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释放物联网和区块链的力量
作为物联网（物联网）和区块链技术的融合，它越来越多地塑造多样化的领域。这种融合对强化安全，增强隐私和简化操作的潜力引发了相当大的学术兴趣，从而产生了令人印象深刻的文学作品。但是，使用潜在的Dirichlet分配（LDA）剖析和分类这一领域存在明显的研究。这篇评论论文努力通过精心分析仅从Scopus数据库中绘制的4455个期刊文章的数据集来弥合差距，该数据集围绕着物联网和区块链应用程序捕捉。利用LDA，我们从该系列中提取了14个不同的主题，并在该跨学科领域中提供了研究主题的广泛视野。我们的探索强调了与物联网和区块链有关的研究的增长，这强调了这种技术合并的不断上升。在供应链管理和医疗保健数据管理和安全性中的供应链管理和区块链中的物联网和区块链集成中，表明这种融合具有转换供应链和安全医疗保健数据的重要潜力。 同时，较少讨论的主题包括基于区块链的物联网系统中的访问控制和管理以及使用区块链和物联网的无线传感器网络中的能量效率。 据我们所知，本文是在物联网和区块链研究的背景下使用LDA的第一个，提供了有关现有文献的独特观点。表明这种融合具有转换供应链和安全医疗保健数据的重要潜力。同时，较少讨论的主题包括基于区块链的物联网系统中的访问控制和管理以及使用区块链和物联网的无线传感器网络中的能量效率。据我们所知，本文是在物联网和区块链研究的背景下使用LDA的第一个，提供了有关现有文献的独特观点。此外，我们的发现为提出的未来研究方向铺平了道路，刺激对较少探索的方面的进一步研究并维持这种动态场的增长。
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使用线性判别分析算法对心脏病进行分类
摘要。缺血性冠心病是全球死亡的第一大原因。发现这种疾病只能通过直接与心脏病专家进行咨询，这当然不小。因此，需要系统来检测精度但低成本的患者的心脏病。随着技术的发展，尤其是在人工智能领域，有机器学习技术可以增强自动检测能力。线性判别分析是预测尽早检测心脏病的机器学习方法之一。在这项研究中，实施线性判别分析算法以对心脏病进行分类。使用的数据集来自UCI机器学习存储库。这项研究进行了两种实验疾病，对心脏病进行了两种基于痛苦的心脏病分类，其他是将心脏病分类为5级阶段。结果证明，使用2类LDA的分类器的性能大于5类。LDA算法的性能在将心脏病与2个标签分类为靶标或输出s中。从这些结果中，精度值为0.82，召回值为0.81，F1得分值为0.81，精度为81.22％。
分析瞬时大脑相互作用对运动图像分类任务的贡献
这项研究的目的是分析电极之间的相互作用的贡献，即以相关性或jaccard距离测量，对运动成像范式中两种作用的分类，即左手运动和右手运动。分析是在两个分类模型中进行的，即静态（线性判别分析，LDA）模型和动态（隐藏的条件随机范围，HCRF）模型。还分析了在静态和动态模型中使用滑动窗口技术（SWT）的影响。The study proved that their combination with temporal features provides significant information to improve the classification in a two-class motor imagery task for LDA (average accuracy: 0.7192 no additional features, 0.7617 by adding correlation, 0.7606 by adding Jaccard distance; p < 0.001) and HCRF (average accuracy: 0.7370 no additional features, 0.7764 by adding相关性，通过添加Jaccard距离为0.7793；另外，我们表明，在相互作用度量或分类器本身的性质上，电极之间的相互作用显着提高了每个分类器的性能。
肥胖和对类风湿关节炎的晚期疗法的反应
目标。与类风湿关节炎中的非TNFI生物学疗法相比，我们对肿瘤坏死因子抑制剂（TNFI）进行了研究，以测试是否修改了每种疗法的效果。方法。我们利用了Corevitas的数据。，我们根据治疗开始后6个月研究了基于临床疾病活性指数（CDAI）的3种临床结果：1）实现低疾病活性（LDA）； 2）变化与最小临床重要差异一样大（MCID）； 3）绝对变化。我们对BMI进行了分类，并利用受限的立方花键来考虑非线性关联。我们使用线性和逻辑回归来评估与响应的关联，并调整混杂因素。确定治疗的比较有效性是否因BMI而变化，我们测试了BMI与治疗类别之间的相互作用。结果。样本包括2,891个TNFI和3,010个非TNFI启动器。在所有发起人中，患有严重的肥胖症的人的实现LDA或MCID的几率较低，CDAI得分的提高较小，尽管调整会减弱关联。低BMI与调整模型的响应率降低有关，包括LDA的几率较低（优势比0.32 [95％的置信间隔（95％CI）0.15，0.71]，p = 0.005）。通过TNFI和非TNFI疗法进行了分析，表明BMI类别的TNFI与非TNFI的临床反应率没有差异（所有相互作用的P均用于相互作用> 0.05）。tnfi 95％CI中非TNFI生物学拟合的估计。结论。这项研究观察到肥胖和体重不足患者的反应率较低，并且没有证据表明非TNFI治疗比特别是BMI类别的TNFI疗法具有出色的作用。
了解和管理高多巴胺活动（...
