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MLCQ数据集的比较研究
摘要。代码气味是软件代码中潜在问题的指标，可以使维护更具挑战性。传统的检测代码气味的方法主要依赖于手工制作的规则和启发式方法，而最近的进步探索了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。在本文中，我们研究了基于迅速的大语言模型（LLM）在代码气味检测中的应用，利用最先进的模型，即经过生成的预训练的预训练的Transformer-4（GPT-4）和大型语言模型Meta AI（LLAMA）。我们对机器学习代码质量（MLCQ）数据集进行了广泛的分析，重点介绍这些LLM在提示识别和分类代码气味时的性能。通过系统地评估每个模型的性能，我们提供了对它们的精确，召回和能够跨越不同类型的代码气味的能力的见解。我们的结果旨在证明LLM的潜力是自动化某些类型的代码气味的有前途的工具，同时表现不佳。
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据Struc
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据结构对于增强性能，可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求，尤其是在速度，灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新，包括动态数据结构，压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构（例如KD-Trees，Hash Maps，Bloom过滤器，稀疏矩阵和优先级排队）进行了详细的评论，以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善，例如深度学习，增强学习和大规模数据分析。此外，我们提出了一种新的混合数据结构，结合了多个现有结构的优势，以应对与实时处理，内存约束和高维数据相关的挑战。关键字：数据结构，机器学习，人工智能，性能优化，混合数据结构，基于图形的结构，实时处理，内存管理。如何引用：R。Kalai Selvi； G. Malathy。（2025）。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。
Jamroz-WiśniewskaA，Drelich-Zbroja A，Chyrchel-Paszkiewicz U，Rejdak K. MS患者无PML的Rejdak K. iris - iris的案例报告，一份iris的案例报告，艾里斯（Alemtuzuma）
摘要Alemtuzumab是一种用于复发的多发性硬化症（MS）的高效率药物，导致免疫系统的非选择性重建。免疫重建炎症综合征（IRIS）由于CNS的细胞免疫和炎症的重建而发展，主要是在进行性多灶性白细胞症（PML）之后。由于高度活跃的MS，过去曾用Alemtuzumab治疗一名42岁患者的病例。由于失语症，鳞茎综合征和严重的搅动，他在8年的缓解后被录取。MRI在上脑中显示出多个大融合病变，具有质量效应和对比度增强。虹膜被诊断出。成功使用了长时间的类固醇治疗和血浆交换。虹膜也可能是纳塔尔苏单抗或芬洛莫德戒断的并发症，是由于先前抑制的免疫反应的恢复而产生的。还审查了MS患者的其他虹膜病例。
一种基于SYSML的机电系统建筑设计的方法
机电系统系统的特征是它们的组件与不同技术领域之间的协同相互作用。这些相互作用使系统能够获得更多的功能，而不是独立考虑的组件的功能之和。传统的设计方法不再足够，并且需要新的协同和多学科的设计方法，并在不同学科的专家之间进行密切合作。sysml是用于系统建模的通用多视图语言，并被确定为对此工作的支持。在本文中，提出了一种基于SYSML的方法。此方法包括两个阶段：一个具有外部观点的黑匣子分析，提供了全面且一致的设置要求，以及逐渐导致系统内部体系结构和行为的白盒分析。
MLPHYS的最新结果。
w/ d.Takeda，K.Tanaka，s.yonezawa（京都）“从手性冷凝物中衍生出dilaton潜力” 2209.04638” 2209.04638“在改进的全息QCD中获得了dilaton的潜力。
使用机器学习（ML）和卷积中性网络（CNN）
