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使用机器学习的子宫癌预测
子宫癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，对全球妇女构成了重大健康威胁。及时检测和准确的诊断对于有效治疗和提高存活率至关重要。但是，传统的诊断方法通常涉及耗时和资源密集型程序，这可能导致治疗延迟。随着高级计算技术的出现，机器学习（ML）已成为一种变革性方法，提供了强大的工具来分析大型数据集，识别模式并提高医学诊断的预测准确性。本文使用机器学习提出了一个全面的子宫癌预测框架，利用先进的算法来处理临床和病理数据集。这些数据集包括关键属性，例如患者人口统计学，肿瘤特征，遗传标记和组织学亚型。该研究强调了处理缺失值，标准化数据并降低维度的预处理技术，以确保数据集已启动以进行有效学习。该框架结合了一种多模型方法，利用支持向量机（SVM），随机森林和深度学习体系结构来解决医疗数据的多样性。SVM用径向基函数内核实施，以进行稳健分类，而随机森林则采用整体学习来提高模型稳定性并防止过度拟合。此外，具有多个隐藏层和Relu激活功能的深度学习模型旨在捕获数据中的复杂模式。这些模型是使用交叉验证和高参数调整等技术优化的，以实现最佳的预测性能。对有效子宫癌预测系统的需求是由克服诸如数据失衡，患者概况变异性和癌症类型异质性等挑战的需要驱动的。本研究旨在提供可扩展，准确的解决方案，以支持医疗保健专业人员做出明智的决策。此外，它突出了将整合到临床决策支持系统中的潜力，从而实现了实时预测和个性化的治疗计划。通过弥合计算方法和医学应用之间的差距，这项研究有助于肿瘤学中机器学习的不断增长，为早期癌症检测的进步铺平了道路，并改善了患者护理结果。
终生的信息和通信技术（ICT）...
摘要终生学习中信息与通信技术（ICT）的整合已成为衰老人群的变革性途径。终身学习在老龄化人群中的生计中起着重要的作用。最有效的方法是使老年人能够获取信息并知道如何正确使用信息。这项研究的重点是ICT对Katsina State三个区域中衰老的农民，商人和退休人员对终生学习的影响。着眼于衰老人口统计学的认知活力，社会参与和整体福祉。ICT和终身学习的合并提供了认识，意义上的量身定制的支持和用户友好的接口，社会可以确保衰老的个人充分利用ICT的潜力，以促进终身学习。关键字：ICT，终身学习，老龄化人群。在迅速发展的教育和技术，信息与通信技术（ICT）的介绍中，已经成为一种变革性的力量，重塑了个人学习，联系并与知识互动的方式。技术，尤其是数字技术，已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，以至于人们普遍认为每个人都必须具有一定程度的数字素养（Anyikwa，2016年）。这种转变的一个特别动态且有影响力的方面是ICT在老龄化人群中终生学习中的整合。终身学习被广泛定义为在任何时候和任何地方都在一生中追求的学习。随着社会经历越来越多的老年人的人口转变，终身学习的概念具有重新的意义，并且技术在促进这一过程中的作用变得越来越重要。新技术环境的巨大增长被认为是将我们的世界转变为电子全球社会的驱动力（Anyikwa，2016年）。换句话说，成人的学习活动在追求知识中起着显着的作用。Horrigan（2016）指出，大多数美国人认为他们是终身学习者，并且他们参加的活动包括使用技术来更多地了解个人兴趣。尽管那些受过更多教育和更高收入的人更有可能从事终身学习，但技术资产是
IAEA-ICTP联合有关人工智能和机器学习的讲习班，从而推进核工程和技术：从理论到实践
将AI和ML逐步整合到核工程和技术中，强调了对其理论基础和实际应用的强有力理解的需求。本研讨会为参与者提供了对AI和ML的哲学，理论和概念的全面探索，同时强调了他们与现实世界核应用的相关性。主题包括AI范式，机器学习技术和为更安全，可持续核能系统的决策支持。使用现实世界数据集的动手练习将增强概念，建立技能，并使参与者能够评估AI方法的可靠性和有效性。普渡大学IAEA合作中心专家的贡献将提供有价值的见解，从而弥合理论与实践之间的差距，从而推进核技术。
对乌克兰地区供暖部门拟议改革的建议
Introduction........................................................................................................................................................... 8
公园保护区社区发展区
Harden女士还指出，该储备研究已获得批准，从2月左右开始为96。Harden女士补充说，本周将以Quick 97 Catch捕获野猪的工作开始，定于12月18日进行网站访问。Harden 98女士还指出，在下一个99会议上，将考虑剩余的董事会空缺，并为任何有兴趣的居民与社区共享。100
HKBKCE AICTE 强制披露 2024。......
城市和邮政编码 班加罗尔 - 560 045 州/UT 卡纳塔克邦 电话号码（STD 代码） 080-25441722, 080-25443744 080-25443690, 080-25443698 传真号码（STD 代码） 080-25443813 机构办公时间 上午 8:30 至下午 5:00 机构学术时间 上午 8:10 至下午 4:10 电子邮件：info@hkbk.edu.in 网站 www.hkbk.edu.in 最近的火车站（距离公里） 兵营火车站（7 公里） 最近的机场（距离公里） 班加罗尔国际机场，Devanahalli，班加罗尔（29.5 公里） 3 机构类型 机构类别（1） 宗教少数派，私人（无资助）类别（2）机构名称 男女同校 4 机构运营组织名称 卡纳塔克邦穆斯林联合会®
广告ICT支持分析师参考：ME2425069
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