XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMACH
幻想中的机器学习方法...
本研究研究了建立幻想板球团队的三种方法：用户创建的过程，随机过程和K-均值聚类算法。目的是通过检查六场游戏的玩家性能数据来确定最佳的编队策略。随机过程通过在预定参数中随机挑选玩家来创建团队，但用户创建的过程使用基于直观策略的手动选择。使用机器学习技术，根据信用和绩效指标，K-Means聚类算法小组团队，以找到保留在信用限制范围内的表现最佳的团队。这将优化团队组成。我们的发现表明，就整体绩效而言，用户创建和随机生成的团队经常通过K-表示聚类技术执行。这项研究表明了机器学习技术如何通过提供数据驱动的方法来改善幻想板球团队的发展，该方法优于传统和随机方法。关键字：K-均值聚类，幻想板球，幻想点系统，团队优化和玩家
Simone Rademacher
Optimal Transport on Quantum Structures Book in the Series of Bolyai Society Mathematic Studies Publication Date 10/2024 Joint Editorial Work With Prof. Jan Maas (Ist Austria), Dr. Tamás Tiktos (Rényi Institute Budapest), Dr. Dániel Virostek (Rényi Institutek Budapest) Including Lecture Notes of Prof. Eric Carlen, Prof. Alessio Angalli, Prof. Francois Golse和Dario Trevisan教授Optimal Transport on Quantum Structures Book in the Series of Bolyai Society Mathematic Studies Publication Date 10/2024 Joint Editorial Work With Prof. Jan Maas (Ist Austria), Dr. Tamás Tiktos (Rényi Institute Budapest), Dr. Dániel Virostek (Rényi Institutek Budapest) Including Lecture Notes of Prof. Eric Carlen, Prof. Alessio Angalli, Prof. Francois Golse和Dario Trevisan教授
与Python的机器学习文凭... div>
模式：这是一个100％的在线计划，持续3个月，您可以按照自己的节奏提前前进，并每天24小时访问内容。 div>工作表格：文凭有阅读材料，实践练习和最终项目。 div>此外，他们将有可能通过专门的论坛与讲师和其他学生互动。 div>联系人表示：对于任何问题或咨询，我可以通过电子邮件jl.morales@ugto.mx直接与讲师进行交流。 div>此外，还将有咨询和疑问时间表，教师将可以单独或小组为学生提供服务：
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。
机器学习方法估算食物卡路里
当前生活方式肥胖和不良节食习惯导致的健康问题使得监测卡路里摄入成为必要。例如，评估食物的卡路里值对于糖尿病患者控制体重和控制其他慢性疾病至关重要。相反，大多数常用的卡路里控制机制，如估算卡路里含量或在复杂膳食中使用营养图表，不仅繁琐，而且容易出错。这反过来证明了需要由技术和自动化驱动的系统，在这些系统中，卡路里估算几乎不需要用户付出任何努力。当今时代还见证了计算机视觉和深度学习的进步，这有助于更好地应对上述挑战。卷积神经网络是一种以图像识别而闻名的深度学习模型，其众多应用之一是从图像中识别食物，并取得了巨大的成果。CNN 有助于根据某些视觉特征（例如纹理颜色和形状）识别食物，结合食物的体积估计，它们甚至可以帮助计算各种盘子的卡路里含量。因此，出现了比节食系统更方便的卡路里估算应用程序，节食系统需要粘贴食物图片并查询食物的卡路里含量，而满盘没有分量，图像可用于估算卡路里。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。
Macherey -Nagel-什么新功能？ -Aqua Lab
Aqua Lab a.sierzputowski iwspólnicysp。j。Zabłocka10 NIP 524-24-45-688 03-194 WARSAW KRS 0000140632 TEL22 676 90 28 info@aqualab.pl kom690 340 717 www.aqualab.pl
阿尔·加扎利视角下的人工智能：连接自然资源与机器的概念
* 通信地址：hazizah2103@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 的快速发展引发了人们对人工智能在模仿人类认知能力方面的局限性和潜力的质疑。这项研究旨在将 Al-Ghazali 思想中的 nafs（灵魂）概念与现代人工智能的发展联系起来。本研究采用比较方法和定性方法。使用内容分析技术分析数据，以确定 Al-Ghazali 的 nafs nathiqah（理性）概念与人工智能之间的异同。分析的重点包括这两个概念的潜力、局限性和伦理含义。Al-Ghazali 强调了理性在获取知识和发展技术方面的重要性。然而，Al-Ghazali 也意识到人类理性的局限性，即它无法完全理解现实的本质。人工智能虽然能够模仿 nafs nathiqah 的某些方面，但仍然存在根本差异。人工智能基于算法和数据运行，而 nafs nathiqah 涉及意识、直觉和理解意义的能力。人工智能具有改善人类生活质量的巨大潜力，但需要以合乎道德和负责任的方式开发和使用。Al-Ghazali 关于 nafs 的思想可以为理解人工智能的潜力和局限性以及其使用的道德影响提供见解。摘要
机器学习在自动代码检查中的作用 - 系统文献评论
摘要：建筑设计必须遵守众多代码，法律和法规。实际上，尽管有可用的自动代码检查工具（ACC）和该领域的广泛研究，但检查给定设计是否符合所有相关的监管要求仍然是一项手动和耗时的任务。为广泛的法规提供高度自动化解决方案的全面检查系统仍然是一个遥远的目标。最近的研究强调了吸引高级技术（例如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP））以增强ACC能力的潜力。因此，这项工作旨在审查在代码合规性检查中实施ML技术方面的最新进步，识别知识差距并提出未来的研究方向。通过实施系统的文献综述方法，我们确定了域内的三个关键研究领域：处理监管文本，处理设计信息和整体检查机制。现有的努力使用各种ML算法来探索这些领域的每个领域，以提高其有效性。尽管取得了显着进步，但由于法规的复杂性，法律文本的歧义和培训数据的稀缺性，挑战仍然存在，所有这些都限制了提出的方法的可扩展性。此外，虽然ML通过从数据中学习而不是依靠硬编码规则来增强灵活性，但它引入了对建筑许可至关重要的决策过程中的不确定性。评论强调了混合方法的潜力，这些方法结合了基于规则的系统和ML模型的优势，以有效解决这些挑战。