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数据驱动的数字经济和物流行业的协调发展
随着信息技术的持续改进，定期体育显示技术目前是无关的。为了保证学校体育评估的客观性，本文计划了一堆学校体育教育董事会信息框架，鉴于人工智能技术。在框架中，在框架中，研究型的执行评估模块和教育工作者的执行评估模块中的加权计算在FNN脑组织中进行了精巧的计算。在这篇综述中，体育教育的人工智能和当前的技术已经探索并讨论了哪些方法可以为身体发展和改进的先进技术提供最佳的假设前提。显然，人工智能在学科中拥有严重的力量领域，此外，PC的主要标题及其连接的促进跨学科检查，影响了整个教育进步。人工智能在使用教育技术方面享有许多好处。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
回顾使用机器学习技术的混沌时间序列预测方法：综述
摘要：传统的混沌时间序列预测统计、物理和相关模型存在预测精度低、计算时间长、难以确定神经网络拓扑等问题。十多年来，各种研究人员一直在研究这些问题；然而，这仍然是一个挑战。因此，本综述全面回顾了对混沌时间序列预测的各种方法进行的重要研究，使用机器学习技术，如卷积神经网络 (CNN)、小波神经网络 (WNN)、模糊神经网络 (FNN) 和上述非线性系统中的长短期记忆 (LSTM)。本文还旨在提供各个预测方法的问题，以便更好地理解混沌时间序列预测并获得最新知识。综合综述表总结了与上述问题密切相关的工作。它包括出版年份、研究国家、预测方法、应用、预测参数、绩效衡量标准和该领域收集的数据区域。广泛研究了该领域的未来改进和当前研究。此外，还密切讨论了未来可能的范围和局限性。
使用机器学习技术的混沌时间序列预测方法：综述
摘要：传统的混沌时间序列预测的统计、物理和相关模型存在预测精度低、计算时间长、难以确定神经网络拓扑等问题。十多年来，各种研究人员一直在研究这些问题；然而，这仍然是一个挑战。因此，本综述论文全面回顾了对各种混沌时间序列预测方法进行的重要研究，使用机器学习技术，如卷积神经网络 (CNN)、小波神经网络 (WNN)、模糊神经网络 (FNN) 和上述非线性系统中的长短期记忆 (LSTM)。本文还旨在提供个别预测方法的问题，以便更好地理解混沌时间序列预测并获得最新知识。综合综述表总结了与上述问题密切相关的工作。其中包括出版年份、研究国家、预测方法、应用、预测参数、绩效指标以及该领域收集的数据区域。广泛研究了该领域的未来改进和当前研究。此外，还密切讨论了未来可能的范围和局限性。
采用多层感知和 XGBoost 算法混合模型的心脏病预测系统
摘要。在机器学习研究中，多层感知器 (MLP) 算法在提高心脏病诊断的准确性和有效性方面起着关键作用。本文提出了一种心脏病预测方法，包括基于 RReliefF 的特征重要性评估，然后提出基于 MLP 的特征分类方法，该分类方法基于重要性得分分为三组。该研究采用三个前馈神经网络对聚类组进行有效分类。此外，集成方法利用 XGBoost 集成分类，利用增强集成学习来增强 FNN 模型输出的整体分类。通过将克利夫兰数据集划分为 70% 的训练集和 30% 的测试集，创建独立的数据集，将 MLP 输出合并到 XGBoost 模型中可获得令人满意的测试性能。混淆矩阵展示了准确的分类，准确率为 96.67%，灵敏度为 95.92%，精度为 97.92%。F1 得分为 96.91%，验证了该模型在精度和召回率方面的平衡性能。这项研究证明了整合数据处理、特征工程和集成学习技术对心血管疾病预测的有效性，为医疗保健应用提供了可靠有效的方法。
基于微生物组的宿主表型预测的无混杂预测模型
