制其他慢性疾病至关重要。相反，大多数常用的卡路里控制机制，如估算卡路里含量或在复杂膳食中使用营养图表，不仅繁琐，而且容易出错。这反过来证明了需要由技术和自动化驱动的系统，在这些系统中，卡路里估算几乎不需要用户付出任何努力。当今时代还见证了计算机视觉和深度学习的进步，这有助于更好地应对上述挑战。卷积神经网络是一种以图像识别而闻名的深度学习模型，其众多应用之一是从图像中识别食物，并取得了巨大的成果。CNN 有助于根据某些视觉特征（例如纹理颜色和形状）识别食物，结合食物的体积估计，它们甚至可以帮助计算各种盘子的卡路里含量。因此，出现了比节食系统更方便的卡路里估算应用程序，节食系统需要粘贴食物图片并查询食物的卡路里含量，而满盘没有分量，图像可用于估算卡路里。
虚拟会议中基于深度学习的积极时间分析
1。参与分析的重要性虚拟会议占主导地位，例如工作，教育和医疗保健，为有意义的参与跟踪提供了必不可少的工具。常规指标（例如会议持续时间和出勤率）不足以提供对用户行为或认知负荷的深入见解。他们缺乏分析个人贡献，注意力和参与水平的粒度。可行的参与数据中的这种缺陷可以直接影响会议中讨论的项目的进度和成果。通过解决这些差距，参与分析在培养交互式和生产性虚拟环境中起着关键作用。2。计算机视觉和深度学习方面的技术景观进步已迎来了一个复杂的参与者参与监测系统的时代。OpenCV（例如OpenCV）通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。 深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。 此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。 这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。 3。 尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。3。尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。一个主要问题是多模式数据的同步，这需要视频，音频和文本输入的无缝集成。此外，参与者环境中的可变性（例如照明，摄像机分辨率和背景噪声的差异）会影响数据质量。另一个关键挑战在于敏感数据的道德管理。确保参与者同意是负责任地部署参与监控系统的基础。解决这些挑战对于此类技术的广泛采用和功效至关重要。
需求方深度学习技术...
摘要：随着电动汽车的日益普及，电动汽车充电基础设施中有效需求侧管理 (DSM) 的必要性也随之增加。不协调的充电会导致局部变压器过载、能源费用增加和系统不稳定。本研究对电动汽车充电站 DSM 中使用的深度学习方法进行了全面分析。卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 网络和强化学习 (RL) 是我们研究的一些深度学习模型。本文重点介绍了负荷预测、动态定价、最优调度和用户行为建模等关键应用。模拟结果表明，基于深度学习的 DSM 可以提高电网弹性、降低运营成本并减少峰值需求。最后，我们讨论了与实时、隐私和可扩展性有关的潜在研究途径和问题。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。