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使用机器学习合奏模型
马来西亚国家健康和发病率调查显示，五分之一的马来西亚成年人被诊断出患有糖尿病。它存在于不同年龄段的人群中，尤其是在年轻人中发现的，因为只能在某些需要特殊设备的地方进行测试。必须开发能够产生高精度预测的工具。这项研究经过了选择一个辅助数据集的选择，该数据集包含17个属性，没有无关的数据和缺失值，并将其作为基本算法模型，支持向量机（SVM）以及机器学习知识开发的集合模型。使用SelectKest为每个模型选择了数据集中的前五个最受影响的功能，以在数据集上进行训练和测试，并实现了更高的准确性预测结果。比较了三个模型的预测，并在集合模型中合并了Adaboost和SVM的结果。开发了糖尿病预测原型，以比较使用观察到的数据集比较三种方法的准确性。这项研究得出结论，整体模型给出了糖尿病预测的最高精度，并且可能被认为是糖尿病预测工具中最合适的方法。
面向安全工业物联网设备的优化集成模型
摘要 — 物联网 (IoT) 设备部署的持续增长得益于不断增长的连接需求，尤其是在工业环境中。然而，由于潜在攻击面数量的增加，这导致与网络相关的攻击数量增加。工业物联网 (IIoT) 设备容易受到各种与网络相关的攻击，这些攻击会对制造过程以及制造厂工人的安全造成严重后果。近年来，一种用于攻击检测的有前途的解决方案是机器学习 (ML)。更具体地说，集成学习模型在提高底层 ML 模型的性能方面显示出巨大的潜力。因此，本文提出了一个基于贝叶斯优化-高斯过程 (BO-GP) 与基于集成树的学习模型相结合的框架，以提高 IIoT 环境中入侵和攻击检测的性能。使用新南威尔士大学 Cyber Range 和 IoT 实验室收集的 Windows 10 数据集评估所提出的框架的性能。实验结果表明，与标准树和集成树模型相比，检测准确度、精度和 F 分数均有所提高。索引术语 — 工业物联网、优化集成学习、贝叶斯优化
对集成机器和深度学习的回顾......
摘要 集成学习结合了多个基础模型，以提高预测性能并更好地概括未知数据。在计算机断层扫描 (CT) 图像处理中，集成技术通常利用不同的机器学习或深度学习架构来实现最佳效果。集成机器学习和深度学习技术通过显著提高各种医学成像任务的准确性、稳健性和效率，彻底改变了 CT 图像处理领域。这些方法在图像重建、分割、分类和疾病诊断等任务中发挥了重要作用。集成模型可分为基于决策融合策略、装袋、提升、堆叠、负相关、显式/隐式集成、同质/异质集成和显式/隐式集成的模型。与浅层或传统模型相比，机器学习模型和深度学习架构目前表现更好。此外，还简要讨论了 CT 图像中使用的各种集成模型。我们总结了这项工作，概述了一些可能的进一步研究途径。关键词：计算机断层扫描、集成、深度学习、机器学习。1. 引言技术在卫生领域的应用正在迅速扩大，这种增长的一个方面是医学成像工具的开发，这有助于简化医学成像程序。它指的是现代医疗程序的一个方面，即技术取代了传统方法。技术的发展在改善成像方面发挥了重要作用，从而改善了医学。传统的诊断和澄清图像处理结果的方法需要很长时间才能处理，容易出现人为错误，并且导致总体结果与历史不太一致，因为早期的观点
通过应用程序
摘要：贝叶斯优化（BO）在大量控制应用程序中对昂贵的黑盒功能进行全局优化的数据效果表现出了巨大的希望。传统的BO是无衍生的，因为它仅依赖于性能函数的观察来找到其最佳。最近，已经提出了所谓的第一阶BO方法，该方法还将绩效函数的梯度信息进一步加速收敛。一阶BO方法主要利用标准采集功能，而间接使用内核结构中的梯度信息来学习性能功能的更准确的概率替代物。在这项工作中，我们提出了一种直接利用性能函数（Zeroth-order）及其相应梯度（第一阶）评估的梯度增强的BO方法。为此，提出了一个新型的基于梯度的采集功能，可以识别性能优化问题的固定点。然后，我们利用从多目标优化的想法来制定一种e显策略，以找到最佳贸易点的查询点，这些查询点是传统的Zeorth-rorder-rorde获取功能与拟议的基于梯度的采集函数之间的。我们展示了如何使用拟议的获取 - 增强梯度增强的BO（AEGEBO）方法来加速基于策略的增强型学习的收敛，通过将噪声观察结果结合到可以直接从闭环数据中估算的奖励函数及其梯度的噪声。将AEGBO的性能与传统的BO和基准LQR问题上众所周知的增强算法进行了比较，我们始终如一地观察到在有限的数据预算中显着提高了性能。
