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利用机器学习算法进行电子搅拌的全面预测和分析研究
摘要：准确预测客户流失对于希望增强客户保留和维持增长的电子商务企业至关重要。这项研究评估了各种机器学习模型在预测客户流失方面的性能，包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），极端梯度增强（XGBOOST），随机森林（RF），决策树（DT）和适应性增强（Adaboost）。通过评估每个模型的准确性，精度，召回和F1分数，我们确定集合学习方法，尤其是随机森林和XGBoost，都是优越的。随机森林模型的出色精度为96.81％，精度为95.20％，召回98.70％，F1得分为96.92％。同样，XGBoost的精度为96.27％，精度为93.72％，召回99.31％，F1得分为96.43％。SVM和决策树模型显示出中等的有效性，而逻辑回归和Adaboost的性能指标较低。这些结果突出了整体技术在处理搅拌预测的复杂性方面的强度。该研究得出的结论是，利用高级机器学习模型，尤其是集合方法，可以显着提高客户流失预测的准确性和可靠性。这种进步使电子商务企业能够实施积极有效的客户保留策略，降低流失率并提高客户忠诚度。未来的工作应考虑合并其他功能，并将这些模型应用于现实世界数据集，以进一步验证和完善其预测能力。关键字：客户流失，数据分析，电子商务，机器学习，预测建模。
分析方法的开发和验证
电子邮件：drdrchaineshshah [at] gmail.com摘要：在本研究中，开发了紫外线光谱法，以同时分析dapagliflozin丙二醇单水合物和片剂磷酸盐磷酸盐单水合物的同时分析片剂剂型。紫外光谱法。从两种药物的覆盖光谱中，很明显DAPA和SITA在222.80 nm（λ1）中具有ISO吸收点。使用的第二波长为SITA的λmax的266.80 nm（λ2）。DAPA和SITA在两个波长下均显示出相当大的吸光度。这些方法是根据线性，准确性，精度和鲁棒性验证的。两种方法均为线性（R2 = <1）且准确（在UV方法中，DAPA的恢复率为99.66-101.45％，SITA为100.26-101.76％。该方法也被发现精确（％RSD <2％）和鲁棒。因此，该方法被发现是准确，精确，具体，健壮和可重复的。关键字：dapgliflozin，sitaglptin，uv-spectroscopy，ft-ir，q absorbance比率1。引言[1]根据世界卫生组织（WHO），糖尿病（5-6）是一种持续的代谢疾病，其标志着血糖水平升高，导致心脏，血管，眼睛，肾脏和神经的长期损害。T2DM构成超过90％的糖尿病病例，其特征是胰岛胰岛β-细胞，组织胰岛素抵抗（IR）的胰岛素分泌不足，而补偿性胰岛素分离的分类反应不足。 高血糖发生在胰腺未能产生足够的胰岛素时发生的糖尿病。T2DM构成超过90％的糖尿病病例，其特征是胰岛胰岛β-细胞，组织胰岛素抵抗（IR）的胰岛素分泌不足，而补偿性胰岛素分离的分类反应不足。高血糖发生在胰腺未能产生足够的胰岛素时发生的糖尿病。SITA通过抑制二肽基肽酶4的作用充当抗糖尿病药物，从而增强了餐后胰岛素的释放，减少了胰高血糖素的分泌，并通过两种方法治疗的T2DM降低了：1）口服药物2）口服药物2）胰岛素治疗。dapagliflozin（DAPA）充当钠葡萄糖共转运蛋白-2（SGLT2）抑制剂。它与饮食和运动干预措施结合使用，以增强2型糖尿病成年人的血糖管理（7）。sitagliptin（8）在2型糖尿病患者的餐后和空腹血糖水平上响起。dapagliflozin（9）充当SGLT2转运蛋白的选择性和可逆抑制剂。在治疗糖尿病患者时，达帕格洛嗪表现出超出血糖控制的其他优势。这些好处包括降低血压，肾脏保护和增强的心脏功能。gliflozins还有助于糖化血红蛋白水平的降低，并提供额外的好处，例如保持体重，血压和血清尿酸的减少。dapagliflozin抑制主要位于肾单位近端小管中的钠 - 葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）。SGLT2促进了肾脏中90％的葡萄糖重吸收，因此其抑制作用允许在尿液中排出葡萄糖。gliptins代表一种创新的药物类别，可增强β细胞的健康，同时减少分泌
通过分析方法和行进优化 GEO 带观测
观测和编目 GEO 带中的卫星对于空间卫星跟踪、避免碰撞和空间态势感知应用来说是一项至关重要的工作。然而，由于卫星数量庞大且需要精确的观测规划，因此对 GEO 区域内的卫星进行有效和全面的观测带来了巨大的后勤挑战。传统的卫星观测方法通常涉及静态望远镜定位或次优手动扫描技术，这些技术可能既耗时又低效。此外，鉴于卫星轨道的动态性质和 GEO 带中卫星的庞大数量，需要采用创新方法来优化观测策略。为了应对这些挑战，通过使用分析方法减少夜空中观测的位置数量来优化观测，为在 GEO 带内编目卫星提供了一种系统的方法。通过将旅行商问题 (TSP) 的原理与分析方法和望远镜技术相结合，我们旨在最大限度地缩短观测目标之间的过渡时间或摆动，同时最大限度地提高沿优化观测路径的数据采集效率。
