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基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum ) 植物疾病分类 = 基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum )植物疾病分类
在孟加拉国，番茄种植面临重大挑战，因为它易受各种微生物、寄生虫和细菌感染。通常，这些疾病的早期症状首先出现在根部和叶子中，使及时检测变得复杂。这项研究解决了及时准确检测番茄植株疾病的挑战，这对于有效的植物保护管理至关重要。传统的人工检查方法既耗时又主观，导致实施必要的保护措施的延误。因此，使用图像处理技术和机器学习算法快速可靠地检测番茄植株叶片中的疾病，旨在简化化学应用反应的检测过程。在不同光强度、视线角度和距离下捕获了一个包含 250 张番茄植株叶片图像的数据集。应用图像增强技术来增加数据集，共得到 529 张图像。这些图像被转换为 LAB 彩色图像，然后使用 OTSU 算法分割叶片图像并估计受影响患病区域的百分比。还从分割的叶片图像中提取了各种纹理特征以创建训练数据集。机器学习算法，包括支持向量机 (SVM)、K 近邻 (KNN) 和决策树，都使用该数据集进行训练和评估，以将图像分类为健康或患病。二次 SVM 算法为该数据集提供了 97.7% 的最高测试准确率。这种非破坏性处理对于提高疾病检测效率和减少番茄生产损失有着巨大的希望，无论是在孟加拉国当地还是全球。
C1-撒酯酶抑制剂缺乏症的长期结局
AR的诊断通常是基于与致病过敏原相关的症状史以及通过皮肤刺测试（SPT）或血清特异性IGE（SIGE）评估的毒害过敏原敏感的症状史进行的。4,5但是，SPT或SIGE检测到Aeroallergen的阳性发现可能并不总是与临床过敏性疾病相关。 6最近的一项研究发现，有42％的SPT结果患者没有与测试过敏原相关的过敏性症状。 7鼻挑衅测试（NPT）是用于确认负责AR症状的过敏原的标准方法。 但是，NPT并未在临床实践中常规使用，因为它们耗时并且需要患者合作，尤其是儿童可能无法提供的患者合作。 房屋尘螨（HDM）是南亚国家（包括泰国）的鼻炎患者，最常见的是表现出敏感性。 8当前的研究旨在根据HDM NPT结果确定HDM SPT平均WHEAL直径（MWD）和SIGE水平的临界值。4,5但是，SPT或SIGE检测到Aeroallergen的阳性发现可能并不总是与临床过敏性疾病相关。6最近的一项研究发现，有42％的SPT结果患者没有与测试过敏原相关的过敏性症状。7鼻挑衅测试（NPT）是用于确认负责AR症状的过敏原的标准方法。但是，NPT并未在临床实践中常规使用，因为它们耗时并且需要患者合作，尤其是儿童可能无法提供的患者合作。房屋尘螨（HDM）是南亚国家（包括泰国）的鼻炎患者，最常见的是表现出敏感性。8当前的研究旨在根据HDM NPT结果确定HDM SPT平均WHEAL直径（MWD）和SIGE水平的临界值。
使用多层感知器进行糖尿病分类...
提交轨道 摘要 提交日期：2024 年 11 月 7 日 糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是由于身体产生胰岛素的能力受损而导致血糖水平高（高血糖症）。根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据，糖尿病患者的数量将在 2024 年迅速增加到 7 亿人。因此，我们需要找出感染糖尿病的诱因。其中之一是使用机器学习方法。机器学习用于对哪些因素可能导致感染糖尿病进行分类。进行这种分类的众所周知的方法之一是多层感知器 (MLP) 方法，它是一种由多层组成的人工神经网络 (ANN)，其中每层都有相互连接的节点。它的优点是它能够处理复杂数据特征之间的非线性关系——包括患者数据和患者的疾病——因此据说这种方法与本研究非常相关。研究人员还将 MLP 的准确率与其他几种算法（如随机森林、支持向量机和 K-最近邻）进行了比较。这旨在评估 MLP 与其他方法相比在糖尿病分类中的有效性。此外，研究人员还希望克服传统方法在糖尿病分类中的弱点，并提供基于人工智能的解决方案，方法是利用 MLP 处理医疗数据并关注可能影响糖尿病患者的参数或特征。机器学习中的几种技术，如正则化和超参数优化可以防止过度拟合，数据规范化和降维可用于提高模型输入的质量，从而最大限度地提高准确率并使诊断过程更快、更准确。结果表明，与其他算法相比，MLP 在对该疾病进行分类方面具有良好的性能。MLP 获得更稳定、更高的结果。总体而言，可以说 MLP 的应用对改善糖尿病诊断系统做出了重大贡献，有望应用于医疗系统。
使用决策树方法
目前还有许多少年甚至未成年人患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了食用的食物和饮料还含有大量糖，这种疾病通常也是由于缺乏日常活动而引起的。那么，非常有必要进行此类研究以预防并帮助治疗受糖尿病影响或患有糖尿病风险的患者。然后，为了帮助卫生部门，该研究是使用决策树算法方法进行的，并使用RapidMiner工具进行了。在使用决策树算法方法中，在糖尿病的分类中使用了77.34％，精度，精度，即75.08％，召回97.60％和F1得分为0.8486，这表明使用糖尿病方法使用糖尿病的数据来预测使用糖尿病的数据的准确性，该准确性是使用糖尿病方法的准确性是84.86％。使该方法具有相当高的准确性。关键字：数据挖掘，分类，糖尿病，决策树，快速矿工摘要 - 糖尿病是一种疾病，不仅会攻击年龄的人，而且目前许多青少年甚至未成年人已经患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了含有大量糖的食物和饮料外，这种疾病还因缺乏日常活动而引起。因此，人们认为这种研究非常颈动作，还可以帮助治疗已经患有糖尿病或患有糖尿病风险的患者。为了帮助您在卫生部门的帮助，使用决策树算法方法进行了这项研究，并使用RapidMiner工具进行了研究。在使用决策树算法方法中，在糖尿病的分类中，准确性结果为77.34％，精度为75.08％，召回97.60％，F1得分为0,8486，这表明使用决策Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree方法的精确度预测了精确的准确性。因此，人们认为该方法具有相当高的准确性。关键字：数据挖掘，分类，决策树，糖尿病，快速矿工