美国海军乐队 Commodores 爵士乐团爵士/部分长号试听 2024 年 4 月 3 日
作为海军首屈一指的爵士乐团，Commodores 乐队 50 多年来一直为海军和国家演奏最优秀的大乐队爵士乐。这个由 18 名成员组成的乐队成立于 1969 年，与世界上一些最优秀的音乐家一起延续了爵士大乐队的传统。Commodores 乐队的使命包括举办公共音乐会、全国巡回演唱会、为纪念我们的退伍军人提供仪式支持、爵士乐教育课程和诊所以及为高级军事和文职政府官员提供礼仪表演。该乐队曾与 Ray Charles、Branford Marsalis、Wycliffe Gordon、Clark Terry、Chris Potter、James Taylor 等一起演出。
约束多模型集合中投影的极端降水变化的模式和幅度
摘要：降水对土地的预测对于社会经济风险评估至关重要，但是模型差异限制了其应用。在这里，我们使用一种模式过滤技术来识别多模型合奏的各个成员的低频变化，以评估投影模式和变化幅度的模型之间的差异。特别是，我们将低频组件分析（LFCA）应用于21 CMIP-6模型中每日降水极端的强度和频率。LFCA在预计变化的空间模式下，在模型之间的一致性中带来了适度但统计学上的显着改进，尤其是在温室强迫较弱的情况下。此外，我们表明LFCA促进了对降水极端量表随着单个合奏成员内的全球温度变化而增加降水量量表的强劲识别。尽管这些速率大致与Clausius-Clapeyron关系的期望平均匹配，但各个模型都会表现出很大且显着的差异。蒙特卡洛模拟表明，这些差异至少与气候敏感性的差异一样多，导致投影变化的不确定性。最后，我们将这些缩放率与观察产品鉴定的缩放率进行了比较，这表明几乎所有气候模型都显着低估了降水量增加的速度，而降水量增加的速度已随着历史上的全球温度而扩展。用观测值的约束投影扩大了降水极端的预测强度，并减少了其分布的相对误差。
在高排放场景下森林的缓解潜力有限
森林占全球土地表面约31％（FAO，2020; Luyssaert等，2014），而陆地生物圈目前负责从大气中清除总人为排放的30％（Friedlingstein等，202222）。森林通常被认为是从大气中删除CO 2并减轻全球变暖的可行策略（Griscom等，2017； House等，2002； Smith等，2022）。将全球变暖限制为1.5或2°C以下（与巴黎一致性一致）的大多数脱碳途径不仅需要减少化石燃料排放的减少，而且还需要CO 2去除以抵消难以减少的工业和农业排放（Babiker等，2022年）。在脱碳途径中将CO 2从大气中删除的最常用的做法是森林，其中包括a）造林：在废弃的农业和牧场土地中森林再生，直接植树，b）植树林：植树：在以前未森林的地区种植。
分子气相构象合奏
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。 许可证：CC由4.0https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。许可证：CC由4.0
使用轻梯度提升机和类别增强模型的混合合奏学习方法，用于基于生活方式的II型糖尿病预测
解决分类和预测挑战，树木集成模型已获得了重要的重要性。促进集合技术是用于预测II型糖尿病的综合技术。光梯度提升机（LightGBM）是一种以其叶片生长策略，减少损失和增强的训练精度而闻名的算法。但是，LightGBM容易过度拟合。相比之下，Catboost使用了称为决策表的平衡基础预测值，该预测值可以减轻过度适应风险，并明显提高测试时间效率。catboost的算法结构抵消了梯度增强偏见，并结合了过度拟合的检测器以尽早停止训练。本研究的重点是开发一种混合模型，该模型结合了LightGBM和Catboost，以最大程度地减少过度拟合并通过降低方差改善效果。为了找到与基础学习者一起使用的最佳超级仪表，使用了贝叶斯超级参数操作方法。通过微调正则化参数阀，混合模型有效地降低了方差（过拟合）。针对LightGBM，Catboost，Xgboost，Deciest Crey，Random Forest，Adaboost和GBM算法的比较评估表明，混合模型具有最佳的F1得分（99.37％），召回率（99.25％）和准确性（99.37％）。因此，拟议中的框架对医疗保健行业的早期糖尿病有望有望，并显示出与糖尿病共享相似性的其他数据集的潜在适用性。