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使用机器的多种疾病预测...
摘要“多种疾病预测”项目采用机器学习方法，利用支持载体机（SVM）和逻辑回归算法，以预测各种疾病，例如糖尿病，心脏病，肾脏病，帕金森氏病和乳腺癌。主要目的是为早期疾病检测和干预提供可靠且可访问的工具。用户界面是使用简易库构建的，为用户提供了无缝的体验，以输入相关参数并获得有关其健康状况的预测。选择特定疾病后，提示用户输入必要的信息，例如病史，症状和人口统计细节。然后，应用程序通过训练有素的机器学习模型处理这些数据，以产生有关个人受到疾病影响的可能性的预测。该项目通过利用机器学习技术来解决准确疾病预测的关键需求。通过分析大型数据集并从过去的医学案例中学习，这些模型可以有效地识别指示各种疾病的模式和标记。这允许尽早确定健康风险，从而及时干预和治疗。此外，Sparlit提供的用户友好界面可增强可访问性，使个人可以轻松评估其不同疾病的风险而无需专门的技术知识。应用程序的直观设计和互动功能使其适用于广泛的用户，包括医疗保健专业人员和关心其健康的个人。总体而言，“多种疾病预测”项目展示了机器学习在医疗保健中的力量，并证明了预测性建模如何有助于早期疾病检测并改善患者的结果。通过利用高级算法和用户友好的接口，该项目旨在对预防医学领域产生重大影响。。关键字： - 机器学习，简化，SVM，逻辑回归，疾病预测，早期检测，医疗保健，预测性建模，用户界面。
使用深Q-学习
摘要：预测股票价格在金融市场中至关重要，但是由于市场的动态性如何，这可能很困难。常规技术经常无法捕获这种复杂性。一种可能的方法是深度加固学习或深度Q学习（DQL）。本文研究了DQL在股票价格预测中的使用，并考虑了其优点，缺点和方法。它始于DQL的基础知识及其与财务预测的关系，然后再探索经验重播和神经网络体系结构等多种实施策略。涵盖了特定于金融市场的问题，包括模型评估和数据预处理。合成的经验数据将DQL与常规技术形成鲜明对比，证明了其有效性并概述了潜在的领域以进行进一步研究。最终，本综述旨在使从业者和学者了解DQL在股票价格预测中的有效性，从而在这一迅速发展的主题中实现了未来的发展。
最佳实践简报：2024 年：针对城市和县的 12 个预测（全部为 AI 明星）
又到了一年一度的这个时候，我们重新拿起数字水晶球，对未来一年做出预测。今年的预测截然不同，影响深远。和往年一样，我每年都会对全国各城市和县最流行的趋势发表看法。新年伊始，我们对政治不安全感又一次心生恐惧。虽然最近我们对数字鸿沟表示担忧，但现在我们必须面对日益扩大的文化鸿沟以及对政府及其机构日益增长的不信任。这当然导致了毫无根据的阴谋论和对科学技术的不信任惊人地增加。明年也是总统选举年，基于选举的技术受到攻击，这只会加剧文化鸿沟。公共部门的每个人，无论是个人还是职业，都会受到影响。尽管如此，以下是我的预测，我很高兴地报告，有许多领域值得乐观和发展。毫不奇怪，人工智能 (AI) 在每个领域都发挥着主导作用。
一种预测干摩擦的机器学习策略
没有用于预测干摩擦的摩擦学模型。这项工作提议为建立代表第三体形态的有效数据库奠定基础，以了解是否可以使用机器学习来预测后者的局部摩擦系数。其使用需要构建质量数据库[1]。的确，数据库是机器学习中的关键要素之一，因为它们允许培训人工智能算法，并因此建立模型。考虑到这项研究是开发的。该研究的目的是通过对摩擦界面的定量描述（称为第三尸体）来预测摩擦干燥系数。
用BRFSS数据的糖尿病性预测...
