XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于机器学习的预测AP
对模拟数据的探索是一种有价值的教育工具，阐明了模型评估的内在过程以及实现更好准确性的旅程。它强调了知情特征选择的关键性，理解模型假设的必要性以及对模型优化的持续追求。在现实世界应用中，这些见解具有工具性。，他们为系统的系统方法奠定了基础，以指导预测模型的完善，以更好地反映复杂的现实世界现象。通过采用一种迭代，知识知识的方法来建模开发，我们为更准确，可靠的预测结果铺平了道路，可以显着增强水资源管理策略。
日本基于AI的犯罪预测
和天气 - 通常需要大量的时间和金钱来通过常规计算方法进行处理，公司的专有算法在更快的数据处理和更低的成本方面取得了成功。在日本，犯罪NABI主要是由地方政府用于预防犯罪的巡逻。希望使用该系统来改善其他国家的公共安全，鉴于该国迫切需要预防犯罪的迫切需求，因此奇异的扰动将其运营扩大到巴西。第二年，该公司在Minas Gerais州的首都Belo Horizonte启动了一个实验项目，以解决金属有线盗窃的问题，以及犯罪的数量下降了约69％。结果广泛预告了，从那以后，有四名州军警察和巴西的两名市政警察以及洪都拉斯的一名警察，此后一直试行该系统以实施实施。
使用SVM机器的糖尿病预测系统综述
糖尿病是一种慢性疾病，影响着全球数百万人，因此，早期发现和有效管理至关重要，以预防并发症并改善患者预后。本研究介绍了一种利用机器学习技术开发的糖尿病预测系统，特别是利用支持向量机 (SVM) 来准确识别高风险人群。该系统利用包含各种医学参数的数据集，包括血糖水平、血压、体质指数 (BMI)、年龄和胰岛素水平。研究人员对多种机器学习算法进行了评估，最终发现 SVM 算法是预测糖尿病风险最有效的算法。为了提高可访问性，研究人员开发了一个用户友好的 Web 应用程序，允许个人输入医疗数据并立即获得糖尿病风险预测。本研究的成果凸显了机器学习（尤其是 SVM）在改善糖尿病早期检测方面的潜力。该系统不仅具有较高的预测准确率，还能通过在症状出现之前识别高风险人群来支持预防性医疗保健。这种主动的方法可以通过早期干预和管理显著降低医疗成本并改善患者预后。在更新的方法中，我们使用了具有更广泛特征的数据集来提高 SVM 的准确率，达到了 77.27%。
使用...
机器学习（ML）已成为分析体育各个方面（包括奥运会）的强大工具。ML算法可以在大型数据集中发现隐藏的模式和趋势，从而为运动员绩效，团队策略和整体奥运会趋势提供宝贵的见解。预测奖牌计数准确地预测了一个国家可能在未来的奥运会中获胜的奖牌数量。使用ML算法分析运动员性能可以分析运动员的年龄，身高，体重，训练记录和以前的表现等因素，以识别模式并预测其在未来竞争中的潜在表现。使用ML了解奥林匹克趋势可用于分析历史数据，以确定奥运会参与，奖牌分配以及随着时间的推移运动和事件的演变的趋势。使用ML算法揭示隐藏的见解可以发现奥林匹克数据中隐藏的模式和相关性，这些模式可能不会通过传统的分析方法显而易见，从而导致对奥运会的新见解和理解。
使用机器学习在银行业中进行搅拌预测
在每个业务中，服务提供商的数量都在迅速增加。在这些日子里，银行业的客户选择将钱放在哪里的选择不足。因此，客户流失和参与已成为大多数银行的主要问题之一。使用机器学习技术来预测银行中客户流失的方法，这是人工智能的一个分支。该研究通过使用机器学习算法（例如KNN，SVM，决策树和随机森林分类器）来分析客户行为来促进对客户行为的探索。另外，已经采用了一些功能选择方法来找到更相关的功能并验证系统性能。实验是在Kaggle的搅拌模型数据集上进行的。将结果进行比较，以找到具有更高精度和可预测性的合适模型。因此，在准确性方面，与其他模型相比，过采样后的随机森林模型的使用更好。
