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物联网（IoT）基于风能收获的机器学习技术
摘要 - 物联网（IOT）是可再生能源研究的重要途径，尤其是在增强风车性能，降低风能成本以及减轻风能风险的方面。本文集中于利用物联网评估风能和太阳能以及估计模块寿命。物联网已改进了评估方法，监视精度和产品测试，绿色能源中的电力网络可靠性和库存管理影响。预测绿色能源输出至关重要，但由于风速爆发而具有挑战性。机器学习（ML）技术用于预测基于风能的电力输出，并对预测方法进行比较评估。物联网技术和算法可实现能源消耗预测，得出更准确的预测和较低的均方根误差（RMSE）。准确的气象预测至关重要，在绿色能源部门中，需要对真实风力发电机数据进行预测模型。该研究旨在开发用于精确预测的技术，重点是针对光伏系统的全面风预测算法。各种ML技术和绿色能源预测软件在这项工作中的准确性评估。
一种预测心脏病的新方法：机器学习技术
抽象的心脏病和机器学习是两个不同的词，其中一个与医学领域有关，另一个与人工智能有关。在医疗中，大多数人都面临着心脏病的问题，机器学习正在发展计算机科学领域。心脏病被称为心脏病，它提供了更多的数据或信息，应收集它以提供患者的报告，并且机器学习还需要用于预测和解决问题的数据。机器学习技术用于预测心脏病的预测，在这种预测中，它以更少的计算时间和更高的准确性来促进其健康。心脏病预测需要大量的数据来预测，在云计算中，我们也有更多数据，并且在云中可用的数据很难分析。因此，我们使用机器学习算法或技术来预测心脏病，并且以相似的方式应用了这些算法或技术来预测或分析云中可用的数据。在本文中，我们将使用称为Backpropagation算法的机器学习算法，后来我们以后使用优化算法。反向传播算法涉及人工神经网络。反向传播是一种方法，用于计算一批数据后每个神经元的误差贡献（在图像识别，多个图像中）。这是由包围优化算法使用的，以调整每个神经元的重量，从而完成该情况的学习过程。机器学习算法和技术用于识别人类风险问题的强度，它可以帮助患者采取安全措施，以挽救患者的生命。关键字：机器学习，云计算，心脏，反向传播，优化
水中基于机器学习的污染检测
水是所有人类活动的必要组成部分。根据联合国世界水评估计划，每天，200万吨污水，制造和农业废物被排放到世界水中。由于人口需求和减少清洁水供应以及可用的水污染管理机制；迫切需要使用计算方法智能管理可用的水。本文提出了人工神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），用于自动化水杂质检测。为了完善模型，使用管道中的浑浊水的图片来检测事件。深度学习的算法通过4220张图像的数据集进行了大量培训后达到96.3％的准确性，反映了各种污染的污染。这表明该模型可用于水系统污染检测。
自动化Abercrombie：机器学习商标...
商标法保护标记，以使公司能够向消费者发出产品的质量。为了获得保护，商标必须能够识别和区分货物。美国法院通常会在“独特性”（称为Abercrombie Spectrum）上找到标记，该标记将标记归类为幻想，任意或暗示性，因此将标记归类为“固有的独特性”，或者是描述性或通用性的，因此并非固有的。本文探讨了是否可以使用当前的自然语言处理技术在Abercrombie频谱上找到商标。在2012年至2019年之间使用约150万个美国商标注册以及220万相关的USPTO办公室操作，该论文提出了一种机器学习模型，该模型了解商标应用程序的语义特征，并预测商标是否本质上是独特的。我们的模型总体上可以预测具有86％精度的商标行动，并且可以确定商标应用程序的子集，在该子集对其独特性的预测中高度确定。我们进一步分析商标应用程序中的哪些功能推动了模型的预测。然后，我们探索方法的实际和规范性含义。在实际层面上，我们概述了一个决策支持系统，该系统可以作为“机器人商标书记员”，协助商标专家确定商标的独特性。这样的系统还可以帮助商标专家了解商标申请的哪些功能对商标的独特性有最大的作用。在理论上，我们讨论了Abercrombie频谱的规范限制，并建议超越Abercrombie，以换取其独特性不确定的商标。我们讨论了法律中的机器学习项目，不仅如何告知我们将来可能自动化的法律制度的各个方面，而且迫使我们解决可能是看不见的规范权衡。
第一次人工智能与机器学习与数据国际会议
关于2004年成立的研究所，在慈善事业，技术官僚的领导下，我是Jayaram Shetty和标志性的MNBS信托基金会，Mitk已与农村社区联系，作为希望获得技术教育的希望的象征。对于那些在经济上不那么优势的年轻人来说，它成为了光明的灯塔，但仍在照顾攻读专业工程学位并成为胜任企业家，技术专家或员工的大梦想。Mitk还为技术和人文学科毕业生提供研究生管理课程。成立于2008年，MITK提供了管理研究研究生学士学位（MBA - 工商管理硕士）。该部门属于Moodlakatte技术研究所的行政管辖权。该机构隶属于贝拉加维的Visveswaraya Technology University，并获得了新德里Aicte的批准。
人工智能和机器学习的专利保护
在依赖发明人了解潜在的现有技术时，尤其是对于使用人工智能的发明，您应该谨慎行事。许多公司和大学都强烈鼓励发明人寻找在现有流程中实施人工智能的方法，这导致许多发明人无意中重新发明了其他人可能已经探索或实施的东西。当然，这并不一定意味着两组发明人都发明了相同的解决方案。如果您确实发现了这样的问题，您应该彻底调查这些方法是否真的相同，或者这些方法之间是否存在差异，这些差异可能足以证明新颖性和非显而易见性。请参阅显而易见性驳回：攻击表面案例和显而易见性驳回：反驳表面案例。
B.Sc.计算机科学与机器学习B.Sc.计算机科学与机器学习
独家招聘反对派：Lo Yola组织独家招聘驱动器，与潜在雇主的学生联系，并增强其就业能力。软技能发展：该计划着重于提高学生的分析技能，团队合作ABI和个性发展，以确保全面的专业人员准备在工作场所中出色。就业能力：洛约拉CSML计划的毕业生非常强调实践经验和与行业相关的SK Ills，这是可用的，有能力应对快速发展的技术景观的挑战。独家招聘机会：Loyola组织独家招聘驱动器，将学生与潜在雇主联系起来并提高其就业能力。软技能开发：该计划着重于增强学生的分析能力，团队合作能力和人格发展，以确保他们是全面的专业人员，准备在工作场所中表现出色。就业能力：非常重视实践经验和与行业相关的技能，Loyola的CSML计划的毕业生很容易就业，能够应对快速发展的技术环境的挑战。
引用为：MacDonald K.，Diprose，R。，Grabs，J.，Schleifer，P.，Alger，J.，Bahruddin，Cashore，B.，Cisneros，P.，Delgado，D.，Garrett，R.
