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通过准确的测量和管理消费者价格指数（CPI）来确保价格稳定，从而促进了有利于可持续增长，投资和就业的稳定经济环境。作为关键的经济指标，CPI对通货膨胀，购买力和生活成本进行了全面评估，这是政策制定者，企业和消费者的重要工具。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。 认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。 准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。 机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。 但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。 这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。 模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。 结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。 这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。
使用机器学习的高级足球分析系统，
当今可用的高级实时对象检测算法。Yolov5在视频的每个帧中都可以检测各种对象，包括球员，裁判和足球本身。此检测步骤形成了系统的骨干，因为这些对象的准确识别对于跟踪和进一步分析至关重要。为了提高检测性能，该模型在特定于足球比赛的自定义数据集上进行了微调和培训，从而提高了其在动态环境中检测球员，球和其他相关对象的准确性。微调使模型可以学习足球场景的独特功能，例如统一的颜色，球运动和裁判定位，从而确保实时检测中更高的精度。2。通过深度学习模型跟踪：检测到对象后，下一步是跟踪其
人工智能：人类与机器的考验
eyildiz@erciyes.edu.tr 摘要 本文旨在彻底分析人工智能 (AI) 和人类智能的定义、测量和应用，强调这两种智能之间的相似之处和不同之处。虽然人类智能包含广泛的认知能力，但人工智能通常针对特定任务进行优化。通用人工智能 (AGI) 的概念对于评估人工智能与人类智能的接近程度至关重要。人工智能的快速发展对管理、教育和研究等领域做出了重大贡献，同时也需要考虑其伦理、经济和环境层面。本文采用隐喻语言，以确保深入理解主题并保持读者的兴趣。此外，它还研究了人工智能与大数据、自然语言处理 (NLP) 技术之间的关系，以及人工智能与人类专业知识之间的协作。在此背景下，强调了人工智能的道德使用及其通过跨学科合作对科学进步的贡献。 关键词：人工智能、人类智能、通用人工智能、道德和经济层面、跨学科合作、可持续人工智能。引言与文献综述1. 人类智能的进化：人工智能的兴起与隐喻
“机器学习：算法和现实世界应用程序”
a。 K-均值聚类b。分层聚类c。主成分分析（PCA）d。自动编码器3。强化学习算法增强学习（RL）的重点是通过与环境互动来做出决策的培训模型。该模型通过根据其采取的行动获得奖励或处罚来学习。a。 Q学习b。深Q-Networks（DQN）4。深度学习算法深度学习涉及具有许多层次（也称为深神经网络）的神经网络，它用于解决涉及非结构化数据（例如图像，音频和文本）的问题。a。卷积神经网络（CNN）b。复发性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）网络c。生成对抗网络（GAN）d。变压器网络（BERT，GPT）5。机器学习的现实世界应用这里是ML产生重大影响的某些领域：
机器人技术和智能机器的博士课程
描述：在不受约束的情况下与人相互作用的机器人中，人类的观察至关重要。这包括根据人类跟踪，行动识别，凝视跟踪，手跟踪的意图理解，并以截然不同的时间和空间尺度进行动作[1]。事件 - 摄像头提供了稀疏的感知，可降低适应不同闪电条件的计算成本和高动态范围，并适应观察到的现象的内在动力学。当前的最新模型不能完全利用事件 - 面膜特征及其优势，需要探索新的模型和方法[2,3]。这些模型需要利用时间分辨率和信息frome通风型相机，实时稳健工作并减少培训数据集，并能够迅速适应数据集中未很好地代表的各种受试者。
使用AI和机器学习的电影推荐系统
推荐系统在这个数字世界中起着重要作用，尤其是在娱乐界，其中成千上万的内容淹没了用户的选择。电影推荐系统源自用户在选择最相关的电影时的偏好，评分和行为。基于人工智能和机器学习算法的电影推荐系统的纸张开发。具体来说，本报告基于通常用于创建个人建议的两种类型的方法：协作过滤（CF）和基于内容的过滤（CBF）。在Movielens数据集中对这两种算法进行了实验，表明它们能够为观众提供正确和多样化的电影推荐。作为这项研究的副产品，我们提出了一种混合方法，该方法结合了两种方法，以克服每个方法的缺陷。因此，它意味着它在混合模型建议方面的性能要比有关建议的准确性和用户满意度的单个方法更好。
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。