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使用深度学习技术实现脑肿瘤自动分类
摘要。脑肿瘤是一种因脑细胞异常生长而引起的严重疾病。脑肿瘤大致分为两类，即恶性（癌性）和良性（非癌性）。随着肿瘤的生长，颅骨内的压力会增加，从而损害大脑并危及生命。早期发现和分类脑肿瘤非常重要，因为它有助于选择最合适的治疗方法来挽救患者的生命。通常，医生可以手动进行脑肿瘤检测，或者在脑部 MRI 图像的情况下使用机器学习模型。在文献中，人们发现 CNN、DCNN 和 RNN 等深度学习技术在图像处理应用中表现出良好的效果。本文旨在利用 CNN 深度学习技术有效地检测和分类脑肿瘤。数据集来自 Kaggle。所提出的方法分别通过 CNN 和 Resnet50 实现了 93.5% 和 98.4% 的准确率。
使用机器的心脏病预测调查
心脏在生物体中起着重要作用。诊断和预测心脏相关疾病需要更精确，完美和正确性，因为一个小错误会导致疲劳问题或人死亡，与心脏有关的死亡病例很多，其计数逐日呈指数增长。要处理这个问题，对预测系统的必要性是对疾病的认识。机器学习是人工智能（AI）的分支，它在预测任何类型的事件中提供了享有声望的支持，这些事件都可以接受自然事件的培训。在本文中，我们通过使用Kaggle数据集进行训练和测试来计算预测心脏病的机器学习算法的准确性。用于实施Python编程Anaconda（Jupyter）笔记本电脑是最佳工具，它具有许多类型的库，标头文件，可使工作更加准确和精确。
基于深度学习的脑肿瘤检测的优化和效率分析
脑肿瘤在全球范围内散布非常快。这是一种侵略性疾病之一，如果未被及时检测到，最终导致死亡。神经科医生和放射科医生的艰巨任务是在早期检测脑肿瘤。然而，从磁共振成像图像中手动检测脑肿瘤是有挑战性的，并且易受错误，因为这是经验丰富的医生。为解决这两个问题，开发了自动化的脑肿瘤检测系统，以便早期诊断该疾病。在本文中，通过MRI图像进行诊断以及其类型的分类。所提出的系统可以特异性地分类四个脑肿瘤状况分类，例如脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤，神经胶质瘤肿瘤和无肿瘤。卷积神经网络方法用于分类和诊断，其准确性约为93.60％。这项研究是在一个Kaggle数据集上进行的，该数据集由3274次大脑MRI扫描组成。该模型可用于实时脑肿瘤检测。
使用
妊娠糖尿病是一种高血糖的一种形式，在孕妇中表现出来。，如果您怀孕的任何时刻发生这种情况，可以在分娩期间和分娩后经历并发症。尤其是在仅偶尔检查孕妇检查的地方，如果发现危险，则可以减少危害。医疗保健行业不受使用机器学习算法开发的智能系统所带来的广泛转变。这项研究提出了一个合并的预测模型，用于识别可能患糖尿病的孕妇。数据集是从Kaggle，妊娠糖尿病（GDM数据集）获得的，其中包括3526名孕妇的记录。使用了八种模型，包括传统的（支持矢量机，随机森林，逻辑回归，XGBoost，决策树，SGD）和深度学习（人造神经网）模型，并且发现的结果范围从模型的87％-97％。结果表明，深度学习模型可以显着提高预测准确性。
研究文章 基于 Mobilenetv1 的深度学习模型实现脑肿瘤精准分类
摘要 脑肿瘤是最危险的疾病之一，受伤一段时间后会导致死亡。因此，建议医生和医疗保健专业人员尽早诊断脑肿瘤并遵循他们的指示。磁共振成像 (MRI) 可用于提供足够且实用的数据来检测脑肿瘤。基于人工智能的应用程序在疾病检测中发挥着非常重要的作用，提供令人难以置信的准确性并有助于做出正确的决策。特别是，深度学习模型是人工智能的重要组成部分，具有诊断和处理医学图像数据集的能力。在这方面，一种深度学习技术 (MobileNetV1model) 被用于从 Kaggle 平台收集的 1265 张图像中检测脑部疾病。通过四个主要指标研究了该模型的行为。本文从最重要的指标，即准确性，推断出该模型在诊断这些图像方面具有显着效果，因为它获得了超过 97% 的准确率，这是一个非常好的效果。
美国信用风险分析的机器学习
