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白色包装、棕色包装和服务地点政策
对于患有自身免疫性疾病、癌症和多发性硬化症等疾病的人来说，临床医生管理的特种药物代表着积极的、有时甚至是救命的创新。付款人和政策制定者认识到这些进步，但也将这些产品视为增加药品支出的主要驱动力。虽然特种药物的使用集中在不到 5% 的人口中，但它们现在占药品总支出的一半左右。1 而且成本增长的这一比例正在加速——在价格上涨和使用率扩大的共同推动下，2019 年至 2020 年间，特种药物的总体支出增长了 8.4%。23 在商业保险市场，2020 年每位员工的处方药总成本增长了 7%，这得益于每位员工的特种药物成本增长了 11.4%。4 随着雇主和其他计划发起人的医疗保险费将在 2022-2023 年再次大幅增加，人们开始从这些成本增长最快的领域发出担忧。多年来，特种药品一直占据着人们关注的焦点。 5
包装提供无假设的稳定性
算法稳定性 - 也就是说，训练数据如何影响学习模型，这是现代数据分析的基础。在学习理论中，某些形式的稳定性是必要的，足以泛化（Bousquet和Elisseeff，2002； Poggio等人。，2004年； Shalev-Shwartz等。，2010年）。在模型选择中，稳定性措施可以可靠地识别重要特征（Meinshausen和B.Uhlmann，2010年； Shah和Samworth，2013年； Ren等人。，2023）。在科学应用中，稳定的方法促进了可重复性，这是有意义的推论的先决条件（Yu，2013）。在无分配预测中，稳定性是折刀有效性的关键假设（也就是说，一对跨验证）的预测间隔（Barber等人，2021; Steinberger和Leeb，2023年）。预见稳定性的各种好处，Breiman（1996a，b）提议将行李作为合奏元算法，以稳定任何基础学习算法。袋装，缩写为bootstrap aggation，将基本算法转化为训练数据的许多扰动，并平均得出的预测。Breiman将行李作为现成的稳定器的愿景激发了我们的主要问题：在任意基础算法上行李如何稳定，对数据产生分布没有任何假设？在本文中，我们首先要为具有有限输出的基础算法的情况回答这个问题，然后向无限情况显示扩展。
Shakingbot：装袋的动态操作
通过机器人的抽象袋操纵是由于袋子的可变形性而变得复杂而挑战。基于动态操纵策略，我们为行李任务提出了一个新框架，Shakingbot。Shakingbot Utiz liz liz liz liz the感知模块，从任意初始配置中识别塑料袋的关键区域。根据细分，摇晃迭代地执行了一套新颖的动作，包括调整袋，双臂摇动和一臂固定，以打开袋子。动态动作，双臂摇动，可以有效地打开袋子，而无需考虑弄皱的配置。然后，机器人插入物品并抬起袋子进行运输。我们在双臂机器人上执行我们的方法，并获得21/33的成功率，以在各种初始袋子配置中插入至少一个项目。在这项工作中，我们证明了与包装任务中的准静态操纵相比，动态摇动动作的性能。我们还表明，尽管袋子的尺寸，图案和颜色，我们的方法仍会概括为变化。补充材料可从https://github.com/zhangxiaozhier/shakingbot获得。
包装提供无假设的稳定性
用于在SGD中绘制随机批次。我们的符号还允许确定性算法，因为A可以自由忽略输入参数ξ而仅取决于数据。有很多方法可以定义学习算法的稳定性。如Shalev-Shwartz等人所述。 （2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。 我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。 最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。 以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。如Shalev-Shwartz等人所述。（2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。
通用复合材料成型的真空袋成型
0,002" x 4" LFT x 500 英尺 50µm x 101 毫米 LFT x 152 米 0,002" x 5" LFT x 500 英尺 50µm x 127 毫米 LFT x 152 米 0,002" x 6" LFT x 1000 英尺 50µm x 152 毫米 LFT x 304 米 0,002" x 8" LFT x 1000 英尺 50µm x 203 毫米 LFT x 304 米 0,002" x 9" LFT x 1000 英尺 50µm x 228 毫米 LFT x 304 米 0,002" x 10" LFT x 1000 英尺 50µm x 254 毫米 LFT x 304 米 0,002" x 12" LFT x 1000 英尺 50 微米 x 304 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 16 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 406 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 18 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 457 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 24 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 610 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 27 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 686 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 36 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 914 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 40 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 1,02 米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 48 