XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEnsemble
合奏深度学习和机器学习
摘要：整体深度学习和机器学习的融合已成为应对医疗保健，金融和自治系统等各种领域的复杂挑战的关键策略。合奏方法结合了多个模型的优势，以提高预测准确性，鲁棒性和概括性而闻名。本文调查了集合技术的应用，强调了它们在改善医学成像中诊断精度，推进金融服务中的欺诈检测机制以及在自动驾驶汽车中的决策中的作用。整体方法（包括堆叠，增强和包装）的最新进步已显示在各种情况下都超过单个模型。但是，合奏学习提供的机会，例如高计算需求，模型可解释性问题以及过度拟合的潜力。本研究探讨了解决这些挑战的方法，包括创建更有效的算法以及合并可解释的AI（XAI）框架以增强透明度和用户信任。此外，我们讨论了量子计算和联合学习对集合技术发展的尖端技术的未来影响。集成深度学习和机器学习的未来将由大数据的扩散，计算硬件的进步以及对实时可扩展解决方案的需求来塑造。本文对当前的集合学习状态进行了广泛的审查，确定了重大挑战，并建议未来的研究方向充分利用这些技术在解决现实世界中问题方面的潜力。
神经集合的编码和解码研究
今年的会议标志着 AREADNE 翻开了新的篇章，我们将会议地点从火山喷发的圣托里尼岛移到了宁静祥和的米洛斯岛。正如 KP 卡瓦菲的诗歌《伊萨卡》[1] 所提醒我们的那样，在前往遥远目的地的途中，所获得的冒险和知识可能比最终到达目的地更加光彩夺目。因此，我们移师米洛斯岛，将为我们带来全新的视角和新的灵感，这是我们进行科学探究的重要组成部分。米洛斯岛经常被描述为爱琴海的一颗隐藏宝石，它拥有宁静而人迹罕至的环境。从其独特的风景到其乡土建筑，从超凡脱俗的萨拉基尼科海滩到用于存放传统渔船的 sirma 车库，米洛斯岛为我们提供了一种深邃美丽、平和和沉思的氛围。
通过合奏机器学习预测肥料...
印度的农业景观正在与先进技术的整合以提高生产力和可持续性的整合经历。认识到土壤健康在农业结果中的关键作用，该研究利用先进的算法来分析和解释土壤养分数据，从而为农民提供准确，及时的建议，以供最佳施肥。该方法涉及利用最先进的传感技术收集来自各个地区的综合土壤养分信息。通过应用ML模型建立了土壤养分水平与作物性能之间的关系，其中包括回归和分类方法。本研究的目的是创建一个能够基于特定土壤特征，农作物类型和区域变化的肥料预测模型。这项研究的预期好处包括改善资源利用率，提高农作物的产量以及通过靶向肥料的靶向施用来减少环境影响。通过为农民提供针对其特定土壤条件的精确建议，这种方法旨在为印度背景下的可持续农业实践，经济效率和整体粮食安全做出贡献。本文通过引入数据驱动的决策过程来强调机器学习应用程序在革新传统农业实践中的潜力。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
全球湿地甲烷排放的合奏估计2000-2020 Zhen Zhang 1，Benjamin Poulter 2，Joe R. Melton 3，William J. Riley 4，Geor
差异（ΔECH4）相对于2000-2009级别的平均水平的差异（ΔECH4）与由不同气候数据集（CRU和GSWP3-W5E5）分组的两组模拟。a，在2000 - 2020年期间的年度总异常的时间序列，阴影区域代表最小和最大建模排放之间的范围。水平线分别代表2000-2009和2010-2019的整体平均值。b，平均ΔECH4的纬度梯度，来自所示的两组仿真的30°纬度箱中的每个平均年度总ΔECH4。c，三个区域的平均季节性ΔECH4的盒子图。中央标记245
亮雪干旱：长矛大合奏中的美国西部雪带的未来
