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使用梯度提升决策树的心脏病预测
摘要：心脏病是全球主要健康挑战之一，其预防和治疗对于确保人们的健康至关重要。这项研究基于2020年堆叠的集合调查数据集用于心脏病分类。通过分析各种因素与心脏病之间的关系，我们探讨了机器学习模型在心脏病预测中的应用。研究发现，诸如空腹血糖，胆固醇和运动引起的心绞痛等因素与心脏病密切相关，而静息心电图和静止血压的影响相对较小。在比较的各种机器学习模型中，梯度提升决策树（GBDT）表现最好，具有高度的预测准确性和精确度。然而，该研究还指出了数据集的局限性以及模型的问题未完全释放其潜力。值得注意的是，这项研究还探讨了在心脏病预测中使用其他机器学习模型的可能性，并进行了比较分析，并提供了更多的预防心脏病预防和治疗参考。
决策树优化，使用预测中的提升技术
抽象的糖尿病早期检测对于减少疾病引起的后果非常重要。糖尿病受许多因素影响，因此进行诊断需要复杂的分析。用于分析糖尿病预测的数据集使用机器学习算法。机器学习算法用于根据已将其设置为输入的因素对患有糖尿病的人进行分类。诊断/预测的结果并非完美，这是由于许多错误分类引起的。为了减少分类错误，建议应用决策树和提升技术。本研究中使用的分类算法是随机森林。实验结果表明，决策树和增强技术以及两者的组合可以减少糖尿病预测中的错误分类。关键字：糖尿病；专家系统；决策树和提升
基于SSVEP的BCIS
摘要 - 稳定的视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCIS），由于其快速通信速率和高信噪比，近年来已经大量研究了基本的研究。传输学习通常用于通过来自源域的辅助数据来提高基于SSVEP的BCI的性能。这项研究提出了一种通过转移模板和转移的空间过滤器来增强SSVEP识别性能的间接转移学习方法。在我们的方法中，通过多个协方差最大化训练空间过滤器，以提取与SSVEP相关的信息。培训试验，单个模板和人工构造的参考之间的关系涉及培训过程。将空间过滤器应用于上述模板以形成两个新的传输模板，并通过最小平方的回归获得了传输的空间滤波器。可以根据源主题和目标受试者之间的距离来计算不同源主题的贡献得分。最后，为SSVEP检测构建了四维特征向量。为了证明所提出的方法的有效性，采用了公开可用的数据集和一个自收集的数据集进行绩效评估。广泛的实验结果验证了提出的改善SSVEP检测方法的可行性。
人工智能助力非物质文化遗产保护与传播
摘要。非物质文化遗产作为世代相传、与人们生活息息相关的传统文化表现形式之一，是人类民间文化和人类生活方式生存发展的体现，也是传统文化保护中十分重要的环节。但非物质文化遗产作为一种相对特殊的文化载体，特别是我国大部分非物质文化遗产项目产生和发展的土壤，都基于农耕文明，具有集体创作、口耳相传、手工制作、技术演进等特点。鉴于此，让非物质文化遗产“活起来、动起来”，也是新时代推动非物质文化遗产有效保护与传播的重要手段。对此，云计算、人工智能等大数据分析技术的运用，一方面可以实现非物质文化遗产保护方式的创新，另一方面可以促进非物质文化遗产传播方式的多样化。
信息通信技术发展在促进转型经济体经济增长中的作用
信息通信技术 (ICT) 已导致全球各国发生一系列经济和非经济变化。ICT 的进步可以显著影响宏观经济结果，它被广泛认为是向新经济体系过渡的重要因素。这种转变对前计划经济体来说尤其具有挑战性。由于这些经济体的生活水平相对较低、基础设施薄弱、经济结构和监管框架不断变化，ICT 的发展可能会对经济活动产生不利影响。从这个意义上讲，本研究使用线性回归分析，探讨了 2000-2019 年期间 ICT 发展在促进 11 个欧盟转型经济体经济增长方面的作用。所得结果表明
通过表面氧调节促进中性水氧化