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。
引用：Harintajinda，S.，Klangkalya，N.，Kanchongkittiphon，W.，Rerkpattanapipat，T.，Kerddonfak，S.，Manuyakorn，W。（0000）。 R
AIT是一种具有独特能力改变疾病进展的长期治疗方法。对AR患者特别有用，因为它可以改变对过敏原的免疫反应并持续缓解过敏症状。4皮下免疫疗法（SCIT）和舌下免疫疗法（SLIT）是AR用于AIT的两种主要形式。scit是泰国使用数十年多的更普遍的方法，包括两个阶段。最初，堆积阶段涉及逐渐增加过敏原剂量，直到达到有效的维持剂量，通常需要4到6个月。随后，维持阶段，其中患者接受一致的剂量，通常每2至4周一次施用每2至4周的范围，至少三年。需要这种延长的持续时间才能实现临床和免疫学耐受性，从而确保临床益处的持久性和2型免疫力的抑制。已证明AIT的临床功效可显着降低AR症状和救援药物的需求。5,6此外，已经发现AIT可有效降低患哮喘的风险，并在中断后保持治疗作用。7,8
10.1002/sres.2994 Klarin, A.、Abadi, HA 和 Sharmelly, R. (2024)。人工智能的专业性：技术与道德之间的联系。系统研究与行为科学，41(4)，557-580。https://doi.org/10.1002/sres.2994 本期刊文章发布于 Research Online。https://ro.ecu.edu.au/ecuworks2022-2026/3636
组织和机构正在开发涉足深度学习和通用人工智能 (AI) 的技术，这是第五次工业革命的领域 (El Namaki, 2018 ; Petrillo et al., 2018 ; Serrano, 2018 ; Valenduc, 2018 )。技术格局发展速度越来越快，政策制定者和机构正在努力规范人工智能技术，以确保这些技术的道德行为 (Heilinger, 2022 ; The Bureau of National Affairs, 2020 )。因此，参与人工智能技术开发的主体的道德义务问题变得越来越重要，尤其是考虑到与技术相关的自主行为，更重要的是，影响社会的道德结果 (Gibert & Martin, 2022 ; Matthias, 2004 ; Ziewitz, 2016 )。
澳大利亚关键的矿物机会| 2023
Organization Name The Ministry of Economic Affairs and Climate Wilbert Schaap Ministry of Education, Culture and Science Jennifer Lieuw Ministry of Economic Affairs and Climate Hein Gevers National Service for Enterprise Netherlands Hans Bosch (Industry) National Service for Ondernemend Nederland Ruben Wassink (Digital) Netherlands Space Office (SPACE) RAYMOND (SPACE) Raymond (Space) Raymond (Space) Raymond)P.P.）例如威利安·韦兰（Willianne Welland）空中客车防御和太空荷兰阿马尔·图拉比（Amal Tourabi Airbus）防御和荷兰太空荷兰亚瑟·范·范德·梅尔（Arthur van der Meer）空中客车防御和荷兰太空荷兰马洛（Marloes） Anthonie Stuiver Albemarle Catalysts Company B.V. Ludo Boot Amsterdam Smart Cornia Dinca ASML持有N.V. Maarten Voncken ASML荷兰B.V.弗朗斯列表阿斯特隆：荷兰射电天文学研究所库斯·凯格尔·阿斯特龙：荷兰射电天文学研究所Marco de Vos Astron：荷兰射电射线天文学研究所Mark Bentum Astron：荷兰荷兰学院学院天文学Mark Ruiter Automotivenl B.V.让·皮埃尔（Jean Pierre） Maartje Koppelman Berkeldal B.V. Wybren Jouwsma Bioclear Earth B.V. Jeroen Tideman黑洞B.V. Frans von der Dunk Bosch Eco咨询Rieks Bosch Brodford Engineering B.V. Erwin van der Kroon Brainport Eindhoven欧盟办公室WIM儿童中央统计局Hermanus Rietveld Centric Centric Netherlands B.V. Ben van Lier科学技术研究中心B.V. Pedro Russo
实施用于图像分类的计算机视觉...
摘要 - 史塔迪此案例研究人员讨论了使用OpenCV和Python对猫和狗图像进行分类的计算机视觉实施。进行此案例研究的目的是能够开发一个可以区分高准确性的猫和狗图像的分类模型。该过程始于从猫和狗的图片中收集数据集，然后对其进行处理以提高图像的质量。数据增强技术将应用于扩展数据集变化并改善模型性能。卷积神经网络（CNN）算法用作分类模型的基础。CNN模型是使用已通过交叉验证处理和验证的数据集训练的，以避免过度拟合。OPENCV用于处理基本图像操作，例如调整大小，颜色转换和数据增强，而深度学习框架（例如用于构建和训练CNN模型的张力流）等深度学习框架。实验结果将表明，CNN模型可以实现能够在分类猫和狗的图像时达到令人满意的准确性。