XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBagging
电子
摘要：电子，认知计算和传感的大规模现代技术革命为当今物联网（IoT）的开发提供了关键的基础架构，以用于广泛的应用。但是，由于端点设备的计算，存储和通信功能有限，因此物联网基础架构暴露于广泛的网络攻击中。因此，darknet或黑洞（污水坑）攻击很大，并且最近针对多种物联网通信服务发射的攻击向量。由于DarkNet地址空间是作为保留的Internet地址空间演变而来的，在全球合法的主机上不考虑使用，因此任何通信运输IC都被推测为未经请求的，并且独特地认为是探测器，反向散射或错误概括。因此，在本文中，我们在物联网网络中开发，调查和评估基于机器学习的DarkNet流量检测系统（DTD）的性能。主要是，我们使用六种监督的机器学习技术，包括行李决策树的合奏（BAG-DT），ADABOOST决策树共制（ADA-DT），RUSBOOSTED决策树组合（RUS-DT），可优化的决策树（O-DT），可优化的k-nearest k-nearest Inloes noest（O-nearest ofignize k-nearest nearp-egrigheat（o-o-knn）和Optim optig optig optim difcs和optigs ivciminant（Outigizigriminant（O-DSC））和DSC。我们在最近且全面的数据集上评估了已实施的DTD模型，称为CIC-Darknet-2020数据集，该数据集由当代实际的实际IoT通信流量组成，其中涉及四个差异类别，这些类别在一个数据集中结合了VPN和Tor Trapl IC，其中涵盖了涵盖广泛捕获的Cyber-Attacts和Deampersshide Serpect Service的单个数据集。我们的经验绩效分析表明，与其他实施的监督学习技术相比，Bagging集成技术（BAG-DT）更高的准确性和更低的错误率，得分为99.50％的分类精度，低推断开销为9.09 µ秒。最后，我们还与其他现有的DTDS型号进行了对比，并证明我们的最佳结果比以前的最新模型改善了（1.9〜27％）。
人工智能为何会犯这个错误？ - Periscope
越来越复杂的学习方法（例如 boosting、bagging 和深度学习）使 ML 模型更加准确，但更难解释和说明，最终形成了黑盒机器学习模型。模型开发人员和用户通常都会在性能和可理解性之间做出权衡，尤其是在医学等高风险应用中。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于在给定特定实例的情况下为通用机器学习模型的预测生成解释。该方法名为 AraucanaXAI，基于替代的局部拟合分类和回归树，用于提供通用机器学习模型预测的事后解释。所提出的 XAI 方法的优势包括对原始模型的卓越保真度、处理非线性决策边界的能力以及对分类和回归问题的本机支持。我们提供了 AraucanaXAI 方法的打包开源实现，并在 AI 的医疗应用中常见的多种不同设置中评估了其行为。这些问题包括模型预测与医生专家意见之间可能存在的分歧以及由于数据稀缺导致的预测可靠性低。
人工智能辅助疾病预测
人工智能（AI）是一种在经过编程以模仿人类行为的机器中模拟和扩展人类智能的新技术[1,2]。人工智能主要包括机器学习（ML）、机器人、图像识别、语言识别、神经网络（NN）、自然语言处理和专家系统[3]。人工智能的基本内容包括研究知识表示、机器感知、机器思维、机器行为和机器学习。其中，机器学习是人工智能的核心。机器学习主要研究如何使计算机获得类似于人的学习能力，使其能够通过学习自动获取知识[4]。目前，机器学习的常见算法包括：决策树[5]、朴素贝叶斯分类器（NBC）[6]、支持向量机算法（SVM）[7]、随机森林、多元线性回归（MLR）、人工神经网络（ANN）算法、boosting和bagging算法、逻辑回归（LR）、k最近邻（KNN）。图1显示了人工智能、机器学习和医学的领域和关系。机器学习的学习机制是模拟人类获取知识和技能的能力。ANN是一种信息处理工具，由多个感知器以一定的方式连接起来[8, 9]。与人脑中的神经元类似，神经元堆叠并连接
来自Nepirc的我们所有人，我们希望您和您的...
