XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGradient
实施疾病分类的梯度提升...
摘要 - 在2型糖尿病的分类中梯度增强算法的应用在提高侵略性的准确性方面显示出显着的结果。这项研究教授了各种研究，这些研究使用梯度提升来通过使用医疗数据集来预测2型糖尿病。结果表明，该算法能够达到-82％，比其他方法（例如随机森林和幼稚的贝叶斯）更好。通过确定有助于糖尿病发展的重要特征，梯度不仅提高了准确性，而且还为预防和管理这种疾病提供了宝贵的见解。这项研究的结果证明了机器学习在糖尿病早期诊断中的潜力，这对于公共卫生管理很重要。
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
利用AI算法自动优化合成肽及杂质的梯度条件
在典型的液相色谱方法开发中，流程从“准备”开始，包括流动相制备、色谱柱安装和分析计划的制定，然后开始分析。之后，分析获取的数据并进行后续分析的“准备”，然后再次开始下一个分析。方法开发通过重复这些过程来进行，但除了反复制定分析计划所需的大量时间之外，还需要色谱方面的专业知识来根据数据分析探索最佳条件。换句话说，典型的方法开发需要“人工干预”。因此，消除人工参与并自动化此类方法开发流程对于提高劳动效率是可取的。本文介绍了使用支持方法开发的专用软件 LabSolutions MD（技术报告 C190-E309）自动优化梯度条件以满足合成肽和相关杂质的分离标准的示例。
标题：ECARTV5的多中心开发和预期验证：梯度增强机器学习预警得分作者：Matthew M. Chu
6 Department of Medicine, Loyola University Medical Center, Chicago, IL 7 Department of Emergency Medicine, University of Wisconsin-Madison, Madison WI 8 BayCare, Clearwater, FL 9 Department of Medicine, Yale University, New Haven, CT Corresponding author: Matthew M Churpek, MD, MPH, PhD Email: mchurpek@medicine.wisc.edu Financial support used for the study: This work was supported by funding根据其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分，来自美国国立卫生研究院（PI：MMC； R01HL157262）和生物医学高级研发局（Barda），作为其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分。披露和利益冲突：Drs。Churpek和Edelson是获得患者风险评估专利（US11410777）专利的发明者，并从芝加哥大学获得此知识产权的特许权使用费。Edelson博士受雇，并在Agilemd拥有股权，该股份销售和分发Ecart。关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能抽象词计数：283主要文字字数：2,999
使用梯度提升决策树的心脏病预测
摘要：心脏病是全球主要健康挑战之一，其预防和治疗对于确保人们的健康至关重要。这项研究基于2020年堆叠的集合调查数据集用于心脏病分类。通过分析各种因素与心脏病之间的关系，我们探讨了机器学习模型在心脏病预测中的应用。研究发现，诸如空腹血糖，胆固醇和运动引起的心绞痛等因素与心脏病密切相关，而静息心电图和静止血压的影响相对较小。在比较的各种机器学习模型中，梯度提升决策树（GBDT）表现最好，具有高度的预测准确性和精确度。然而，该研究还指出了数据集的局限性以及模型的问题未完全释放其潜力。值得注意的是，这项研究还探讨了在心脏病预测中使用其他机器学习模型的可能性，并进行了比较分析，并提供了更多的预防心脏病预防和治疗参考。
Jishen Zhao -UCSD CSE