技术解决方案：诸如OPAL之类的应用程序以控制使用情况，切换到轻型手机之类的设备，为社交媒体应用程序设置计时器或删除上瘾的应用程序。行为干预：远程露营或无数字区域，屏幕时间严格限制。排毒的长度取决于该人 - 可能在3天到3个月内。您会知道，您已经不再本能地进入应用程序，更少地拿起手机，发现自己进入更多的LDA并享受它们或降低上述症状时，已经达到了正确的时间。2周的排毒往往是一个很好的起点。当您从HDA“快速”中添加LDA很重要。有一个列表并计划添加这些回音 - 它们将变得越来越容易启动和完成 - 并再次享受。专业指导：与医疗保健提供者合作制定个性化的排毒计划，包括认知行为疗法（CBT）技术。意识提取：认识并准备排毒期间的负面情绪的初步增加。
EE4146：数据工程和机器学习
新兴的机器学习技术介绍机器学习技术：统计方法，例如判别分析和主要成分分析；有监督的学习，例如天真的贝叶斯分类器，K最近的邻居和神经网络；无监督的学习方法，例如自组织图和聚类；高维降低，例如线性判别分析（LDA），多种多样学习和特征选择方法；诊断分析和实际案例研究。
流量测量 - SciELO
早期湍流研究已得到包括压力测量在内的实验方法以及热线风速仪 (HWA) 的点测量技术的补充。使用这些侵入式方法的特殊困难包括逆流、涡流和高度湍流。此外，侵入式探头容易受到非线性（需要校准）、对多变量效应（温度、湿度等）的敏感性）以及破损等问题的影响。随着 20 世纪 60 年代中期激光的发展，非侵入式流量测量变得实用。气体激光器问世后不久，Yeh 和 Cummins 就开发了激光多普勒风速仪 (LDA)。这是流体诊断领域最重要的进步之一，因为我们现在拥有了近乎理想的传感器。具体而言，输出完全是线性的，无需校准，输出噪声低，频率响应高，速度测量独立于其他流动变量。在过去的三十年中，LDA 技术在光纤等光学方法以及先进的信号处理技术和软件开发方面取得了重大进步。此外，LDA 方法已扩展到相位多普勒技术，用于测量颗粒和气泡尺寸以及速度。激光和相机技术的快速发展为限定（流动可视化）和随后量化整个流场测量提供了可能性。使用包括第二个摄像头的改进的 PIV 系统也可以测量颗粒和气泡的尺寸。粒子图像测速 (PIV) 的发展已成为众多应用中最受欢迎的流量测量仪器之一。相机和激光技术以及 PIV 软件的现代发展继续提高 PIV 系统的性能及其对困难流量测量的适用性。除了瞬时测量流量外，现在还可以使用高频激光器和高帧率相机进行时间分辨测量。平面激光诱导荧光 (PLIF) 现已提供
使用多阶段分类器的机器学习
最近，泥烤种植可以在经济上为农村人口提供帮助。然而，泥泞中的现有寄生虫可能会干扰泥泞的长寿。不幸的是，寄生虫已被确定住在数百种泥泞中，尤其是在马来西亚的Terengganu沿海水中。本研究通过使用机器学习技术根据其类别研究了寄生虫特征的初步识别。在这种情况下，我们使用了五个分类器，即逻辑回归（LR），K-Nearest邻居（KNN），高斯天真贝叶斯（GNB），支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA）。我们将这五个级别的fiers与寄生虫分类的最佳性能进行了比较。涉及三个阶段的分类过程。首先，将寄生虫分为两个类别（正常和异常），无论其腹侧类型如何。第二，分类性（女性或男性）和成熟度（成熟或不成熟）。最后，我们比较了五个分类器以识别寄生虫的物种。实验结果表明，GNB和LDA是在泥蟹属scylla内对根茎寄生虫进行初始分类的最有效的分类器。
人工智能的回归：使用主题建模对人工智能法律研究的分析
人工智能研究正处于其历史上的第三次繁荣时期，近年来，与人工智能相关的主题在法律等新学科中获得了相当大的欢迎。本文探讨了人工智能法律研究的构成及其发展方式，同时解决了信息检索和研究重复的问题。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模对 3931 篇期刊文章的数据集进行研究，我们探讨了三个问题：(a) 人工智能法律研究中的哪些主题可以区分？(b) 这些主题是什么时候讨论的？和 (c) 可以检测到类似的论文吗？主题建模共产生 32 个有意义的主题。此外，研究发现，截至 2016 年，人工智能法律研究急剧增加，主题随着时间的推移变得更加细化和多样化。最后，通过比较算法和人类专家得出的相似性评估，可以发现评估结果往往一致。研究结果有助于了解人工智能法律研究如何随时间演变，并支持开发机器学习和信息检索工具（如 LDA），帮助构建大型文档集并识别相关文章。