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机器学习方法是在火星上识别和分类的Rampart陨石坑。 J.M. Williams 1（Jwilliams4@unm.edu），A.C。Buie 1，D.P。梅森1，
简介：冲击壁是火星和许多其他行星体的无处不在地质过程，对于整个太阳系中岩石和冰冷体的表面相对年龄至关重要；在过去的数十亿年中，包括古代和现代火星都发生了这样的火山口事件[1]。这些陨石坑可以根据其形态和形成过程进行分类，包括作为斜坡型特征。在火星上对这些火山口形态的分类历史上已经证明了困难和耗时，这主要是由于1）缺乏质量，高分辨率图像和2）图像的巨大图像。我们的新方法试图通过使用基于机器学习的方法（ML）方法在MARS（32°N至32°S）中的较低纬度（32°N至32°S）内的准确分类的Rampart火山口数据库来纠正此问题。
使用机器学习对陨石反射光谱进行分类。 S. Saha 1，T。H。Burbine 2,3和M. D. Dyar 2,3，1计算机科学系
模型结构：我们的方法利用火箭（随机卷积内核变换）算法[4]从陨石光谱中提取数值特征。虽然火箭在时间序列分类中的有效性被广泛认可，但其能力与本研究中光谱分类的挑战非常吻合。反射光谱虽然不是传统的时间序列，但在与时间序列数据具有相似性的波长跨波长中显示顺序模式。火箭的计算效率和对噪声的鲁棒性使其成为此任务的理想选择，在这种任务中，捕获微妙的光谱模式至关重要。它将大量随机初始化的卷积内核应用于光谱，每个卷积内核都有随机参数，例如长度，扩张，偏置和填充物。这种随机化使火箭列出了数据的局部和全局特征，这对于区分光谱模式至关重要。
雨技术
随着数字交易的迅速扩展，统一的付款接口（UPI）已成为当今世界上金融交流的青睐和方便的方法。然而，对数字平台的依赖日益增长也有助于欺诈活动的上升。本文介绍了一个强大的UPI欺诈检测系统，该系统利用高级机器学习技术来增强数字交易的安全性。建议的系统利用各种功能，包括交易模式，用户行为和设备信息，以开发全面的欺诈检测模型。机器学习算法，例如监督学习分类器和异常检测方法，用于分析历史交易数据和发现指示欺诈活动的模式。该模型利用包含合法和欺诈性交易的标签数据集，使其有效地区分正常和可疑活动。关键字：交易，付款，UPI，攻击者，欺诈，骗子，金钱，数据集。随机森林；决策树；逻辑回归；机器学习；梯度提升方法；混淆矩阵
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
智力的emach.ai卡集成了thales payshield hsm以丰富
拥有三十年的领域专业知识，智力通过四种业务提供了全面的银行和保险技术产品：全球消费者银行业务（IGCB），全球交易银行（IGTB），智力和数字技术的商业技术（IDTC）。智力是应用设计思维的先驱，而我们的8012金融科技设计中心是全球第一个致力于设计思维原理的设计中心，强调了我们致力于持续有影响力的创新的承诺，以满足不断增长的数字化转型需求。，我们自豪地为全球325多个客户提供服务，并在主要全球金融枢纽的解决方案建筑师，领域和技术专家的支持下提供支持。有关智力的更多信息，请访问https://www.intellectdesign.com/
机器灌注技术在肝移植中用于优化移植物
本出版物的内容由蒙特利尔大学医院中心 (CHUM) 的卫生技术和干预方法评估部门 (UETMIS) 编写和编辑。该文件也可在 CHUM 网站上以 PDF 格式获取。作者： Imane Hammana，博士。Alfons Pomp，医学博士，FRCSC，FACS 如需了解本出版物或任何其他 UETMIS 活动的信息，请联系： 卫生技术和干预方法评估部门 (UETMIS) 蒙特利尔大学医院中心办公室 B06.8057 1050, rue Saint-Denis Montreal (Quebec) H2X 3J3 电话：514 890-8000，分机 36132 传真：514 412-7460 电子邮件：detmis.chum@ssss.gouv.qc.ca 如何引用本文：“卫生技术和干预方法评估部门 (UETMIS)”。蒙特利尔大学医院中心。用于肝移植中移植物优化的机器灌注技术。摘要註釋。由 Imane Hammana 和 Alfons Pomp 准备。 2025年1月”。 ISBN 978-2-89528-179-5 只要注明出处，即可全部或部分复制本文。
