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小型农业生产技术的10个步骤（SALT-4）
还可以通过岩石和石头，树枝和树枝，叶子在树篱的中心来建造露台。定期进行此操作，您可以建造强大，永久，自然的绿色和美丽的露台，这些露台将在您的农场上保持表土。文化实践种植死亡的果树。一些果树也需要修剪。袋装菠萝蜜和芒果等年轻水果的装袋可保护他们免受害虫和疾病的侵害。保持苗圃幼苗的供应。收集种子并在托儿所中种植。从健康，高质量的果树中拿出泡沫和插条。您可以将一些幼苗出售给感兴趣的农民和个人。有害生物管理如果水果产量受到害虫和疾病的极大影响，请用推荐的化学物质喷涂果树。通常，通过拥有交替的物种，健康的幼苗，适当的间距和良好的施肥，大多数害虫和疾病不会极大地影响您的水果收成。预防害虫和疾病要比治疗它们容易得多。受精果树即使没有肥料也会产生果实。但要高产和质量，最好用肥料和/或商业肥料施肥。由于每个区域的土壤肥力都不同，因此不可能给出特定的肥料需求。此外，不同的果树需要不同的肥料。在施肥果树时，将肥料放在20厘米远的树干周围的环中。在较老的树上，将肥料放在叶子下方。
混合特征选择和分类技术，用于早期预测和糖尿病的严重程度2
糖尿病预测是一个正在进行的研究主题，医学专家试图以更高的精度预测病情。糖尿病通常保持昏昏欲睡，并且有机会确定患者患有另一种疾病，例如对肾脏的伤害，眼睛的视网膜问题或心脏病问题，它会导致代谢问题和体内各种复杂性。在本评论中应用了各种全球学习程序，包括投票，支持和解雇。使用工程设计的少数族裔过采样程序（被摧毁）以及K跨层互批批准方法，用于实现夜晚的上课并批准发现。PIMA印度糖尿病（PID）数据集是从UCI机器学习（UCI ML）商店中积累的，并选择了此数据集。一种突出的工程技术用于计算生活方式因素的影响。已经开发了一种两相分类模型，以使用顺序最小优化（SMO）和SMOTE方法一起预测胰岛素抵抗。SMOTE技术用于在模型的第一阶段中预处理数据，而SMO类则在第二阶段使用。所有其他分类技术的表现都超过了决策树的错误率，准确性，特异性，精度，召回，F1措施和ROC曲线。使用组合的SMOTE和SMO策略进行了模型，该策略以0.1 ms的运行时获得了99.07％的校正。建议的系统的结果是提高分类器在早期发现疾病方面的表现。
机器学习（R22A6602）.pdf
课程目标： 1. 认识机器学习的基本术语和基本概念。 2. 理解监督学习模型的概念，重点关注最新进展。 3. 关联监督学习的神经网络模型概念 4. 发现机器学习的无监督学习范式 5. 理解强化学习和集成方法的概念。 UNIT-I 简介：机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习简介。深度学习。 特征选择：过滤器、包装器、嵌入式方法。 特征规范化：最小-最大规范化、z 分数规范化和常数因子规范化 降维简介：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA） UNIT-II 监督学习 - I（回归/分类） 回归模型：简单线性回归、多元线性回归。成本函数、梯度下降、性能指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）R 平方误差、调整 R 平方。分类模型：决策树 - ID3、CART、朴素贝叶斯、K 最近邻（KNN）、逻辑回归、多项逻辑回归支持向量机 (SVM) - 非线性和核方法 UNIT – III 监督学习 – II（神经网络）神经网络表示 – 问题 – 感知器、激活函数、人工神经网络 (ANN)、反向传播算法。分类指标：混淆矩阵、精度、召回率、准确度、F 分数、ROC 曲线。UNIT – IV 分类中的模型验证：交叉验证 - 保留方法、K 折、分层 K 折、留一交叉验证。偏差-方差权衡、正则化、过拟合、欠拟合。集成方法：Boosting、Bagging、随机森林。UNIT – V 无监督学习：聚类-K-均值、K-模式、K-原型、高斯混合模型、期望最大化。强化学习：探索和利用权衡、非关联学习、马尔可夫决策过程、Q 学习
