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提高和比较机器学习分类器的性能与元数据的技术来检测代码气味
背景：连续修改，次优的软件设计实践和严格的项目截止日期有助于代码气味的扩散。检测和重构这些代码气味对于维持复杂而必不可少的软件系统至关重要。忽略它们可能会导致未来的软件缺陷，使系统具有挑战性，并最终过时。监督的机器学习技术已成为无需专家知识或固定阈值值的代码气味分类的有价值的工具。可以通过有效的特征选择技术和优化超参数值来实现分类器性能的进一步增强。AIM：通过使用各种类型的元元素算法（包括群体智能，物理学，数学和基于生物的）等各种类型的元元素算法对多种机器学习分类器的性能度量进行改进。将其性能度量进行比较，以在代码气味检测的背景下找到最佳的元元素算法，并根据统计测试评估其影响。方法：本研究采用了十六种当代和鲁棒的元元素算法来优化两种机器学习算法的超参数：支持向量机（SVM）和k -near -tehermest邻居（K -NN）。无免费的午餐定理强调了一个应用程序中优化算法的成功可能不一定扩展到其他应用程序。因此，对这些算法进行了严格的比较分析，以确定最佳的代码气味检测解决方案。75％，100％和98。分别为57％。分别为57％。各种优化算法，包括算术，水母搜索，基于学生心理学，基于学生心理学，正弦余弦，Jaya，Jaya，crow Search，Dragon Fly Fly，Krill Herd，Multi-Forse，共生，花生，花授粉，基于学习的学习，基于学习，牵引力搜索，牵引力搜索和基于生物地理学的优化。结果：在优化的SVM的情况下，获得的最高准确性，AUC和F量值为98。非常明显的是，准确性和AUC的显着提高，达到32。22％和45。分别观察到11％。对于k -nn，最佳准确性，AUC和F量值的值在100％下都是完美的，准确性和ROC -AUC值值得注意的远足，相当于43。89％和40。 分别为83％。 结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。 统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。 优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。 这个创新89％和40。分别为83％。结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。这个创新
通过使用多种嵌入方法
在这个现代时代，由于数字化的扩大而在未经许可的情况下复制，出售和复制版权所有者的作品变得更加简单，很难确定这种违规行为，对创造者的权利和版权所有的权利构成威胁。多年来，互联网一直被视为对版权的最严重威胁之一，并且可用的内容具有不同水平的版权保护。在互联网上，有许多受版权保护的作品，包括电子书，电影，新闻等。因此，通过使用水印和隐志技术，可以解决这些问题，这些问题基于作者的签名信息或徽标。本文得出的结论是，离散余弦变换（DCT），离散小波转换（DWT），一次性PAD（OTP）（OTP）和Playfair的技术在使用图像或嵌入秘密信息时非常有效。 （MSE），信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）。
计算数学BS（计算...
CM-301 Calculus ( 3 + 0 ) Limits & Continuity: Limits, Continuity, Tangent lines & Rate of Change, Sequence and Series: Sequence and Their Divergence and Convergence Test, Introduction to Infinite Series, Taylor and Maclaurin Series, Convergence and Divergence Test for Series: Limit comparison test, Ratio test, Root test, Derivatives: Techniques of differentiation, Chain rule and implicit