使用机器学习预测水泵故障
预测性维护与机器学习一起使用，帮助行业识别生产或维护设备中的关键缺陷。基于借助传感器由受监控设备收集的数据，我们在本研究中提出了一个用于识别早期水泵系统故障的系统架构模型。该项目采用的数据集包含历史水泵性能数据、运行条件、环境因素和维护记录。利用该数据集，该项目探索了不同的 ML 算法，包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络，以开发准确的预测模型。该项目的关键步骤包括数据预处理、特征选择、模型训练、评估和部署。准确度、精确度、召回率和 F1 分数等各种指标都用于评估预测模型的性能。此外，该项目还调查了模型的可解释性，以便深入了解导致水泵故障的因素。本研究论文介绍了一种用于预测性维护的机器学习架构系统的实施，该系统基于对算法进行比较分析并选择最适合在工业领域实施的算法之一，该算法考虑使用机器学习 (ML) 技术支持实时统计、在线数据收集和分析，以便更快地检测机器故障，从而实现数据的实时监控和数据可视化。
使用机器学习的糖尿病预测
学生，计算机科学与工程学，NIE，迈索尔，印度3-6摘要：体内过多的糖是糖尿病的症状，这种疾病是一种非常危险的疾病，如果不受控制。糖尿病并发症：它可以以多种形式发生，包括心脏问题，肾衰竭，高血压，视觉障碍和器官损伤。早期诊断糖尿病对于有效管理很重要；因此，该项目将专注于使用机器学习（ML）技术进行准确的预测。使用各种ML分类和集成方法，例如支持向量机（SVM），K最近的邻居（KNN），决策树（DT），逻辑回归（LR），随机森林（RF）和梯度提升（GB）。我们旨在提高患者数据集中事实的准确性。每种方法都显示出不同的精度，并且随机森林成为我们研究中的最佳模型。对最准确的模型的分析表明了其准确预测血糖水平的能力，从而导致医疗保健预测的重大进展。
3D蛋白结构预测系统
AMC工程学院，印度班加罗尔摘要：该项目通过简化框架引入了一种创新的三维蛋白质预测方法。通过合并机器学习技术和交互式可视化功能，我们开发了一个用户友好的平台，可实现准确有效的蛋白质结构建模。我们的结果展示了这种方法在增强可访问性并促进结构生物学和药物发现中的数据驱动决策方面的有效性。简化的结合提供了一种无缝且互动的体验，使其成为计算生物学领域研究人员和从业者的宝贵工具。我们的系统深入研究了一种创新的方法，该方法利用了简化框架的能力来彻底改变蛋白质结构的预测。
使用机器的多种疾病预测...
摘要：机器学习方法通过实现精确和及时的疾病预测来改变医疗保健。同时预测多种疾病可以大大增强早期发现和治疗，改善患者的结果并降低医疗保健费用。该系统研究了机器学习算法在预测多种疾病，解决其优势，障碍和未来前景时的使用。它提供了通常用于疾病预测的各种机器学习模型和数据源的概述，强调了特征选择，模型评估以及多种数据类型的融合以改善疾病预测。研究结果强调了多疾病预测中机器学习的希望及其提高公共卫生的潜力。
使用机器学习的IPL分数预测
板球是最受欢迎的游戏。印度超级联赛（IPL）是全美争夺的几个系列之一。已经提出了一种具有两种技术的模型。第一个是得分预测，第二个是对球队获胜的预测。线性回归，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升回归器，额外的树回归器和XGB回归器用于得分预测。这项研究收集并分析了IPL数据跨越多年的IPL数据，包括球员，比赛，团队和球对球信息，以产生几个结论，有助于改善球员的表现。为了预测获胜者，该模型采用了有监督的机器学习技术。为了高精度，额外的树回收剂以良好的精度使用，为90％。