Rachael Garrett 8 William Hopkinson 1 9摘要：在过去的十年中，司法管辖区方法（JAS）已成为可持续商品治理的重要方式，尤其是在热带森林国家。jas的特征是多数利益相关者倡议具有大量政府参与，旨在将环境，社会和经济目标整合到领土管辖区内的土地利用管理中。通常将其作为基于认证的方法的进步，JAS提供了一种互补的策略来供应链驱动的计划。尽管在自愿可持续性标准（VSS）背景下它们的新颖性，但Jas借鉴了政府的长期政策议程和以前的保护工作。基于联合国Redd+等倡议，当代JAS代表了不同治理实践的融合。本文旨在利用全球学术文献和政策出版物的全球跨商品评论提供概念清晰度和对JA的批判性分析。确定了五个关键主题：JAS的概念分析，包容和参与，社会和政治环境的影响，与外部管理机构的互动以及对影响和有效性的评估。综合强调了JAS的灵活性和文献中的各种解释。本文以对未来研究的政策影响和途径结束，强调了对JAS对可持续性治理的潜在贡献的细微理解的必要性。1墨尔本大学社会和政治科学学院。2巴塞罗那Esade商学院社会，政治与可持续发展部。 3政治科学系，阿姆斯特丹大学。 4社会发展和福利系，加达·马达大学。 5新加坡国立大学Lee Kuan Yew公共政策学院环境与可持续性研究所。 6厄瓜多尔国家高级研究所政府和公共管理学院。 7秘鲁天主教大学社会科学系。 8剑桥大学地理与保护研究所。 9作者对我们的认可，并感谢朱丽叶·梅耶尔（Juliette Meijer）的出色研究帮助，墨尔本大学的艺术学院对这个协作项目的财务支持，以及所有对司法服务方法的初步研究网络的参与者，以提供可持续性的社会政府，以了解本讨论论文的洞察力讨论。2巴塞罗那Esade商学院社会，政治与可持续发展部。3政治科学系，阿姆斯特丹大学。4社会发展和福利系，加达·马达大学。5新加坡国立大学Lee Kuan Yew公共政策学院环境与可持续性研究所。 6厄瓜多尔国家高级研究所政府和公共管理学院。 7秘鲁天主教大学社会科学系。 8剑桥大学地理与保护研究所。 9作者对我们的认可，并感谢朱丽叶·梅耶尔（Juliette Meijer）的出色研究帮助，墨尔本大学的艺术学院对这个协作项目的财务支持，以及所有对司法服务方法的初步研究网络的参与者，以提供可持续性的社会政府，以了解本讨论论文的洞察力讨论。5新加坡国立大学Lee Kuan Yew公共政策学院环境与可持续性研究所。6厄瓜多尔国家高级研究所政府和公共管理学院。7秘鲁天主教大学社会科学系。8剑桥大学地理与保护研究所。 9作者对我们的认可，并感谢朱丽叶·梅耶尔（Juliette Meijer）的出色研究帮助，墨尔本大学的艺术学院对这个协作项目的财务支持，以及所有对司法服务方法的初步研究网络的参与者，以提供可持续性的社会政府，以了解本讨论论文的洞察力讨论。8剑桥大学地理与保护研究所。9作者对我们的认可，并感谢朱丽叶·梅耶尔（Juliette Meijer）的出色研究帮助，墨尔本大学的艺术学院对这个协作项目的财务支持，以及所有对司法服务方法的初步研究网络的参与者，以提供可持续性的社会政府，以了解本讨论论文的洞察力讨论。
![文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber](/simg/2/2867641feba13bf24711be4221be8a75a718a686.webp)
文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber
文章标题：药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Bernett [2]，Adrian Freeman [3]，Markus List [2]，LucíaPrietoSantamaría[4]，Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构：发现与转化科学（DTS），Clarivate Analytics，巴塞罗那（西班牙）[1]，《系统生物学数据科学》，慕尼黑技术大学，慕尼黑技术大学，德国（德国）[2] Biopharmaceuticals R＆D，阿斯利康，剑桥（英国）[3]，EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos，Madrid大学（西班牙）大学（西班牙） （FIMM），Hilife，Hilife，赫尔辛基大学（芬兰），Bioicawtech，赫尔辛基（芬兰）[5] [5] Orcid ID：0000-0003-0694-1867 [1] [1]，0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中，应由酌处权对待。手稿提交日期：2024年3月12日关键字：机器学习，神经网络，人工智能，药物repurost