中性电解质中的OER首先发生在催化剂活性位点上吸附水分子（即反应物），然后形成反应中间体（如HO*、O*和HOO*），最后产生和释放O 2 。[14,15]因此，额外的水吸附及其解离过程是中性OER催化所必需的。调整催化剂的电子结构和增加反应物在催化剂表面的吸附以利于中性OER反应途径将是提高中性OER速率的途径。最近的研究表明，加入额外的过渡金属可以通过改变贵金属催化剂的电子结构来提高其本征活性。 [16] 此外，研究发现，在涉及水的反应中，水合金属阳离子（Mn +）与 HO* 相互作用可以生成 OH 和 -Mn + (H 2 O) x 物种，进一步增加水分子在催化剂/电解质界面的吸附。[17,18] Ca 2 +作为典型的水合金属阳离子，具有较高的水合能，可以增加水分子在催化剂表面的吸附。[19–21] 我们认为将 Ca 2 +引入 Ru-Ir 二元氧化物中可以获得最佳电子结构，从而增强活性位点的本征活性，同时增加吸附态 Pd 的局部浓度。
对称性，Hopf分叉和在新型变色龙系统中的增强
摘要：变色龙系统是动态系统，根据参数值表现出自激发或隐藏的振荡。本文对二次变色龙系统进行了全面研究，包括对其对称性，耗散，局部稳定性，HOPF分叉和各种混乱动态的分析，因为控制参数（µ，A，C）各不相同。在这里，µ用作y方向的耗散参数。进行了µ = 0的四个方案的分叉分析，揭示了在不同的参数设置下出现各种动态现象的出现。o ff设置的提升意味着将常数引入系统的一个状态变量之一，以将变量提升到不同的级别。此外，通过不同的µ示出了隐藏的混乱双重性，并具有OFF集的增强性。参数µ既充当HOPF分叉参数和O FF集促进参数，而其他参数（A，C）也作为控制参数起关键作用，从而导致了与自我激发或隐藏混乱吸引者的周期上升的路线。这些发现丰富了我们对二次变色龙系统中非线性动态的理解。
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
提高植物油产量：基因工程在工业应用中的作用
随着气候变化的加剧，减少人为造成的排放的需求变得更加紧迫，过渡到基于生物的经济至关重要。本文探讨了植物油作为基于石油的产品的可持续替代品的各种工业应用，包括它们在食品，聚合物，润滑剂，表面活性剂，农药，润肤剂和生物燃料中的使用。本综述深入研究了生物合成途径，详细介绍了涉及三酰基甘油合成的关键酶和过程。它彻底讨论了遗传和代谢工程如何不仅可以增加油产量，还可以改变脂肪酸成分以更好地满足工业需求。通过了解遗传学并利用先进的生物技术，植物来源的石油含量和质量可以显着增强，与可持续性目标和工业需求保持一致。本文对植物石油生产的当前用途和基因工程进行了全面概述，提出了创新的策略，例如利用生物质或种植不可食用的油作物的油。这些方法旨在建立一种可持续的工业体系，减少对化石燃料的依赖，并促进基于环境负责的生物经济的增长。此外，该评论强调了未来的方向，研究了在各个部门采用植物油的经济影响和环境益处，并将其定位为实现生态友好的，基于生物的经济的关键。
用户友好的数字工具：提高学生参与和高等教育的创造力
摘要简介：本研究探讨了数字讲故事工具对增强课堂上学生写作的影响。通过检查这些工具的有效性，该研究旨在提供有关其利益和改进领域的见解。方法论：这项研究是通过对高等教育学生进行的调查进行的。它专注于他们的满意度，遇到的困难以及对特定数字故事讲述工具的偏好。结果：研究结果表明，对数字故事的偏爱而不是传统写作技巧。学生赞扬了这些工具，以提高创造力，用户友好性以及使学习更具吸引力的能力。讨论：尽管有积极的反馈，但该研究确定了一些改进的领域。关键问题包括需要更高质量的图像，提高可用性以及降低对付费功能的依赖。结论：这些见解强调了数字故事在促进学生之间的创造力和参与方面的有效性。但是，它们还强调了进一步发展的机会，以最大程度地提高