人工智能与机器学习 IV 年级课程大纲
神经网络与深度学习 B.Tech. IV 第一年 学期 LTPC 3 0 0 3 课程目标： 介绍人工神经网络的基础知识 获取有关深度学习概念的知识 学习各种类型的人工神经网络 获取应用优化策略的知识 课程成果： 能够理解神经网络的概念 能够选择学习网络来建模现实世界系统 能够使用有效的深度模型算法 能够将优化策略应用于大规模应用 UNIT-I 人工神经网络简介、ANN 的基本模型、重要术语、监督学习网络、感知器网络、自适应线性神经元、反向传播网络。联想记忆网络。模式关联的训练算法、BAM 和 Hopfield 网络。 UNIT-II 无监督学习网络-简介，固定权重竞争网络，Maxnet，Hamming 网络，Kohonen 自组织特征映射，学习矢量量化，反向传播网络，自适应共振理论网络。特殊网络-各种网络的介绍。 UNIT - III 深度学习简介、深度学习的历史趋势、深度前馈网络、基于梯度的学习、隐藏单元、架构设计、反向传播和其他微分算法 UNIT - IV 深度学习的正则化：参数范数惩罚、范数惩罚作为约束优化、正则化和欠约束问题、数据集增强、噪声鲁棒性、半监督学习、多任务学习、早期停止、参数类型化和参数共享、稀疏表示、Bagging 和其他集成方法、Dropout、对抗性训练、切线距离、切线 Prop 和流形、切线分类器 UNIT - V 训练深度模型的优化：神经网络优化中的挑战、基本算法、参数初始化策略、具有自适应学习率的算法、近似二阶方法、优化策略和元算法应用：大规模深度学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理教科书：1. 深度学习：麻省理工学院出版社出版的书籍，作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 2. 神经网络和学习机器，Simon Haykin，第 3 版，Pearson Prentice Hall。
![机器学习[R17A0534]讲义](/simg/b\b04497115176d4bfc8e822e2e357b3b536e9ea6c.webp)
机器学习[R17A0534]讲义
单元I：机器学习介绍，学习模型，几何模型，概率模型，逻辑模型，分组和分级，设计学习系统，学习类型，学习，监督，无监督，增强，观点和问题，版本空间，PAC学习，PAC学习，VC尺寸。单元II：有监督和无监督的学习决策树：ID3，分类和回归树，回归：线性回归，多线性回归，逻辑回归，神经网络：简介，感知，多层感知，支持向量机：线性和非线性，线性和非线性，内核功能，K最近的邻居。聚类简介，K-均值聚类，K-Mode聚类。单元III：合奏和概率学习模型组合方案，投票，错误纠正输出代码，包装：随机林木，增强：Adaboost：堆叠，堆叠。高斯混合模型 - 期望 - 最大化（EM）算法，信息标准，最近的邻居方法 - 最近的邻居平滑，有效的距离计算：KD -Tree，距离测量。第四单元：加强学习和评估假设的介绍，学习任务，Q学习，非确定性奖励和行动，时间差异学习，与动态编程的关系，主动的加强学习，在增强学习中的概括。动机，抽样理论的基础：误差估计和估计二项式比例，二项式分布，估计器，偏见和差异单位V：遗传算法：动机，遗传算法：代表假设，遗传操作员，遗传操作员，适应性和选择，示例性的探索，遗传探索，遗传学探索，遗传学的探索，模型：效果，并行化遗传算法。
对集成机器和深度学习的回顾......