differentiation, derivatives逆函数，双曲线函数，逆三角和双曲线函数，分化的应用，最大值和最小值单个可变功能的功能，边际分析，边际分析以及使用不确定的形式和l'医院规则，整体构成：riemann积分，整合和整合的序列，差异和整合的序列，依次和整合三角学和双曲线功能，正弦，余弦，割线和切线的功能的整合，部分，三角替代，不当积分，beta和伽玛积分，差异方程，差分方程：微分方程，形成和解决方程，方程，方程，一阶，初始和边界价值，求解一级方程式或求解的各种方程式，确切的既方程式，既有方程式，又有等方程，并依次分离，既有等方程，又有等方程，并依次分离，且既有等方程，又依次，既有等方程式，又依次分离，及以上等方程式，且共同依次，既有方程性，又有方程性的范围。轨迹。非线性一阶方程，信封和单数解决方案
路线图高级仪器
封面封面是Nadesh Ligthart的“艺术创作”一词的定制版本。它说明了HTSM路线图高级仪器的动作计划。这些图像是基于先进的科学知识和共同创造的荷兰公司制造的高级仪器和市场产品：•ASI X射线，电子和离子摄像机，用于颜色X射线，电子显微镜，电子显微镜和质谱基于为高能物理学开发的技术开发的技术•cesine silicon silicon pore x-ray and poce poce x-ray and prompt interrantions promist intermitions范围••固定型材料，••材料•材料•材料，以•材料的固定量，覆盖量的固定量，覆盖量，•由高能水电构造制造的部分，也用于大型的真空系统，用于科学设备的大型真空系统光学11微米悬臂纤维纤维传感器基于荷兰微型技术和光纤研究MalvernPanalytical Medipix探测器，用于高能物理学，用于X射线散射仪和X射线散射仪的高能量nite;大学研究VDL/TNO支持ELT天文望远镜的主要镜子的支持结构以及Boessenkool Machinefabriek BV，Heinmade，Hositrad真空技术和Sumipro Insprosron lathing BV的产品。
心脏病使用阻滞链和机器学习
1人工智能系，管理与技术大学，拉合尔，54000，巴基斯坦通讯作者：Muhammad Shoaib Farooq（电子邮件：shoaib.farooq@umt.edu.pk）摘要，大多数人在全球大多数人都因心脏病而垂死。由于心脏病引起的死亡率迅速增加的主要原因是，医疗部门没有开发基础设施，可以提供安全的数据存储和传输方式。由于患者数据的冗余，心脏专业人员很难尽早预测该疾病。可以通过监测和消除早期阶段的某些关键属性来控制因心脏病引起的死亡率的迅速提高，例如血压，胆固醇水平，体重和对吸烟的成瘾。可以通过使用医疗部门的高级框架来监视心脏专业人员（CP）的患者数据。区块链是世界上最可靠的提供商。在医疗部门使用高级系统的使用也已开发出提供新的处理疾病的新方法。在本文中，机器学习（ML）算法被称为正弦 - cosine加权K-Nearest邻居（SCA-WKNN），用于预测现有方法中最高准确性的壁炉疾病。区块链技术已在整个会话过程中用于保护数据，并可以使用此技术提供更准确的结果。可以通过使用此算法来提高系统的性能，并且通过使用不同的资源也可以改善提出的数据集。已经根据其准确性，f量，召回和根平方值进行比较，以获得更好的结果。这项研究的新颖性是找到一种模型或算法，该模型或算法可以使用更高的精度算法来保护患者的数据。此外，研究表明，SCA-WKNN分别完成了比现有方法最高的15.51％。最后，比较安全时代的任何其他网络，区块链获得了最大的吞吐量。索引术语链接链，算法，机器学习，k-nearest邻居，心脏病，正弦余弦算法加权k-nearest邻居。
针对非差分GPS/IMU集成导航的优化滤波器设计
首先，根据泰勒展开式对最近发展起来的非线性滤波方法——Cuature卡尔曼滤波器（CKF）的性能评估进行了分析。理论分析表明，非线性滤波方法CKF只有在非线性系统中实现时才显示出其优势。类似地，非线性方向余弦矩阵（DCM）表达式被纳入紧密耦合的导航系统中，以表示真实导航坐标系和估计导航坐标系之间的对准误差。仿真和实验结果表明，在不可观测的大指向误差下，以及在 GPS 故障且指向误差快速累积导致 psi 角的表达式失效的情况下，CKF 的性能优于扩展卡尔曼滤波器（EKF），从而表达一定程度的非线性。
社交媒体反映的创新地理