茶厂疾病对全球茶业构成了重大威胁，从而影响了产量和质量。早期发现和准确的诊断对于有效的疾病管理和防止广泛爆发至关重要。主要依赖专家视觉检查的传统方法可能是主观的，耗时的，并且可能无法检测到微妙或早期症状。此外，可以限制获得专业植物病理学家的机会，尤其是在远程茶叶地区。该项目探讨了人工智能，特别是深度学习技术的应用，以自动化茶叶疾病检测过程。通过利用卷积神经网络（CNN）的力量，该系统非常适合图像分析，该系统旨在分析茶叶的图像并将其准确地分为不同的疾病类别。在标记的茶叶图像的各种数据集上训练CNN，包括各种疾病和健康的样本，使模型可以学习复杂的模式和特征，以表明特定疾病。这种自动化方法有望提高诊断准确性，减少对专家视觉检查的依赖，并有可能提高茶农及时有效的疾病管理策略的可及性，最终有助于增强茶的生产和经济可持续性。
小分子ML233是酪氨酸酶功能的直接抑制剂
1 MDI生物实验室，Kathryn W. Davis再生生物学与衰老中心，美国缅因州Bar Harbor，美国，美国2 MDI Bioscience，Bar Harbour，Bar Harbour，美国缅因州，美利坚合众国＃相同贡献 *相互贡献 *通讯作者：Romain Madelaine电子邮件：Romain Madelaine电子邮件：rmadelaine@mdibl.gl.org.org
雪花的高级ML功能和多云体系结构：技术概述
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2483-2497，文章ID：IJRCAIT_08_01_180在线可在https://iaeme.com/home/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue = 1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线：2347-5099 Impact actigan fimals（2347-5099 Impact因素（2347-5099）：14..577 7. IDER GOGENE（2025）（comgook of Google congook）（coogle of Google coogle cooghe congook） doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_180©iaeme Publication
机器学习的对抗性攻击与防御
近年来，物联网设备的数量无疑呈爆炸式增长，达到数十亿台。然而，随着这一发展，一些新的网络安全问题也随之出现。其中一些问题是未经授权设备的部署、恶意代码修改、恶意软件部署或漏洞利用。这一事实促使人们需要基于行为监控的新设备识别机制。此外，由于该领域的进步和处理能力的提高，这些解决方案最近利用了机器和深度学习 (ML/DL) 技术。相比之下，攻击者并没有停滞不前，他们开发了针对上下文修改和 ML/DL 评估规避的对抗性攻击，并将其应用于物联网设备识别解决方案。然而，文献还没有详细分析这些攻击对个人识别解决方案的影响及其对策。这项工作探讨了基于硬件行为的个人设备识别的性能，它如何受到可能的上下文和 ML/DL 重点攻击的影响，以及如何使用防御技术提高其弹性。在这个意义上，它提出了一种基于硬件性能行为的 LSTM-CNN 架构，用于个人设备识别。然后，使用从运行相同软件的 45 台 Raspberry Pi 设备收集的硬件性能数据集，将最常见的 ML/DL 分类技术与所提出的架构进行了比较。LSTM-CNN 改进了以前的解决方案，在所有设备上实现了 +0.96 的平均 F1 分数和 0.8 的最低 TPR。之后，对之前的模型应用了以上下文和 ML/DL 为重点的对抗性攻击，以测试其稳健性。基于温度的上下文攻击无法破坏识别，但一些 ML/DL 最先进的逃避攻击是成功的。最后，选择对抗性训练和模型蒸馏防御技术来提高模型对逃避攻击的弹性，将其稳健性从高达 0.88 的攻击成功率提高到最坏攻击情况下的 0.17，而不会以有影响力的方式降低其性能。
CLC MLST模块
为了比较实验，需要使用便携式标准进行DNA测序和分析。这样的标准是多焦点序列分型（MLST），该序列是由Maiden等人首先提出的。[Maiden等，1998]。当前，MLST用于键入流行病学和进化研究的细菌和真菌物种的分离株。有关MLST技术及其应用的最新评论，请参见[Taylor and Fisher，2003； Urwin和Maiden，2003； Sullivan等，2005； Maiden，2006]。