摘要 集成学习结合了多个基础模型，以提高预测性能并更好地概括未知数据。在计算机断层扫描 (CT) 图像处理中，集成技术通常利用不同的机器学习或深度学习架构来实现最佳效果。集成机器学习和深度学习技术通过显著提高各种医学成像任务的准确性、稳健性和效率，彻底改变了 CT 图像处理领域。这些方法在图像重建、分割、分类和疾病诊断等任务中发挥了重要作用。集成模型可分为基于决策融合策略、装袋、提升、堆叠、负相关、显式/隐式集成、同质/异质集成和显式/隐式集成的模型。与浅层或传统模型相比，机器学习模型和深度学习架构目前表现更好。此外，还简要讨论了 CT 图像中使用的各种集成模型。我们总结了这项工作，概述了一些可能的进一步研究途径。关键词：计算机断层扫描、集成、深度学习、机器学习。1. 引言技术在卫生领域的应用正在迅速扩大，这种增长的一个方面是医学成像工具的开发，这有助于简化医学成像程序。它指的是现代医疗程序的一个方面，即技术取代了传统方法。技术的发展在改善成像方面发挥了重要作用，从而改善了医学。传统的诊断和澄清图像处理结果的方法需要很长时间才能处理，容易出现人为错误，并且导致总体结果与历史不太一致，因为早期的观点
索尔维推出 CYCOM® EP2750，高速率...
### 关于索尔维 索尔维是一家先进材料和特种化学品公司，致力于开发解决关键社会挑战的化学产品。索尔维在许多不同的终端市场与全球客户进行创新和合作。其产品用于飞机、汽车、电池、智能和医疗设备，以及矿物和石油和天然气开采，以提高效率和可持续性。它的轻量化材料促进了更清洁的出行，它的配方优化了资源的利用，它的高性能化学品改善了空气和水质。索尔维总部位于布鲁塞尔，在 61 个国家/地区拥有约 24,500 名员工。2018 年净销售额为 103 亿欧元，其中 90% 来自索尔维跻身世界前三大的业务，EBITDA 利润率达到 22%。索尔维公司 (SOLB.BE) 在布鲁塞尔和巴黎泛欧交易所上市（彭博：SOLB.BB - 路透社：SOLB.BR），在美国，其股票（SOLVY）通过一级 ADR 计划交易。 （这些数字考虑了计划出售的聚酰胺业务）。关于索尔维复合材料索尔维新成立的全球业务部门复合材料是技术先进的轻量化材料解决方案的全球供应商，使我们在航空航天、汽车和其他要求严格的行业的客户能够设计、开发和高效生产高质量、高性能和复杂的复合结构。复合材料拥有最广泛的产品组合，包括预浸料、树脂系统、粘合剂和表面膜、碳纤维、纺织品、工具和真空袋耗材，这得益于其在先进材料科学、化学和应用工程方面的领导地位。索尔维复合材料整合了原氰特航空航天材料和工业材料业务。 ### 媒体联系人 Claire Michel 营销传播主管 Solvay Composite Materials GBU +44 1773766200 Claire.michel@solvay.com
通过数据平衡技术控制家庭电器控制的基于p300的大脑 - 计算机界面
摘要：基于P300的大脑 - 计算机界面（BCIS）中使用的奇数范式本质上构成了目标刺激和非目标刺激之间的数据不平衡问题。数据不平衡会导致过度解决问题，从而导致分类性能差。本研究的目的是通过通过抽样技术解决此数据不平衡问题来提高BCI性能。将采样技术应用于控制门锁的15个受试者的BCI数据，15个受试者是电灯，14名受试者是蓝牙扬声器。我们探索了两类采样技术：过采样和不足采样。过采样技术，包括随机过度采样，合成少数族裔过采样技术（SMOTE），边界效果，支持矢量机（SVM）SMOTE和自适应合成抽样，用于增加目标刺激类别的样品数量。不足的采样技术，包括随机不足采样，邻里清洁规则，Tomek的链接和加权式采样袋，用于降低非目标刺激的班级大小。通过SVM分类器对过度或不足的数据进行了分类。总体而言，某些过采样技术改善了BCI性能，而不足采样技术通常会降低性能。尤其是，使用边界效果产生了所有三种电器的最高精度（87.27％）和信息传输率（8.82 bpm）。此外，边缘效果会提高性能，尤其是对于表现不佳的人。进一步的分析表明，边界效果通过在目标类别中产生更多的支持向量并扩大边缘来改善SVM。然而，边界效果与应用SVM加权正规化参数的方法之间的准确性没有差异。我们的结果表明，尽管过采样提高了基于P300的BCI的性能，但它不仅是过采样技术的效果，而且是解决数据不平衡问题的效果。
