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系统的文献综述和荟萃分析
文献中已经报道了用于胶质瘤自动分割的机器学习算法（MLA）的抽象目标。对不同肿瘤特征的自动分割可能会增加诊断检查和治疗计划的价值。这项研究的目的是提供不同MLA方法的概述和荟萃分析。方法对描述神经胶质瘤分割的合格研究进行了系统的文献综述和荟萃分析。对性能的荟萃分析是对两个汇总结果的骰子相似性系数（DSC）得分进行的，即两个亚组（即高级和低级神经胶质瘤）。这项研究在开始之前在Prospero注册（CRD42020191033）。文献搜索后的结果（n = 734），系统文献综述中包括42项研究。十项研究有资格纳入荟萃分析。总体而言，来自纳入研究的MLA的总体DSC得分为0.84（95％CI：0.82 - 0.86）。此外，分别观察到高级和低级神经胶质瘤的自动胶质瘤分割的DSC得分为0.83（95％CI：0.80 - 0.87）和0.82（95％CI：0.78 - 0.87）。但是，在纳入的研究之间，异质性高得多，并且观察到出版偏见。结论MLA促进神经胶质瘤的自动分割表现出良好的准确性，这对于未来神经放射学方面非常有希望。但是，在实际实施之前，尚未克服一些障碍。在报告MLA时遵循质量准则至关重要，其中包括对外部测试集的验证。关键点•来自纳入研究的MLA的总体DSC得分为0.84（95％CI：0.82 - 0.86），表明表现良好。•在比较高级神经胶质瘤和低级神经胶质瘤的分割结果时，MLA性能是可比的。•对于使用MLA的将来的研究，至关重要的是，在报告MLA时遵循质量指南，其中包括对外部测试集的验证。
我对这个问题的反应是：“人工智能”会威胁艺术家吗？
首先，我们来明确一点——我不太喜欢把 MLA 称为“AI”，我更不想把这些当代“艺术”MLA 称为“AI”，因为这会让那些数学知识不太丰富的人将实际作用的机制混为一谈，认为它们在某种程度上与人类具有相同的机械能力，而事实并非如此。如果你想要争辩说当前的 MLA 可以有意识，我要告诉你，他们的生成网络充其量只是有机网络的类似网络表示的异形网络，但只代表一个子集，并且除了通过该同态之外，在拓扑上并不等同。如果你不太清楚这是什么意思，那也没关系。事实上，广为人知的“AI”研究故意忽视了他们的神经网络与生物神经网络的数学模型之间的拓扑分析，而将两者等同起来的大部分研究都是通过勾勒出他们达到预期结果的方法来实现的。也就是说：“人工智能”作为一个领域，充满了希望当前技术比现在更伟大的人，并且为了避免再次陷入人工智能寒冬，它可以带来大量资金，所以人们会撒谎，而这些谎言来自该领域受过良好教育的人，因此该领域之外的人就会相信他们，你就得到了一个永久的谎言。
用于映射UMNGENI集水区LULC的机器学习算法，夸祖鲁 - 纳塔尔省
摘要：集水区的土地使用/土地覆盖（LULC）的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎，因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此，遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标，例如用户的准确性（UA），生产者的准确性（PA），整体准确性（OA）和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果，其中RF（OA = 97.02％，Kappa = 0.96），SVM（OA = 89.74％，Kappa = 0.88），Ann（OA = 87％，Kappa = 0.86）和NB（OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58）。结果表明，RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果，这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下，RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字：翁根尼河流域；机器学习； lulc; Landsat 8;遥感
原住民及公众参与的最佳实践
• 列出市长、里夫斯、议员、省议员、省议员、省议员、省议员、省议员和原住民领袖等的名单，并列出他们的联系方式 • 准备一份简短的会议请求，概述会议原因，并建议您在他们的办公室会面（省议员/省议员/省议员和省议员的选区办公室；原住民当选官员的乐队办公室） • 通过电子邮件向每个人发送单独的会议请求，并通过电话跟进以确保会议顺利进行 • 准备会议谈话要点和您可以留下的一般背景信息，包括有关您的组织、项目计划和风能的一般事实，以及类似和其他在线信息的 URL • 参加会议并询问社区中是否还有其他人应该与您会面 • 会议结束后跟进一封简短的感谢信，其中包括要求的其他信息、行动项目的状态以及在哪里可以找到有关您的公司、项目和风能行业的信息 • 将他们的名字添加到您的列表中以定期获取项目更新
使用机器学习算法的贷款默认预测
本研究对使用机器学习算法（MLAS）从2020年到2023年进行了系统文献综述（SLR）。批判性地检查了从传统统计模型到评估信用风险的高级ML技术的过渡，重点是银行业对可靠的默认预测方法的需求。评论强调了随机森林算法在各种研究中对复杂数据集的出色处理和预测准确性的优势。此外，它将Kaggle确定为研究数据集的关键来源，强调了可访问和全面数据在开发有效的预测模型中的重要性。本文还概述了未来的研究方向，强调了大数据分析的整合，复杂的合奏方法的应用以及深度学习技术的潜力。承认某些局限性，例如研究的时间重点和数据库选择标准，它要求持续的研究以探索新兴趋势和方法论。该发现旨在指导研究人员和从业人员增强贷款默认预测模型，从而有助于更有效的信用风险管理策略。
2024 年 8 月行动计划 (2024-2025)
Sh. Navendu Jain，法特哈巴德附加地区和会议法官，自 2024 年 9 月 3 日起生效（2024 年 9 月 3 日新任命的 ADJ，自 2024 年 9 月 9 日至 2025 年 1 月 8 日接受四个月的培训，目标是在培训结束后加入）法特哈巴德附加地区和会议法官 Shikha 女士（2024 年 4 月 19 日新晋升的 ADJ）已处理了 33 起案件，自 2024 年 4 月 23 日起生效。 （由于警官于 2024 年 4 月 23 日上任，并从 2024 年 5 月 6 日至 2024 年 6 月 6 日接受一个月的培训，因此从 2024 年 6 月 7 日起固定比例目标，其余案件已被排除）i）国会议员/MLA 被指控犯罪的案件（根据最高法院在 2016 年令状请愿书 (c) 第 699 号标题 Ashwini Kumar Upadhyay 诉印度联邦和 anr. DOD 09.11.2023 中的指示）