人工智能和机器学习
人工智能（AI）和机器学习（ML）纳入精确农业的整合正在改变农业实践，提供创新的解决方案，以优化生产力，资源使用和可持续性。精确农业利用传感器，无人机，GP和卫星图像等先进技术来收集有关土壤，农作物，天气和环境因素的实时数据。AI和ML是处理和分析这些大量数据的关键推动力，使农民能够以高准确的准确性做出数据驱动的决策，预测作物产量，管理灌溉并检测虫害爆发。这些技术自动化农业任务，优化输入使用（例如水，肥料，农药），并最大程度地减少废物，从而提高了运营效率并降低了环境影响。尽管有很有希望的收益，但诸如高初始成本，数据质量和技术专业知识的需求之类的挑战仍然是广泛采用的障碍。尽管如此，AI和ML的持续进步在农业的未来中具有巨大的潜力，使其更具可持续性，有利可图和对气候变化有弹性。本文探讨了AI和ML在精确耕作中的作用，其应用，收益，挑战和未来趋势塑造了农业景观。现代农场由数据以及许多小工具和技术（例如传感器，GPS卫星，无人机和机器人）运行。实例，AI技术协助农民优化计划，以生产更多的技术及其应用，例如自然界中的资源映射以及对环境变化的影响评估。
使用机器学习和
预测性维护正在通过使组织能够预测机器故障，最大程度地减少计划外停机时间并优化维护时间表来改变行业。本文探讨了高级机器学习（ML）和人工智能（AI）技术在预测维护系统中的应用。使用传感器数据，这些技术可以实时预测机器组件故障，从而允许降低成本并提高生产率的先发制度。本研究回顾了基于AI的关键预测维护模型，例如随机森林，长期记忆（LSTM）网络，支持向量机（SVM）和神经网络，突出了它们的有效性和局限性。本文进一步研究了物联网，云计算和数字双胞胎在增强预测性维护系统中的整合，并强调了AI驱动的预测系统中解释性，可信度和透明度的重要性。关键字：预测性维护，机器学习，人工智能，行业4.0，数字双胞胎，物联网，解释性，可信赖的AI。
喜马偕尔邦电力监管委员会，
（2）本条例自委员会通知的日期起生效。 （3）本条例适用于整个喜马偕尔邦。 (4) 本条例适用于允许连接和开放获取本条例第 2 条第 (m) 款定义的绿色/可再生能源所产生的电力（包括非化石废物能源厂产生的能源），用于州内输电系统（InSTS）或州内许可证持有人的配电系统或两者，包括当此类州内输电和/或配电系统与州际输电系统结合使用时：但发电厂（包括自备发电厂）、消费者或贸易商无资格申请长期、中期或短期开放获取，除非其具有与州内输电或配电系统的连接，视情况而定：进一步规定，一个人可以同时申请连接以及长期、中期或短期开放获取：进一步规定，本条例未明确规定的绿色能源发电、购买和消费的连接和开放获取的其他条件，应符合喜马偕尔邦的规定2024 年喜马偕尔邦电力监管委员会（偏差解决机制和相关事项）条例、2010 年喜马偕尔邦电力监管委员会（授予连通性、长期、中期和短期开放获取和相关事项）条例、2017 年喜马偕尔邦电力监管委员会（促进可再生能源发电和确定关税条款和条件）条例、2010 年喜马偕尔邦电力监管委员会（可再生能源购买义务及其合规性）条例、2006 年喜马偕尔邦电力监管委员会（交叉补贴附加费、额外附加费和交叉补贴分阶段实施）条例以及 2011 年喜马偕尔邦电力监管委员会（确定转网电价和零售供应电价的条款和条件）条例，不时修订。 2. 定义。（1） 在本条例中，除非上下文另有要求——
喜马偕尔邦电力监管委员会西姆拉
印度太阳能公司有限公司（SECI），地址：Sh. Atul Kumar Naik，ED(EM)，NBCC 办公室，B 座大厦 2 号，东 Kidwai Nagar，新德里 - 110023。……根据 2003 年《电力法》第 86(1)(b) 和 (e) 条以及 2024 年《HPERC（业务行为）条例》第 56 和 57 条，被告请愿批准根据 SECI 进行的竞争性招标，根据 ISTS 连接混合动力项目第七部分，从印度太阳能公司有限公司（SECI）采购 900MW 风能-太阳能混合电力。