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 1,22 米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 54 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 1,37 米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 60 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 1,52 米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 80 英寸 LFT x 750 英尺 50 微米 x 2,03 米 LFT x 228 米 0,002 英寸 x 90 英寸 LFT x 750 英尺 50 微米 x 2,29 米 LFT x 228 米 0,002 英寸 x 118 英寸 LFT x 300 英尺 50 微米 x 2,99 米 LFT x 91 米
平衡的装袋分类器机器学习模型 -
Features n % Median Mean Standard deviation Chemotherapy cycles 3439 100 General Cancer type Breast cancer 1315 38 Lung cancer 890 26 Colorectal cancer 1159 34 Other cancers 75 2 Stage 1 to 3 1927 4 1512 Involved systems number* 0 0.8 1.1 Gender Female 1811 53 Male 1628 47 Age 55 55.1 11.4 ECOG performance status 1 0.7 0.7 Coronary disease No 3133 91 Yes 306 9慢性阻塞性肺疾病（冷）否3252 95是187 5放疗3372 98在3372 98之前没有接受67 2先前的化疗NO 1922 56是1517 44治疗治疗方法作为住院NO 3240 94是3240 94是3240 94 YES 199 6 CSF YES 199 6 CSF否2543 74 YES 896 26 26 26 26 26 NO 311 NO 311 NO 311 11 11 1117剂量重新降差 neutropenia No 3211 93 Yes 228 7 Febrile neutropenia after chemotherapy No 3306 96 Yes 133 4 Drug number** 1 336 10 2 1644 48 3 1076 31 4 382 11 5 1 0 Regimen risk*** 1 938 27 2 2157 63 3 344 10 Cycle no on current protocol 3 2.8 1.4 Laboratory LDH (IU/ml) 343 370 235 ALT （IU/mL）18 22 20 20肌酐（mg/dl）0.71 0.76 0.22淋巴细胞计数（x1000/mm3）1.7 1.7 1.9 1.3白蛋白（mg/dl）4.2 4.2 4.2 0.4
脑肿瘤检测：深度综合研究...
对于其他机器学习模型，朴素贝叶斯的准确率达到 68.62%，而 SVM（支持向量机）的准确率达到 60.78%。同样，决策树模型的准确率也达到 68.62%。另一种集成技术 Bagging 的准确率达到 66.66%。有趣的是，结合预训练的 VGG-16 和 InceptionV3 模型的混合模型的准确率达到 68.92%。结果表明，卷积神经网络 (CNN) 是最成功的方法，在 MRI 扫描中实现脑肿瘤检测的最高准确率（86.27%）。这表明 CNN 特别擅长学习隐藏在 MRI 图像数据中的关键模式。关键词：磁共振成像 (MRI)、深度学习、卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、迁移学习、InceptionV3、特征提取、主成分分析 (PCA)、准确度、VGG16、逻辑回归、随机森林、Ada Boosting、朴素贝叶斯、SVM、决策树、Bagging
区块链交易中的异常检测
本研究调查了机器学习模型在开放式元视频中的区块链交易中的异常检测和欺诈分析的应用，这是虚拟空间中数字交易的日益增长的复杂性。Utilizing a dataset of 78,600 transactions that reflect a broad spectrum of user behaviors and transaction types, we evaluated the efficacy of several predictive models, including RandomForest, LinearRegression, SVR, DecisionTree, KNeighbors, GradientBoosting, AdaBoost, Bagging, XGB, and LightGBM, based on their Mean Cross-Validation Mean Squared Error (Mean CV MSE）。我们的分析表明，集合方法，尤其是Random Forest和Bagging，表现出卓越的性能，平均CV MSE分别为-0.00445和-0.00415，从而在复杂的交易数据集中突出了它们的稳健性。相比之下，线性回归和SVR是最不可能的，平均CV MSE为-224.67和-468.57，表明与数据集特性存在潜在的未对准。这项研究强调了在开放式元元中选择适当的机器学习策略的重要性，从而表明了对高级，适应性的方法的需求。这些发现对金融技术领域产生了重大贡献，尤其是在增强虚拟经济体系内的安全性和完整性方面，并倡导在区块链环境中采用细微差别的异常检测和欺诈分析方法。
1单元3结合多个学习者
在训练阶段。可以通过在引导数据集中进行许多弱学习者来提高模型的性能。包装的一个例子是随机森林算法。合奏方法的类型•投票•行李（减少方差）•提升（减少偏见）•堆叠（改进的预测）结合了多个学习者： - 尽管不同的学习算法通常是成功的，但没有一个算法总是最准确的。现在，我们将讨论由相互补充的多个学习者组成的模型，以便通过将它们结合起来，我们获得了更高的准确性。模型组合方案： - 也有不同的方式组合多个基础学习者以生成最终输出多Expert组合： - 多Expert组合方法具有并行起作用的基础学习者。这些方法依次可以分为两者：在全局方法中，也称为学习者融合，给定输入，所有基础学习者都会生成