抽象的一种影响全世界许多人的慢性疾病是糖尿病性疾病。如果在早期预测该疾病，则风险和严重程度都可以显着降低。In this research, we need to predict the type 2 diabetic patients at an early stage to reduce the cost of treatment for countries because this is a long time disease we use many machine learning algorithms to find the accuracy for these diseases applied to BRFSS datasets for two years 2014 and 2015 with a different selection of features to predict the disease as decision tree, logistic regression, ADA Boost Classifier, extreme gradient boosting, Linear Discriminant Analysis, Light梯度提升机和Catboost分类器。在使用2014 BRFSS数据集应用我们的实验时，神经网络具有最高的精度，而2015 BRFSS数据集则最佳准确度模型对于Catboost分类器和极端梯度提升，其中最低模型是线性判别分析。此外，在我们的研究中，我们使用具有不同功能选择并获得高精度的相同数据集进行了比较我们的结果。关键字：慢性疾病；糖尿病性麦芽膜；机器学习；人工智能;分类
基于AI的电气设备和电源网络的预测维护策略
本出版物对专门针对电气设备和电力网络量身定制的基于AI的预测维护策略进行了深入的探索。探索高级机器学习算法，边缘计算集成以及数字双胞胎的作用，它提供了对该领域的未来方向和新兴趋势的见解。通过案例研究和领先行业参与者的成功故事，它说明了预测维护对资产可靠性，运营效率和可持续性的变革性影响。摘要强调道德AI实践的重要性以及预测维护与行业4.0计划的整合，以最大程度地提高收益并确保负责任的部署。总体而言，该出版物是寻求利用AI技术的专业人员的综合指南，以优化电气基础设施中的维护实践。
使用机器学习的健康保险成本预测
在不断升级的医疗保健费用的背景中，将大量GDP份额分配给了与健康相关的支出。本研究采用机器学习算法，包括随机森林回归，梯度增强的树木，线性回归和支持向量机，以预测健康保险成本。主要目标是授权个人根据其独特的健康属性做出有关健康覆盖的明智决定。此外，该研究旨在帮助决策者确定具有更高成本的提供者并实施目标成本维护措施。通过评估健康保险数据集上的算法性能，该研究强调了早期成本估算对指导个人选择合适覆盖范围的重要性。在满足有效管理医疗费用的紧迫需求时，这项研究的结果不仅有助于个人决策，而且为努力在优质医疗保健提供和财政责任之间取得平衡的决策者提供了宝贵的见解。在预测健康保险成本中的机器学习利用对于创建更透明，更有效的医疗保健生态系统至关重要。这项研究努力促进对成本动态的细微了解，使个人和政策制定者能够驾驶当代医疗保健景观的复杂性。
混合机器的心理健康疾病预测
心理健康是一个人的心理健康。在个人的行为，情绪管理或思维过程中临床上有明显的破坏表明精神疾病。记住，精神疾病是需要护理和治疗的医学疾病，而不是弱点或决定的迹象。可以使用许多干预措施，例如医学，心理治疗和其他支持疗法来治疗精神疾病。估计有四分之一的人在一生中遇到某种精神疾病，精神疾病正成为一个日益严重的全球问题。在确定有危险的人可能很困难的同时，早期诊断和对精神疾病的治疗可以显着改善结果。从各种数据源预测精神疾病已经显示出机器学习和其他数据驱动策略的潜力。
SIEM 中的 AI 和机器学习：通过预测分析增强威胁检测和响应
参考文献 [1] David R. Miller、Shon Harris、Allen Harper、Stephen VanDyke、Chris Blask，《安全信息和事件管理 (SIEM) 实施》，McGraw Hill LLC，2010 年。[2] Dirk Schaefer、Lane Thames，《面向设计和制造的工业 4.0 网络安全分析》，Springer International Publishing，2017 年。[3] 信息资源管理协会，《安全领域的人工智能应用研究选集》，IGI Global。引用：ShivaDutt Jangampeta，SIEM 中的人工智能和机器学习：通过预测分析增强威胁检测和响应国际人工智能与机器学习杂志 (IJAIML)，1(1)，2022，页。10-14 文章链接：https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJAIML/VOLUME_1_ISSUE_1/IJAIML_01_01_002.pdf 摘要：https://iaeme.com/Home/article_id/IJAIML_01_01_002 版权所有：© 2022 作者。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。本作品已获得知识共享署名 4.0 国际许可 (CC BY 4.0)。