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使用传统计算机的文本分类...
机器学习中使用的神经网络是由几个简单处理器（单位，神经元）组成的系统，这些系统由通信渠道（连接）连接。这些连接具有相应的权重系数，并且每个神经元具有自己的激活函数，该功能接受输入信号以确定输出信号。人工神经网络是数学模型的集合，它们取决于结构，通过计算加权系数和激活函数的方法来确定。学习是训练，其中数据集通过迭代和计算连接的重量系数来训练算法。这些连接存储解决特定问题所需的知识。Scikit学习库中使用的分类器称为
机器学习时代的生物物理学和生物分子模拟学校
在过去的十年中，机器学习（ML）的重新出现已经开始彻底改变我们对科学，技术甚至日常生活的思考方式。mL已迅速成为所有科学领域（包括物理科学）研究的重要组成部分。这所学校试图捕捉有关ML的最新兴奋，尤其是生物物理和生物分子系统，以解决从生物学或生物技术到物理学的各种背景的参与者。
机器学习用于能源优化
这篇题为“热力学与能源系统：机器学习在能源优化中的应用”的论文旨在整合现有关于热力学原理和机器学习技术交叉领域的研究。它全面概述了如何将机器学习应用于传统的热力学框架，以改善各种系统的能源优化。分析提出了机器学习在能源优化应用中的要点和趋势，包括预测分析在预测能源需求方面的潜力、实时数据在改善系统反应性方面的作用，以及在已建立的热力学系统中实施机器学习算法所涉及的问题。研究结果表明，将机器学习应用于能源优化具有巨大的前景。这些发现得到了越来越多成功案例研究和概念验证实施的支持。然而，数据质量、集成复杂性以及热力学和机器学习专家之间跨学科联盟的必要性等障碍也被强调。该分析为利用机器学习优化能源系统的研究人员、从业者和政策制定者提供了宝贵的见解，为可持续能源实践的持续讨论做出了贡献。研究结果可以为未来的研究方向提供参考，并指导更高效、数据驱动的能源管理策略的发展。索引词：热力学原理；机器学习；能源优化；热力学系统；集成
使用机器学习的图像进行分割
摘要：在计算机视觉领域，图像分割通过将复杂的图像划分为不同的段或区域，从而起着至关重要的作用。此过程可以对各种应用程序进行更深入的分析和对视觉数据的理解。我们的项目着重于通过最先进的机器学习技术来推进图像细分。通过利用深度学习，尤其是U-NET及其变体等卷积神经网络（CNN），我们的方法旨在实现高度精确的细分。除了单纯的像素分类之外，我们的目标是生成复杂的面具，以准确描述每个图像中的边界和结构。这项努力不仅旨在实现技术卓越的目标，而且还努力模仿类似人类的知觉，确保我们的模型可以有效地处理多样化和细微的视觉信息。
在电动汽车维护和开发过程中应用机器学习
Nyíregyháza，Sóstóiout31/b，Nyíregyháza，H-4400，H-4400，匈牙利4克拉古杰夫克大学工程学院，SestreJanjić6，SestreJanjić6，SestreJanjić6，Kragujevac 34000，Kragujevac 34000，塞尔维亚34000，serbia摘要，为越来越多的能源提供了能源，并且在越来越明显的动力上，并在范围内进行了更加清晰的工具，并在reNEWES中提供了不断的效果。运输系统的移动性。同时，机器学习在数字双技术中的应用极大地有助于车辆和系统的开发和优化，节省时间和资源以及物质资源。在电动汽车组件方面，电池代表了机器学习最昂贵的元素，可以帮助您在开发过程中优化特征并预测维护时间及其寿命。本文与未来研究的可能领域有关，这些领域通过加强数字双技术的数字化和机器学习，将影响组件的应用和处置的改善，但是在整个生命周期中，包括回收的整个生命周期中，电动汽车的完整系统。
沃尔玛使用机器的销售预测...
摘要：销售预测对于当今的企业至关重要，因为它是改善它的关键因素。“销售预测”是一个人使用不同技术来预测即将到来的几周，几个月或几年的销售的过程。在本研究论文中，文献综述是关于不同研究人员应用的机器学习算法来预测沃尔玛的销售。不同的算法研究人员使用的是神经网络，OLS回归，XGBoost，SVM，Lasso回归，随机森林，额外的树回归，KNN和线性回归。从应用的所有算法中，额外的树回归表现良好，精度为98.20％。最后，我们比较了沃尔玛销售的随机森林，额外的树回归，XGBoost算法和KNN回归模型。Xgboost在其中排名最高，最高准确性为98.24％。这项研究证明了在这一销售预测领域中机器学习的潜力，并开辟了广泛的未来研究范围，以提高准确性。
AI在Ediscovery中的兴起：机器学习如何革新法律数据处理
本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）对法律行业中的杂质的变革性影响。它研究了数字数据的指数增长以及AI技术如何解决这些问题所带来的挑战。本文讨论了文档审查中的关键AI应用程序，包括预测性编码，自然语言处理以及无监督的学习模式识别。它提出了一个地标性Da Silva Moore诉Publyis Groupe案的案例研究，该案件为法律程序设定了AI的先例。本文还深入研究了法律数据处理中AI的道德考虑因素，并提供了对该领域未来发展的见解，例如更复杂的语言模型，区块链集成和特定于行业的AI模型。在整个过程中，本文强调了AI不仅如何提高eDiscovery的效率和准确性，而且从根本上改变了法律专业人员在数字时代的数据分析和案例准备方式。
利用机器图理论的力量
图理论是数学的一个基本领域，探索了顶点之间的关系，这些关系可以代表各种类型的对象，并通过边缘连接。该领域已成为理解和分析各种应用程序（包括社交网络，分子网络，疾病网络和网络建模）中复杂关系的重要组成部分。随着人工智能（AI）的出现及其在日常生活中的蓬勃发展的作用，Graph Doys的应用已扩展到机器学习中。通过利用图理论概念，我们可以降低数据集和简化分析过程的维度，从而增强机器学习模型。本文探讨了如何有效地将图理论应用于机器学习，从而证明了其提高模型性能和数据解释的潜力。
机器视觉标准产品目录
出色的机器视觉系统需要具有基本功能，例如稳定的获取，有效的处理，执行准确性和高质量的图像。在典型的图像采集系统中，有光源，镜头，相机，采集协议，数据传输和数据处理。摄像机与镜头和照明单元合作，以确保高质量的原始图像并最大化目标特征和背景之间的差异，并通过合适的传输协议进行稳定的传输和收集。最后，通过软件从背景中提取目标特征信息，并执行有效的算法处理以获得目标图像。Hikrobot致力于为客户提供视觉系统的一站式采购服务。产品涵盖工业区域扫描摄像头，线扫描摄像头，板级摄像头，红外摄像头以及框架抓框，镜头，光源和电缆等配件。实现视觉系统的构建，供客户满足各种行业的各种应用需求。
ECE 381-应用机器学习
学分和联系时间：3个学分，3个联系时间讲师：Tao Han博士，电子邮件：tao.han@njit.edu目录课程描述：本课程是为学生准备机器学习和人工智能的新环境。该课程由两个主要部分组成：1）基本应用机器学习技术，包括深度学习，回归，分类，卷积神经网络，生成的对抗性网络和模型压缩； 2）介绍Pytorch，Colab和Jupyter笔记本，并为学生提供开发和实施机器学习解决方案的实践经验。