研究人员已经开始利用 Twitter 提供的新的地理定位信息来源，提供关于各种空间视角的见解，包括本地化人格特质和心脏病的地理差异（Eichstaedt 等人，2015 年；Obschonka 等人，2019 年）。同样，语言学分析利用社交媒体的大数据来揭示区域语言差异（Grieve 等人，2018 年）。本研究应用大数据分析来探索创新地理中的无形要素。我们将从美国专利商标局收集的人均专利空间聚类（Pat_Cap）与反映社交媒体讨论和围绕技术创新相关主题的“热议”的新变量进行比较。这个变量被标记为 InnoTech_Tw，基于 2014 年美国各县 8.9 亿条地理编码推文中约 89 亿个单词的语料库（有关该数据集的更多信息，请参阅 Grieve 等人，2018 年）。它被定义为美国每个县所有单词的相对频率之和，按它们与创新和技术这两个术语的余弦相似度加权，通过将 word2vec 算法应用于 300 万个单词的 300 维向量数据集而获得，该数据集在约 100 个语料库上进行训练
XSL•fo
背景：心脏骤停（CA）是重症患者死亡的主要原因。临床研究表明，对CA的早期鉴定会降低死亡率。算法能够使用多元时间序列数据来预测具有高灵敏度的Ca。但是，这些算法遭受了很高的错误警报率，它们的结果在临床上不可解释。目标：我们使用多分辨率统计特征和基于余弦相似性的特征提出了一种集成方法，以及时预测Ca。此外，这种方法提供了临床上可解释的结果，临床医生可以采用这些结果。方法：使用来自“重症监护IV数据库”和EICU协作研究数据库的医学信息MART的数据回顾性分析患者。基于被诊断为心力衰竭的成年人的24小时时间窗口的多元生命体征，我们提取了基于多解决的统计和基于余弦相似性的特征。这些功能用于构建和发展梯度提升决策树。因此，我们采用了对成本敏感的学习作为解决方案。然后，进行了10倍的交叉验证以检查模型性能的一致性，并使用Shapley添加说明算法来捕获所提出模型的整体可解释性。接下来，使用EICU协作研究数据库进行了外部验证以检查概括能力。根据CA的及时预测，提出的模型达到了高于0.80的AUROC，以预测提前6小时的CA事件。结果：所提出的方法在接收器工作特性曲线（AUROC）下产生了0.86的总面积，并且在Precision-Recall曲线（AUPRC）下为0.58。所提出的方法同时提高了精度和灵敏度以增加AUPRC，从而减少了错误警报的数量，同时保持了高灵敏度。此结果表明所提出的模型的预测性能优于先前研究中报告的模型的性能。接下来，我们证明了特征重要性对所提出方法的临床解释性的影响，并推断了非CA和CA组之间的影响。最后，使用EICU协作研究数据库进行了外部验证，并且在一般重症监护病房的人群中获得了0.74的AUROC，AUPRC为0.44。结论：拟议的框架可以为临床医生提供更准确的CA预测结果，并通过内部和外部验证降低错误警报率。此外，临床上可解释的预测结果可以促进临床医生的理解。此外，生命体征变化的相似性可以为患有心力衰竭相关诊断患者的CA预测的时间模式变化提供见解。因此，我们的系统足以适合常规临床使用。此外，关于拟议的CA预测系统，在未来的数字健康领域开发了临床成熟的应用程序。
低光3D医疗图像分割的替代基线--- Atlas Perspective
低射击（一次/几次）分割引起了越来越多的注意力，因为它在有限的注释方面效果很好。状态低射击分割方法通常集中于每个新颖类的隐式表示学习，例如学习原型，通过掩盖的平均池来得出指导特征，以及使用特征空间中的余弦相似性进行分割。我们认为，医学图像上的低射击序列应进一步，以明确了解图像之间的密集对应关系以利用解剖学相似性。核心思想的灵感来自多ATLAS分割的策略实践，其中基于地图集的分割的不可分割部分，即，注册，标签繁殖和标签融合均未验证为我们的工作中的一个框架。特别是，我们提出了两个替代基本线，即暹罗基线和个体差异意识到的基线，其中前者针对的是解剖上稳定的结构（例如脑组织），而后者则具有强大的普遍化能力，可以进行大量的大型形态学变异（例如大型形态学或 - ab domalminal ab domalminal（例如abansminal）。总而言之，这项工作为低射击3D医疗图像分割建立了基准，并阐明了对基于ATLAS的几片分段的理解。
链的双层几何表示...
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1