基于EEG的眼动运动使用大脑–
摘要：对眼动和视觉状态的歧视是研究的一流领域，迫切需要非手动的基于EEG的轮椅控制和导航系统。本文提出了一种新型系统，该系统利用脑部计算机界面（BCI）来捕获人类受试者的电子摄影（EEG）信号，而眼睛运动并随后通过应用随机森林（RF）分类算法将其分为六个类别。rf是一种合奏学习方法，它构建了一系列决策树，每棵树都会在其中进行类预测，而类别预测数量最多的类成为模型的预测。根据受试者眼睛的位置定义了拟议的随机森林脑 - 计算机界面（RF-BCI）的类别：开放，闭合，左，左，右，向上和向下定义。RF-BCI的目的应用作基于EEG的控制系统，用于驱动机电轮椅（康复设备）。已使用包含来自10名不同患者的219个记录的数据集对所提出的方法进行了测试。BCI实施了EPOC Flex头盖系统，其中包括32个盐毡传感器，用于捕获受试者的EEG信号。每个传感器每秒捕获了四个不同的脑波（Delta，Theta，Alpha和Beta）。然后，将这些信号分为4秒的窗户，每条记录512个样品，并为每个EEG节奏提取频带能量。实验结果表明，与获得6级分类的其他方法相比，RF算法的表现优于其他方法和高度准确性（85.39％）。将所提出的系统与幼稚的贝叶斯，贝叶斯网络，K-Nearest邻居（K-NN），多层感知器（MLP），支持向量机（SVM），J48-C4.5决策树和袋装分类算法进行了比较。此方法利用了从Epoc Epoc Flex可穿戴式录制设备中获得的高空间信息，并成功检查了该设备用于BCI轮椅技术的潜力。
销售店员 BG-2091-05 NSA-23-042.pdf
applicationbahrain@me.navy.mil 3.截止日期前未收到的所有简历/履历将不予考虑。4.未遵循所有说明将导致您的申请不予考虑。关于工作 此职位位于巴林海军交易所。此职位的任职者直接向主管汇报，接受主管的技术控制和指导，并负责确保海军交易所既定职能和政策得到实施。确保指定区域库存充足，通常存放在箱子或货架上，无需特殊包装、装袋或搬运问题。商品摆放整齐，陈列精美。审查库存分类，并定期与主管沟通有关添加、删除、畅销和滞销商品、客户偏好、需求和问题等。将进货货物装上推车，然后运往销售现场并进行备货。确保扫描价格和标价一致；及时报告差异。确保后台区域每天保持 5S 标准。按照主管的规定执行库存补货计划；黄点、循环盘点、临时盘点、准备销售单、提供客户协助服务、为单个商品定价、维护库存记录、准备库存补货订单、维护价格表等。一致且明智地应用商店政策，确保最终客户满意。迎接客户并与客户交谈，以提供与销售相关的协助。协助顾客选择商品，向顾客提供延长的产品保修期（如适用），并解释保修范围、福利和价格。操作收银机，维护零钱基金，找零，并准备每日现金和销售报告。确保现金、固定资产和商品的安全。参加部门会议，并积极寻求就改善客户服务、工作绩效、实现商店/部门销售目标等方面交换意见。告知客户军人之星卡。执行与销售中心相关的其他相关职责。资格/评估要求基本要求：https://www.opm.gov/policy-data-oversight/classification-qualifications/general-schedule-qualification-standards/#url=Group-Standards 注：教育和经验的等效组合适用于所有级别和职位，对于这些级别和职位，教育和经验都是可以接受的。