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heblid：增强有效的二进制本地图像描述符
在许多计算机视觉应用程序中，本地图像特征的抽象有效匹配是一项基本任务。然而，由于其硬件和有限的能源供应的简单性，因此在计算有限的电视（例如手机或无人机）中，在计算有限的DECES（例如移动电话或无人机）中，实时性能受到损害。在本文中，我们介绍了一个有效的学习二进制图像描述符。它改善了我们以前的价值描述符，Belid，使其更有效地进行匹配和更准确。为此，我们将使用Adaboost进行了改进的弱体培训计划，从而产生更好的本地描述。此外，我们通过迫使所有弱学习者在强大的学习者组合中具有相同的权重，并在不平衡的数据集中训练它，以解决在匹配和检索任务中产生的不对称性。在我们的实验中，与Orb相比，在本文中，其精确度接近SIFT，计算效率更好，Orb是文献中最快的算法。
通过量子神经网络的合奏技术节省资源
抽象的量子神经网络对许多应用程序具有重要的承诺，尤其是因为它们可以在当前一代的量子硬件上执行。但是，由于量子位或硬件噪声有限，进行大规模实验通常需要显着的资源。此外，模型的输出容易受到量子硬件噪声损坏的影响。为了解决这个问题，我们建议使用集合技术，该技术涉及基于量子神经网络多个实例构建单个机器学习模型。尤其是，我们实施了具有不同数据加载配置的包装和ADABOOST技术，并评估其在合成和现实世界分类和回归任务上的性能。为了评估不同环境下的潜在性能改善，我们对基于模拟的无噪声软件和IBM超导QPU进行了实验，这表明这些技术可以减轻量子硬件噪声。此外，我们量化了使用这些集成技术节省的资源量。我们的发现表明，这些方法即使在相对较小的量子设备上也能够构建大型，强大的模型。
糖尿病的机器学习和平衡技术...
此外，一些研究应用了集合技术来改善结果。参考[6]进行了几种ML算法的比较：逻辑回归，线性判别分析，k-neart邻居，决策树，支持向量机，Adaboost分类器，梯度增强分类器，随机森林分类器，随机森林分类器和额外的树分类器。使用PIMA印度糖尿病数据集和早期糖尿病风险预测数据集评估了这些算法。与两个数据集中的其他机器学习算法相比，整体机器学习算法提供了更好的分类精度。在其他研究[7]中，使用了决策树，SVM，随机森林，逻辑回归，KNN和各种集合技术。该研究采用了PIMA印度糖尿病数据集和203名来自孟加拉国的女性患者的样本。此外，采用了Smote和Adasyn方法来解决阶级不平衡问题。XGBoost分类器与Adasyn方法结合使用，得出的结果最佳，获得了81％的精度，F1系数为0.81，AUC为0.84。
用于网络入侵检测的对抗性机器学习
一些研究论文研究了基于 ML 的 IDS 面对对抗性攻击的脆弱性，但其中大多数集中在基于深度学习的分类器上。与它们不同，本文更加关注浅层分类器，由于它们的成熟度和实现的简单性，它们仍然广泛用于基于 ML 的 IDS。更详细地，我们评估了 7 种基于浅层 ML 的 NIDS 的鲁棒性，包括 Adaboost、Bagging、梯度提升 (GB)、逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 以及深度学习网络，以抵御几种在最先进技术 (SOA) 中广泛使用的对抗性攻击。此外，我们应用高斯数据增强防御技术并测量其对提高分类器鲁棒性的贡献。我们使用 NSL-KDD 基准数据集 [5] 和 UNSW-NB 15 数据集 [50] 在不同的场景中进行了广泛的实验。结果表明，攻击对所有分类器的影响并不相同，分类器的稳健性取决于攻击，并且必须根据网络入侵检测场景考虑性能和稳健性之间的权衡。
基于活动关系的药物发现：评论
摘要这篇全面的评论探讨了集合机器学习技术在定量结构 - 活性关系（QSAR）建模中的关键作用。它强调了准确的QSAR模型在简化候选化合物选择方面的重要性，并突出了合奏方法，包括Adaboost，梯度增强，随机森林，额外树木，XGBoost，LightGBM和Catboost的重要性，有效地解决了诸如过度拟合和噪声数据的挑战。该评论介绍了集合学习在QSAR内的分类和回归任务中的最新应用，从而在不同的数据集和目标属性中展示了这些技术的出色预测准确性。它还讨论了整体QSAR建模中的关键挑战和考虑因素，包括数据质量，模型选择，计算资源和过度拟合。审查概述了集成QSAR建模的未来方向，包括多模式数据的集成，解释性，处理不平衡的数据，自动化和个性化医学应用，同时强调了在此演变领域中对伦理和监管指南的需求。
催化IVF结果预测：探索高级机器学习范例以提高成功率预后