美国西部的抽象季节性积雪（WUS）对于满足夏季水文需求，降低野火的强度和频率以及支持雪道经济体至关重要。虽然积雪（SD）的频率和严重程度（即，在持续的全球变暖下都会增加雪的雪带，但内部气候变异性的不确定性仅通过观察结果来量化。使用30人的大型集合，来自现状的全球气候模型，预测和地球系统研究（SPEAR）的无缝系统以及基于观测的数据集，我们发现WUS SD的变化已经很大。到2100年，Spear Project SDS在共享的社会经济途径5-8.5（SSP5-8.5）下的频率近9倍，而SSP2-4.5的频率则高出5倍，而1921- 2011年的平均平均水平则高出5倍。通过研究SD的两个主要驱动因素，温度和降水量的影响，我们发现平均WUS SD会变得更温暖和潮湿。为了评估这些变化如何影响未来的夏季水的可用性，我们跟踪了遍布Wus流域的冬季和春季雪带，发现区域之间“无诺夫”阈值的发作时间和整体内部的较大内部变异性的差异。我们将区域间可变性归因于区域平均冬季温度和区域内变异性的差异，这是不可减至的内部气候变异性，仅由温度变化很好地解释。尽管有强大的场景强迫，但内部气候变异性将继续驱动SD和NO -NOW条件的变化。
在可变工作条件下滚动轴承故障诊断的增强合奏学习方法
摘要：确保滚动轴承的平稳运行需要精确的故障诊断。特别是，在不同的工作条件下识别故障类型在实践工程中具有重要意义。因此，我们提出了一种加固集合方法，用于在不同的工作条件下诊断滚动轴承断层。首先，设计了一个加固模型来选择最佳的基础学习者。分层随机抽样用于从原始训练数据中提取四个数据集。强化模型分别由这四个数据集培训，我们获得了四个最佳基础学习者。然后，稀疏的ANN被设计为集合模型，并且可以成功识别可变工作条件下的故障类型的增强学习模型。进行了广泛的实验，结果证明了所提出的方法比其他智能方法具有优越性，具有显着的实践工程益处。
Ensemble Health Care - 欧内斯特·马里奥药学院
n 在医疗保健领域，这种整体方法需要联合研究人员、医生、药剂师和其他提供者为患者提供最佳服务。 n EMSOP 在促进这种跨专业护理和研究方法方面处于领先地位。在以下页面中，您将阅读到：我们与罗格斯大学梅森格罗斯艺术学院共同开发的独特课程，该课程训练学生扮演模拟患者；我们的 PharmD/MD 计划现已庆祝成立 10 周年，该计划正在医学界播下药学视角的种子；以及我们与罗格斯癌症研究所的关系，该研究所为研究所提供基础研究的重要发现，并使我们的教职员工能够在人体临床试验中测试新化合物。 n 同样，这里没有什么神秘之处。EMSOP 已存在一个多世纪，它也建立了一些联系。更广泛地说，药学领域是一个天然的召集人，因为药剂师就是靠人脉。他们知道药物的作用原理，而且正如疫情所表明的那样，他们越来越多地成为患者护理的第一道防线和分诊点。n 这个故事的寓意是：我们所有从事医疗保健的人都明白与患者交谈的重要性。在我们开展工作时，让我们也记得互相交谈。
为什么CMIP6模式集合平均值对北极温度的模拟比全球温度更准确？
摘要：为了对预期的气候变化做出适当的政策响应，需要准确模拟和预测未来的变暖。我们研究了 CMIP6（气候模型比较计划第六阶段）气候模型对全球和北极平均地表气温的模拟。大多数模型高估了观测到的平均全球变暖。在所考虑的 19 个模型中，只有 7 个模拟的全球变暖在 2014-2023 年平均值和 1961-1990 年参考期之间观测到的变暖平均值的 ± 15% 以内。10 个模型高估了全球变暖超过 15%，只有一个模型低估了全球变暖超过 15%。CMIP6 气候模型对北极变暖的模拟比对全球变暖平均值的模拟要好得多。原因是模型对北极变暖的高估和低估分布均匀，而大多数模型高估了全球变暖平均值。8 个模型与观测到的北极变暖的误差在 ± 15% 以内。只有三个模型对全球平均温度和北极温度的模拟准确度在±15%以内。
一个针对脑肿瘤分类的优化的集合深学习模型
* md。 div>Alamin Talukder电子邮件地址：Alamintalukder.cse.jnu@gmail.com（MD。 div>）Alamin Talukder），manowar@cse.jnu.ac.bd（Md。 div>） Manowarul Islam），Ashraf.uddin@deakin.edu.au（Md Ashraf Uddin） div>Alamin Talukder），manowar@cse.jnu.ac.bd（Md。 div>）Manowarul Islam），Ashraf.uddin@deakin.edu.au（Md Ashraf Uddin） div>Manowarul Islam），Ashraf.uddin@deakin.edu.au（Md Ashraf Uddin） div>