与许多领域一样，存在混杂效应（或偏见）在微生物研究中提出了重大挑战，包括使用微生物组数据来预测宿主表型。如果无法正确解决，混杂的人可能会导致虚假的关联，偏见的预测和误导性的解释。一个无表的示例是药物二甲双胍，通常规定治疗2型糖尿病（T2D），并且已知会影响肠道微生物组。在这项研究中，我们提出了使用微生物组数据进行人类表型预测的无混杂预测模型。这些模型在对抗性的Min-Max优化框架内利用端到端方法来得出与混杂因素不变的特征，同时考虑了混杂因素与预测结果之间的固有相关性。我们使用不同的网络体系结构实现了两个版本的无混杂预测变量：一个基于完全连接的网络（称为FNN CF），另一个基于以前的生物学知识（称为MicroKPNN CF）。我们在与T2D关联的微生物组数据集上评估了我们的模型，其中二甲双胍充当混杂因素。我们的结果表明，与不解释混杂因子并更有效地识别与表型相关的微生物标记的模型相比，无混杂的预测因子具有更高的精度，而不是受二甲双胍影响的标记。在先前的知识指导的方法中显示出较低的预测能力，但它提供了更大的可解释性，从而提供了对基本生物学机制的更多见解。
使用正弦和基于教学学习的融合培训馈送前馈神经网络，用于医学图像注册
摘要这项研究提出了一种新型的杂交元神经算法，正弦辅助教学学习学习的优化（SCATLBO），旨在训练用于单声道和多模式医学图像注册的喂养前进神经网络（FNNS）。scatlbo结合了正弦骨算法（SCA）的优势，用于探索基于教学学习的优化（TLBO），以实现剥削，达到了平衡，从而增强了算法能力，以避免局部最小值并提高逆转率。医学图像注册，对于准确的医学分析必不可少的，从这种混合方法中受益，因为它有效地对齐了复杂的多模式图像。在这项工作中，SCATLBO用于训练来自癌症基因组乳房侵入性癌（TCGA-BRCA）数据集的乳房MRI图像。SCATLBO的性能是针对几种众所周知的元启发式算法的基准测试，包括TLBO，粒子群优化（PSO），蚂蚁菌落优化（ACO），灰狼优化器（GWO）和进化策略（ES），以及基于平均平方误差（MSE）的评估（MIS）和杂音的评估（MI）。实验结果表明，SCATLBO在准确性，收敛速度和稳健性方面优于其他技术，将其确立为基于神经网络的图像注册任务的有前途的工具。这项工作有助于提高FNN的元启发式培训方法，并在各种医学成像领域中使用了潜在的应用。
不确定性的科学指导胎儿神经病学原理和实践：诊断性基准机会和挑战
胎儿神经病学家（FNNS）考虑通过跨学科合作加强诊断，治疗和预后决定。生物学观点对妇女健康影响产妇 - 胎盘 - 遗传（MPF）三合会，新生儿和儿童的评估。双重认知过程集成了“快速思维思维”，以达成共享的决定，以最大程度地减少偏见和维持信任。评估科学不确定性的不确定性科学可改善整个发育范围连续性的诊断选择。三个案例小插图强调了说明这种方法的挑战。第一个母亲养育二元组涉及一名妇女，该女性被建议根据脑钙化的错误诊断来终止怀孕。随后在她寻求第二种意见的情况下对孩子的正常结果时，就会确定脑膜酸盐。第二个小插图涉及两次妊娠，在此期间鉴定出胎儿心脏纹状瘤，表明结节性硬化症复合物（TSC）。一名妇女在未经胎儿脑MRI或验尸检查的情况下寻求州外终止。第二名妇女要求怀孕，并进行产后评估。她的成年子女经历与TSC后遗症有关的挑战。第三个小插图涉及与关节炎多重兴尼提塔的开放神经管缺陷的产前诊断。一家人要求在另一个机构以个人费用进行严重预后，要求在另一家机构对缺陷进行外科手术封闭。功能改善或永久后遗症可以在整个寿命中表达。随后对脊髓脑元素研究（MOMS）的管理不建议此程序。他们的成年子女需要医疗护理，以解决全球发育延迟，顽固性癫痫和自闭症。这三项评估涉及不确定性，要求所有利益相关者之间共同的临床决策。虚假的负面或误导性的结果解释减少了最佳结果的机会。fnn诊断技能需要了解影响生殖的动态基因环境相互作用，其次是妊娠杂体，影响MPF三合会健康以及胎儿神经可塑性后果。有毒应激源相互作用会损害以异常和/或破坏性胎儿脑损伤表示的神经外博。对妇女和家庭的公平和富有同情心的医疗保健需要共同的决定，以保留怀孕健康，在特定于人的种族族裔，宗教和生物社会观点的指导下。将发展起源理论应用于神经系统原理和实践为每一代人的所有人提供了大脑健康资本策略。