这项研究解决了通过将高级机器学习范式与妇科专业知识相结合来增强体外受精（IVF）成功率预测的研究问题。该方法涉及对2017年至2018年和2010 - 2016年全面数据集的分析。使用了机器学习模型，包括逻辑回归，高斯NB，SVM，MLP，KNN和合奏模型，例如随机森林，Adaboost，Logit Boost，Rus Boost和RSM。关键发现揭示了IVF成功预测中患者人口统计学，不育因子和治疗方案的重要性。值得注意的是，集合学习方法表现出很高的精度，而Logit提升的精度为96.35％。这项研究的含义涵盖了临床决策支持，患者咨询和数据预处理技术，突出了个性化的IVF治疗和持续监测的潜力。该研究强调了妇科医生和数据科学家之间合作的重要性，以优化IVF结果。前瞻性研究和外部验证被认为是未来的方向，有望进一步彻底改变生育治疗，并向面临不育挑战的夫妇提供希望。
用于预测和分类欧元到美元汇率的机器学习算法
摘要的汇率预测变化是金融内部有充分探索和广泛认可的领域。许多研究的努力已经深入研究了在机器学习中使用方法来分析和预测外汇市场上的运动。这项工作采用了几种机器学习技术，例如Adaboost，Logistic回归，梯度提升，随机森林clas-Sifier，Bagging，GaussianNaïveBayes，极端梯度提升分类器，决策树分类器以及我们的方法（我们已经结合了三种型号：logistic Recessions：Ranocal Forest Forest Classifier selfersifier and Gauss naivian naivian naive naive bayes bayes）。我们的目标是预测购买和出售欧元的最有利时机。我们将一系列技术指标集成到培训数据集中，以增强我们的技术和策略的精确度。我们实验的结果表明，我们的方法优于替代方法，实现了卓越的预测性能。我们的方法的准确性为0.948。本研究将使投资者有能力就其未来的欧元/美元交易做出明智的决定，从而帮助他们确定市场上买卖最有利的时代。
模因中的多语种性别歧视检测，剪辑
摘要在这项工作中，我们使用尖端的机器学习方法来解决模因中的性别歧视问题。该研究首先要导入和可视化模因数据集，然后使用包括种植，缩放和标准化的技术进行图像进行预处理，以便为它们做好准备进行模型培训。一种称为剪辑的预训练模型用于提取功能，并且数据集分为西班牙语和英语的模因的培训和验证集。收集的功能用于训练和评估各种机器学习模型，例如逻辑回归，SVM，XGBoost，决策树，随机森林，神经网络，Adaboost和SGD。精确得分，分类报告和混乱矩阵用于评估性能。随机森林模型在所有这些模型中都表现出了最好的作用。之后，创建了包含模型预测性别歧视发生在测试数据集中的JSON文件。结果强调了训练有素的模型和复杂的机器学习方法如何在社交媒体上识别危险内容，为未来的研究提供有见地的信息以及有助于创建更安全的在线空间的有用应用。
CNN与视觉变压器的集合学习MRI图像上的脑病变分类
抽象的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT），在MRI图像上脑损伤的分类中已经实现了最先进的性能。但是，这种类型的图像的复杂性要求CNN使用具有更多参数的更深层体系结构，以有效地捕获其高维特征和微妙的变化。一方面，VIT提供了一种应对这一挑战的不同方法，但是它们需要更大的数据集和更多的计算成本。在另一侧，整体深度学习技术（例如装袋，堆叠和增强）可以通过组合多个CNN模型来帮助减轻这些限制。这项研究探讨了这些方法，并使用三种方法进行比较，以评估其准确性和效率：基于CNN的转移学习，基于VIT的转移学习和集成深度学习技术，例如基于XGBOOST，ADABOOST方法，袋装，堆叠和提高。在四个具有不同级别的复杂性和脑部病变类型水平的MRI图像数据集上进行的实验表明，与已经存在的方法相比，CNN与集合技术的组合为单个CNN和VITs提供了非常有竞争力的性能，并具有有趣的改进。
评估机器学习方法在乌克兰文本数据中检测虚假信息的有效性
摘要在当今世界上，信息以前所未有的速度传播，虚假信息对公共信任和信息安全构成了严重的挑战。俄罗斯在2022年对乌克兰的全面入侵激活了虚假信息作为混合战的工具，强调了需要有效的识别和控制方法。本文着重于评估各种机器学习方法在乌克兰文本数据中检测虚假信息的有效性，该数据集使用包括冲突期间收集的新闻头条的数据集。该研究涵盖了逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，梯度提升，KNN，决策树，XGBoost和Adaboost的分析。使用标准指标进行模型评估：精确度，召回，F1得分，整体准确性和混淆矩阵。结果表明，在打击虚假信息中使用机器学习的显着潜力，尤其是随机森林模型的有效性最高。这项研究强调了适应和优化分类器对虚假信息分析的特定任务的重要性，为在该领域的进一步研究铺平了道路。