位于宾夕法尼亚州皮特斯顿（Patston），米拉佐工业公司（Milazzo Industries）自1929年以来一直是一支领先的部队，从卡门·米拉佐（Carmen Milazzo）开始，他在皮特斯顿（Pittston）街头出售水果和蔬菜。随着时间的流逝，这个家庭与卡门的儿子乔·米拉佐（Joe Milazzo）一起改编了。不久之后，乔开设了一家成功的煤袋。1968年乔去世后，现任总裁萨姆·米拉佐（Sam Milazzo）通过引入Instant Light Charcoal和Qik Joe™Ice Meltt，扩大了业务。今天，该公司提供了广泛的产品，包括冰融化，烧烤产品，尘埃控制解决方案和无烟煤。Milazzo Industries不断努力争取出色的质量，完整性和服务作为其主要重点和基础。nepirc向Milazzo Industries表示感谢，他们对我们的社区做出了重大贡献。
EEG SINYALLERINIPEMEKIEMEKIEMAKINEÖğenimininImininKullanıldığıKonular
糖尿病是一种终身疾病，对各种器官（例如长期器官损伤，功能障碍以及最终的器官失败）具有不良影响。糖尿病必须在医生的监督下进行治疗。糖尿病被称为当今许多人可以看到的疾病，并且由于生活条件而变得广泛。如果患有糖尿病患者在早期没有接受任何治疗，则患者的身体会因严重的并发症而反应。除了诊断糖尿病的医学方法外，该疾病还可以通过人工智能方法检测到。这项研究旨在在引起糖尿病的许多变量中建立最具影响力的变量，并设计一种模型，该模型将预测糖尿病，以帮助医生使用选定的机器学习方法分析该疾病。在这项研究中，将决策树，决策树包装，随机森林和额外的树算法用于拟议的模型，并使用99.2％的额外树算法获得了最高的精度值。
数据科学和genai
•介绍机器学习•监督和不受监督的学习之间的差异•分类和回归之间的差异•机器学习应用•数据科学项目生命周期•线性回归理论•线性回归理论•成本功能•使用梯度下降使用梯度下降的优化梯度解释•梯度解释•模型下降•模型误差•平均正方误差•平均正方误差•多态性误差•多态多态，多态多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态误差，使用Python进行回归•过度拟合，不适合，合适的拟合•逻辑回归•理解逻辑回归一步一步矩阵
用于疟疾诊断的人工智能系统
摘要 — 过去几十年来，疟疾威胁一直是全球主要健康问题之一，特别是在中低收入国家。70% 的肯尼亚人口生活在疟疾流行区，由于收入不足、距离和社会文化等因素，大多数人无法获得医疗服务。尽管有各种研究尝试使用显微镜下的血涂片来对抗疟疾，但这种方法耗时且需要熟练的人员。为了有效解决这一问题，本研究引入了一种新方法，该方法将 InfoGainAttributeEval 特征选择技术和基于人工智能和机器学习 (AIML) 分类器的参数调整方法与特征相结合，以更准确地诊断疟疾类型。所提出的方法使用从 4000 个样本中提取的 100 个特征。使用人工神经网络 (ANN)、朴素贝叶斯 (NB)、随机森林 (RF) 分类器和集成方法 (Meta Bagging、随机委员会元和投票) 进行了多组实验。朴素贝叶斯的结果最好。它实现了 100% 的准确率，并在 0.01 秒内建立了模型。结果表明，所提出的方法可以准确地对疟疾类型进行分类，并且与现场报告的结果相比具有最佳效果。
基于雷达的静默语音识别 - ISCA 档案
语音是我们最自然、最有效的交流方式，具有改善人机交互方式的巨大潜力。然而，语音通信有时会受到环境（例如环境噪音）、上下文（例如公共场所的隐私需求）或健康状况（例如喉切除术）的限制，从而阻碍可听语音的考虑。在这方面，已经提出了静音语音接口 (SSI)（例如，考虑视频、肌电图），然而，许多技术在日常使用中仍然面临限制，例如需要将设备与扬声器接触（例如，电极/超声波探头），并引发技术（例如，视频的照明条件）或隐私问题。在这种情况下，考虑可以帮助解决这些问题的技术，例如通过非接触式和/或放置在环境中，可以促进 SSI 的广泛使用。在本文中，我们将探讨连续波雷达以评估其在 SSI 方面的潜力。为此，我们获取了 3 位说话者的 13 个单词的语料库，并对结果数据测试了不同的分类器。使用 Bagging 分类器获得的最佳结果是，针对每位说话者进行训练，并进行 5 倍交叉验证，平均准确率为 0.826，这是一个令人鼓舞的结果，为进一步探索这项无声语音识别技术奠定了良好的基础。索引词：连续波雷达、无声语音识别、欧洲葡萄牙语、机器学习
利用人工智能改善患者流量和医疗服务
预测等待时间和预约延迟有助于优化医院资源并提高患者满意度。Curtis 等人利用几种机器学习算法来预测无需预约的放射中心的等待时间或四种模式（计算机断层扫描、核磁共振、超声波和射线照相）的预约放射设施的延迟时间。从放射信息系统中提取了几个变量。九种机器学习算法（神经网络、随机森林、支持向量机 (SVM)、弹性网络、多元自适应回归样条、k 次近邻、梯度增强机、装袋以及分类和回归树）用于对其参数进行微调，以最佳地拟合训练数据。均方根误差指标用于确定算法的预测精度。在九种机器学习算法中，弹性网络在准确有效地预测等待时间和延迟时间方面优于其他算法 [19]。
u n c h e a a l t h g u i d e l i n e门诊成人SGLT2I（钠 - 葡萄糖cotransporter-2抑制剂）治疗药房指南本指南
药物访问制造商援助计划（MAP） - 2024年5月更新•对于未保险，投资不足*和Medicare患者，必须完成，日期和签名（湿签名（湿签名），患者和处方者都由其全部签名（湿签名）。必须每年提交，如果患者继续符合资格标准，则每年都可以重新注册•如果制造商向UNC SSC发送处方处方（由于白色行李法规，可能不会将处方发送给HCP），则必须将处方e-Perfipration提供给UNC SSC（并不需要使用新剂量的滴定）•新的处方•滴定量•to dosering doser doser do dose do de de depere do fore for to for for fore for fore for for for for for for for to to to to do to for fore depains• Brenzavvy™（Bexagliflozin），Steglatro®（Ertugliflozin），Steglujan®（Ertugliflozin/sitagliptin）或Segluromet®（Ertugliflozin/Metformin），Inpefaga®（Sotaglifliflozin）（sotagliflozin）（sotaglifliflozin）at Time 1。2024地图申请的联邦贫困限制指南