-0.5cmATPlace2.5D：用于大规模2.5D-IC的分析热感知芯片布局框架
消费电子产品的激增催化了 2.5D 集成电路 (2.5D-IC) 的发展。随着这些系统规模扩大并集成更多芯片，芯片设计工具（尤其是自动芯片布局）的重要性日益显现。然而，之前的研究并未充分考虑芯片的独特特征，遇到了与线长质量低和可扩展性差有关的挑战。此外，2.5D-IC 中明显的高温问题尚未得到彻底解决，表明缺乏热感知设计探索。针对这一问题，本文提出了 ATPlace2.5D，一种用于大规模 2.5D-IC 的分析性热感知芯片布局框架。它可以与创新的基于物理的紧凑热模型相结合，提供平衡线长和温度的解决方案，位于最优帕累托前沿。实验结果表明，AT-Place2.5D 可在几分钟内处理超过 60 个 chiplet，在最高温度和总走线长度方面均比 TAP-2.5D 高出 5%，在热感知布局方面高出 42%，速度提升 23 倍，有望推动 2.5D-IC 的成熟和广泛应用。
分析化学杂志 - UTS 的 OPUS
a Vel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala 科技研发研究所机械工程系，Avadi，钦奈 600 062，泰米尔纳德邦，印度 b Aditya 大学机械工程系，Surampalem 533437，安得拉邦，印度 c 西那瓦大学工程学院研究员，Bang Toei 12160，泰国 d 马来西亚理工大学航空航天工程学院，14300 Nibong Tebal，槟城，马来西亚 e 哈立德国王大学工程学院机械工程系，PO Box 394，艾卜哈 61421，沙特阿拉伯 f 哈立德国王大学工程与技术创新中心，艾卜哈 61421，沙特阿拉伯 g 丽水学院工程学院，浙江省丽水市 323000 h Graphic Era Deemed to be 大学机械工程系，北阿坎德邦德拉敦248002，印度 i 土木与环境工程学院，FEIT，悉尼科技大学，新南威尔士州 2007，澳大利亚 j 大西洋理工大学斯莱戈分校健康与环境数学建模与智能系统中心（MISHE），Ash Lane，斯莱戈 F91 YW50，爱尔兰 k 大西洋理工大学斯莱戈分校机电一体化工程系，Ash Lane，F91 YW50 斯莱戈，爱尔兰 l 国立科技大学电气与机械工程学院机械工程系，伊斯兰堡 46060，巴基斯坦 m 延世大学机械工程系，首尔 120-749，韩国
高度敏感的分析和临床验证...
结果分别用于检测单个核苷酸变体，插入，缺失，融合和拷贝数变化（CNA）的LODs的LODS为0.11％，0.11％，0.11％，0.06％，0.21％和2.13副本。定量，单核苷酸变异/插入和缺失，融合和CNA表现出与制造商的值相关性良好（r 2 = 0.91、0.40和0.65； y = 0.95、1.06和1.19）与制造商的值以及所有类型的变种类型的特异性相关。在现实世界的NSCLC（n = 122）中，使用CTDNA分析检测到60.7％（74/122）中NSCLC中的关键可行突变。与基于NGS的所有关键突变的基于NGS的组织结果的比较分析均为阳性百分比一致（PPA）为85.3％。对于单个基因，表皮生长因子受体（EGFR）突变的PPA高达95.7％，而ALK易位为83.3％。atphaliquid100在变异等位基因频率低至0.02％下检测到对药物敏感的EGFR突变，并且在丢失组织样品的情况下，也确定了EGFR突变。靶向后疗法收集的血液样本显示出了其他获得的突变。
分析报告 24/06 - 人工智能的影响
“发明方法的发明”（IMI）是指在研究和创新中提高新想法的生产力，这些新想法随后会流传开来，帮助提高新商品和服务的生产。区别在于，一些 IMI 本身并不总是应用于整个经济，而是可能只应用于少数领域，例如工业研究实验室的发明。但这样做可以释放生产系统以新方式组合现有资源的能力。同样，人工智能也可以通过改变广泛领域的发明方法产生更广泛的影响，即使它最初只在少数行业被采用和应用（Cockburn、Henderson 和 Stern，2019 年）。
细菌学分析手册第23章
•2024年7月：H.3节，我进行了更新。•2024年4月：A，F和G节更新了，包括分析湿湿巾的协议，包括胃和涡旋选项。•2021年12月：修订版。•2021年7月：修订删除图1，档案生化测试以确认铜绿假单胞菌，为真菌分离株增加新的联系，以及索引和较小的措辞编辑，以确保清晰。•本章的原始版本可作为存档方法获得。•2017年7月：修订H-1和H-2节。•2017年1月：H-1和H-2节。分析了另外1 ml的10-1稀释度。•2016年5月：H-1节。更改稀释范围从10-1-10-6到10-1-10-3。•2016年5月：H-4节。删除了整个部分：微生物总数的筛选测试。•2016年5月：部分：微生物的识别更新：A.1。革兰氏阳性杆。如果从有氧板中分离出来，则确定类似芽孢杆菌样棒。•2001年8月：部分：微生物的识别。修订了D部分，并添加了参考2B。•2001年8月：M79校正。