图1。我们引入了一个时空优化器，该优化器概括了亚当和拉普拉斯平滑（大步骤）。除了时间过滤（如Adam）外，它还将各向异性交叉双侧过滤器应用于跨空间的梯度。我们的跨双边滤波器可以减少梯度噪声，并通过在先前施加分段平滑度来改善各向异性目标的条件。我们的方法可以使（a）纹理，（b）体积和（c）在非常低的样品计数下的纹理和（c）网格的更快收敛和更高质量的逆渲染；所有实验仅使用每个像素的1个样品进行梯度估计。（a）对于100次迭代后粗糙度纹理恢复，我们的方法融合了，而其他方法则具有伪像。（b）用于体积密度和反照率恢复仅50次迭代，我们的方法已经可以恢复粗糙的形状和颜色。更高的样本计数进一步优化可恢复详细信息。（c）对于网格恢复，我们的方法能够比竞争方法更快地恢复尖锐的功能（顶行，立方体）和薄结构（底行，龙）。在窗户上改编的场景©Bernhard Vogl，Autumn Field©Jarod guest and Sergej Majboroda，高分辨率烟雾羽流©Jangafx，Kloppenheim 06©Greg Zaal和Asian Dragon和Asian Dragon©Stanford Computer Graphics Labrications。
2022年气候状态：北极-AMS期刊
摘要：海洋中尺度涡流混合通过重新分布热，盐和碳在地球气候系统中起着至关重要的作用。对于许多海洋和气候模型，仍需要对中尺度的涡流进行参数化。这通常是通过涡流扩散率K来完成的，该K设置了湍流降级示踪剂的强度。众所周知的效果是在存在背景电位涡度（PV）梯度的情况下对K的调节，该梯度抑制了PV梯度方向的混合。地形斜率可以通过地形PV梯度诱导这种抑制。但是，这种效果几乎没有引起关注，而k的参数化通常不包括地形效应。在这项研究中，我们表明，可以使用简单的随机表示 - 涡流相互作用来描述地形对k分析中K的影响。我们获得了深度平均K作为底坡的函数的分析表达式，我们可以根据数值模型来验证被诊断的涡流扩散率。所获得的分析式 - 可以推广到任何恒定的正压PV梯度。此外，该表达与以前研究相对于地形而不是涡流扩散率的经验参数化是一致的，并为这些参数化提供了物理合理化。新表达有助于了解涡流扩散如何在整个海洋中变化，从而在中尺度涡流如何影响海洋混合过程。
多目标BI ...
摘要。在本文中，我们研究了多目标双级操作（MOBLO）问题，其中高级子问题是一个多目标优化问题，而下层子问题则用于标量优化。现有的基于梯度的MOBLO算法需要计算Hessian矩阵，从而导致综合性不足的问题。为了解决这个问题，我们提出了一个效率的Moblo的第一阶多率方法，称为论坛。特别是，我们通过价值功能函数重新将MOBLO问题重新制定为受约束的多目标优化（MOO）问题。然后，我们提出了一种新型的多进型聚合方法，以解决具有挑战性的约束MOO问题。从理论上讲，我们提供了复杂性分析，以显示所提出的方法的效率和非反应收敛的结果。经验，广泛的实验证明了拟议论坛方法在不同学习概率中的有效性和效率。特别是，它在三个多任务学习基准数据集上实现了最先进的性能。代码可在https://github.com/baijiong-lin/forum上获得。
预测糖尿病患者的朴素贝叶斯算法与梯度提升算法的比较
据估计，随着人口老龄化，糖尿病发病率将从19.9%增加到65-79岁的1.112亿人，预计到2030年糖尿病患者将继续增加到5.78亿人，到2045年将增加到7亿人。机器学习是人工智能的一种，旨在理解或识别数据结构并将数据转换为模型。机器学习在健康领域的应用正在迅速增长，越来越多的健康研究人员在研究中使用机器学习算法。一些机器学习算法可以用来做预测，其中之一就是预测糖尿病的分类算法。根据所用几种算法的比较结果，朴素贝叶斯和梯度提升分类算法具有其他算法的最佳值。梯度提升算法在线性样本上取得了较高的效果，准确率为77.09%，f值达到83.39%。朴素贝叶斯对随机样本测试的结果最优，准确率为 76.57%，f 度量值为 82.82%。分层样本测试结果中准确率最高的是梯度提升算法，准确率为77.34%，f值达到83.39%。
沿海城市乡村大气梯度实验（...
本报告是作为美国政府赞助的工作的帐户准备的。美国或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或过程的准确性，完整性或实用性承担任何法律责任或责任，或承担任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任。以本文提及的任何特定商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。