近来,使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多,其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势,但近年来,人们加大了努力,使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试,以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此,从 2004 年到 2014 年,收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来,使用 11 个模型(四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型)来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明:(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能;(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
您正在这样做一些示例,请尝试了解什么是“简单但缓慢”的算法,并且速度有多慢?2。证明算法的正确性:在证明算法的正确性之前,您应该确保了解该算法在做什么。为此,选择一个小的特定示例输入(或其中一些),然后手工通过算法运行。在进行此操作时,请考虑为什么要为您的证明而努力直觉。3。分析算法的时间复杂性:与证明正确性一样,您应该首先确保您了解算法在做什么,因此请通过在少量输入上运行的示例来工作!4。证明索赔/定理/引理:在证明某事之前,您应该了解您要证明的是什么。通常您要证明的东西将具有“假设X。然后y。”选择一个X持有的小例子,并试图说服Y在这种情况下也保持。
名称:Cormen,Thomas H.,作者。J Leisserson,Charles Eric,作者。 J Rivest,Ronald L.,作者。 J Stein,Clifford,作者。 标题:算法概论 / Thomas H. Cormen,Charles E. Leisoserson,Ronald L. Rivest,Clifford Stein。 描述:第四版。 J剑桥,马萨诸塞州:麻省理工学院出版社,[2022] J包括书目参考和索引。 distentuers:LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题:LCSH:计算机编程。 J计算机算法。 classiûcation:LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260 上获得J Leisserson,Charles Eric,作者。J Rivest,Ronald L.,作者。 J Stein,Clifford,作者。 标题:算法概论 / Thomas H. Cormen,Charles E. Leisoserson,Ronald L. Rivest,Clifford Stein。 描述:第四版。 J剑桥,马萨诸塞州:麻省理工学院出版社,[2022] J包括书目参考和索引。 distentuers:LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题:LCSH:计算机编程。 J计算机算法。 classiûcation:LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260 上获得J Rivest,Ronald L.,作者。J Stein,Clifford,作者。标题:算法概论 / Thomas H. Cormen,Charles E. Leisoserson,Ronald L. Rivest,Clifford Stein。描述:第四版。J剑桥,马萨诸塞州:麻省理工学院出版社,[2022] J包括书目参考和索引。distentuers:LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题:LCSH:计算机编程。J计算机算法。classiûcation:LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的融合彻底改变了疾病诊断,为早期发现、提高准确性和个性化治疗提供了潜力。本文评估了各种 ML 算法在诊断多种疾病(包括心血管疾病、癌症、神经系统疾病和传染病)方面的有效性。通过分析关键的监督和非监督学习算法(如支持向量机、随机森林、神经网络和 K 均值聚类),本研究探索了它们在临床环境中的应用、优势和局限性。评估指标包括准确度、精确度、召回率和 AUC,用于评估这些算法的性能。本文还强调了人工智能诊断面临的重大挑战,例如数据质量、模型的可解释性、道德考虑以及与临床工作流程的集成。最后,它探讨了人工智能在疾病诊断中的未来前景,强调了深度学习、个性化医疗和人工智能与人类协作模型的进展。研究结果强调了人工智能在提高诊断效率方面的变革作用,同时也承认需要进一步研究、道德监督和监管框架以确保安全和公平实施。
现在,IBM算法交易就像拥有一个超级聪明的好友,可以协助您在金融界做出决策。这一切都是关于使用复杂的算法和数据分析来预测市场趋势并优化交易策略。将其描绘成具有水晶球,可以帮助您驾驶金融市场的起伏。要考虑的要点:
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题,但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此,开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中,我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式,它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器,这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点,但通过提供误差界限,我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外,我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机(D-Wave Advantage)和通过模拟 1 获得的结果。
湿度是空气中的水蒸气量。如果空气中有很多水蒸气,则湿度将很高。湿度越高,外面感觉越湿。相对湿度是实际上空气中的水蒸气的量,其表示为空气可以在相同温度下容纳的最大水蒸气量的百分比。在寒冷的-10摄氏度(华氏14度)上考虑空气。在该温度下,空气最多可以容纳每立方米的2.2克水。因此,如果摄入-10摄氏度时,每立方米有2.2克水,我们的相对湿度很不舒服。如果在-10摄氏度的空气中有1.1克水,我们的相对湿度为50%。
结果,他们必须能够获得高效、优质和有效的服务。不幸的是,由于皮肤科医生短缺问题日益严重,北美大多数患者的情况并非如此,平均等待专业医生的时间超过两个月。因此,越来越多的医疗专业人员提供皮肤科服务,以满足这种快速增长的需求。识别皮肤病变的性质在很大程度上依赖于护理提供者的专业知识。然而,由于皮肤图像分析和分类的复杂性,这个过程通常对即使是最有经验的专家来说也很有挑战性,因此会产生大量不必要的活检标本。患者接受侵入性手术的经济负担和身体创伤,再加上皮肤癌病例的低假阳性率,使得有必要采用新一代工具来支持准确的、基于证据的临床决策。人工智能如何支持这一日益增长的需求?利用技术的力量代表着对色素性皮肤病变的分析和诊断有了巨大的进步。人工智能 (AI) 技术有能力彻底改变医疗专业人员为患者提供最佳医疗结果的方式。机器学习能力成为战略技术盟友,可根据对数百万先前分类的病例的累积分析提供高度准确的决策支持。旨在与该领域的主要利益相关者密切合作的全球举措更好地展示了 AI 在皮肤病学中的实施潜力。可以通过该领域不同研究领导者的累积参与来研究和促进 AI 算法的力量和特异性,就像 ISIC 图像分类挑战赛所鼓励的那样。
摘要使用微型氢发电厂(MHPP)已将自己确立为解决农村孤立地区能源贫困问题的基本工具,不仅在此领域,而且在大规模发电中也成为了最常用的可再生能源。尽管所使用的技术在过去几十年中取得了重要进步,但通常已应用于大型水力系统。这个事实将孤立的MHPPS的使用降级到背景。在这种情况下,这些项目的选项策略的制定仍然有很大的改善,实际上,这些项目仍然限于使用拇指规则。它导致了可用资源的次级最佳使用。这项工作建议使用遗传算法(GA)来协助MHPP的设计,从而找到MHPP不同元素的最合适位置,以实现对资源的最有效使用。为此,第一个开发了植物的详细模型,然后是最佳设计的优化问题,该问题是通过考虑真实的地形地形数据来提出的。这个问题都以single(以最大程度地降低成本)和多目标(以最大程度地降低成本,同时最大化生成的功率)模式,从而对使用气体在农村孤立区域设计MHPP的潜力进行了深入的分析。为了验证所提出的方法,它将应用于洪都拉斯的真实场景的一组地形数据。将所达到的结果与基线整数变量算法和其他元元素算法进行了比较,这表明在成本方面,解决方案的改善显着改善。