贷款贷款金融机构面临风险，这需要采用强大的框架来有效地管理它。虽然已经在整个金融行业应用了传统方法，但人工智能的出现为组织提供了利用高级方法来管理信用风险的机会。本文着重于机器学习技术用于信用风险分析的应用。从Kaggle数据库中提取了与借款人有关的信息的辅助数据，以模拟信用局数据。在本研究中采用了随机森林中的两个合奏模型和梯度提升。调查结果表明，贷款还款，借款人的收入和贷款利率的收入百分比是确定违约者的最重要特征。此外，评估结果表明，随机森林和梯度增强算法的表现都很好，F1得分分别为92.9％和93％。建议金融机构应优先考虑其数据的验证和全面性，因为精确的数据对于开发弹性模型至关重要。
研究论文：使用集成迁移学习和量子变分分类器进行脑肿瘤检测的新模型
如果没有正确诊断，脑肿瘤是一种细胞异常增大。早期发现脑肿瘤对于临床实践和生存率至关重要。脑肿瘤有各种形状、大小和特征，治疗方法也各不相同。人工检测肿瘤既困难又耗时，而且容易出错。因此，对计算机诊断系统的需求很大，可以准确检测脑肿瘤。在本研究中，从 inceptionv3 模型中提取深度特征，其中得分向量从 softmax 获取并提供给量子变分分类器 (QVR)，以区分神经胶质瘤、脑膜瘤、无肿瘤和垂体瘤。分类后的肿瘤图像已传递到所提出的 Seg 网络，在该网络中对实际感染区域进行分割以分析肿瘤严重程度。已在三个基准数据集（例如 Kaggle、2020-BRATS 和本地收集的图像）上评估了所报告研究的结果。该模型实现了超过 90% 的检测分数，证明了所提出模型的有效性。
人工智能的开源实践
人工智能领域的实践通常需要在整个开发过程中调动许多资源，而很少有参与者能够完全控制这些资源。开发人员通常会使用开源库（以下称为开源操作系统），例如 Tensorflow 1 或 PyTorch 2 来创建新模型，或者使用 Transformers 库 3 下载预先训练好的模型。如果他们没有自己的数据集，他们会选择从社区网站（例如 Kaggle 4 ）下载数据，以利用加州大学欧文分校在其机器学习库 5 上提出的由学术团队发布的数据集，或者使用公共服务发布的数据，例如来自 data.gouv.fr 6 的数据集目录。他们可以从 Github 7 或 HuggingFace 8 等社区平台检查他们上传的工具、模型和数据是否已经过第三方审查，并且没有严重缺陷。最后，为了分析所获得的结果，他们会将其与其他研究人员获得并发表在科学期刊上的结果进行比较，然后通过发表自己的研究成果为该社区做出贡献。
Ayilara-dewale，OA；阿拉比，AA； olu ... 的乙醇提取物的抗焦虑和抗抑郁作用 伊朗患者的PON1基因表达和RS662多态性的分析 摄影测量法的计算视觉 新诊断的成年患者的自我保健做法... 2D钨氧化钨（WSE2）薄膜的制备... 228社会和行为的相关性变化... 在出售的鸡肉中鉴定弯曲杆菌污染 Mfitiryayo等人，2025年探索世代相传的效果... 农业扩展杂志 木质物种组成，结构，再生状态和碳
摘要：确定房地产价格的传统（手动）方法在某些情况下容易犯错，这些错误可能是由于分心，缺乏专心或易受房地产经纪人欺诈的脆弱性。这项工作着重于使用更多最新方法评估房地产的房屋价格预测。使用诸如房屋定价指数和随机森林机器学习技术等方法的房屋定价已被讨论，提出了一种新方法，作为使用额外树回归的模型，因为它在树木建造过程中引入了额外的随机性。Kaggle波士顿壳体数据集具有506个条目，并采用了14个功能来训练和测试开发的模型，然后通过平均绝对误差和平均平方误差来确定效率。此外，在随机森林回归模型和提出的预测模型之间进行了比较，该模型表明，新的预测模型比随机森林回归产生的性能更好。
互连供应链管理和物流
简介：供应链管理（SCM）和物流是任何企业成功的关键要素，尤其是在当今相互联系的全球经济中。这些功能的有效整合可以提高运营效率，降低成本并创造竞争优势。目的：本文探讨了互连在供应链管理和物流中的作用，强调了所有利益相关者之间无缝协作的重要性。随着数字技术的兴起，例如人工智能（AI）和物联网（IoT），供应链的各个部分之间的连通性正在改善，从而实现了实时数据共享和更大的响应能力。方法：Kaggle内核“ Gelarerouzbahani/Data-Analysis-Supply-Chain-Optimization”执行数据分析，重点是优化供应链过程。结果：通过检查案例研究和行业趋势，这项研究强调了相互联系的供应链如何在动态市场中对业务增长和韧性的关键。结论：对供应链数据集的分析为销售业绩，收入分配，股票水平和运输成本提供了宝贵的见解。