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机器开发和部署的状态...
相同的FPGA型号，但带有销钉的包装更宽，这有助于路由 - 我们已将Firefly I2C引脚直接路由到Raspberry Pi 5界面 - 高速差异对线已被追踪，并使用圆形的手风琴
用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
机器学习 - Genai培训
本课程向学生介绍了机器学习的基本原理（ML），专注于使用Python图书馆的核心算法，应用程序和动手实践。在课程结束时，学生将对ML算法有牢固的了解以及将其应用于现实世界问题的能力。
Splunk机器学习工具包（MLTK）应用程序备忘单
通过使用深度潜水开始使用MLTK，该潜水为如何针对Splunk中的数据实施特定用例提供了端到端的演练指南。这些提供了更具规定性的介绍，用于在Splunk上使用ML，并将帮助您实现使用MLTK发货的ML搜索命令（了解更多）。
使用机器学习技术的假新闻检测
摘要 - 社交媒体中的人们传播了许多信息，以更新其状态并与他人分享关键新闻。但是，这些平台中的大多数并未迅速验证个人或其帖子，人们无法手动识别假新闻。因此，需要一个能够检测假新闻的自动化系统。这项研究提出了使用四种机器学习算法构建模型。实验中采用的数据集是两个数据集的综合，其中包含几乎相等数量的有关政治的真实和虚假新闻文章。预处理阶段首先要通过删除标点符号，令牌化，特殊字符，白色空间，冗余单词消除，数字和英文字母，然后启动并停止数据离散化。然后，我们分析了收集到的数据，其中80％的数据最初用于训练每个模型。之后，应用四种明显的分类算法。使用新闻文章中的虚假新闻，诸如逻辑回归，决策树，随机森林和梯度提升分类器之类的方法。使用其余20％的数据评估了受过训练的分类器的精度。结果表明，决策树模型的最佳精度为99.60％，梯度提升为99.55％。此外，随机森林显示99.10％，逻辑回归98.99％。此外，我们还探索了根据混乱矩阵的结果获得最高精度，回忆，F1得分的最佳模型。索引术语 - 社会媒体，虚假新闻检测，机器学习，分类器，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升。
机器学习研究人员
最新出版物●Gohari，M.，Salvi，D.，Bestagini，P.，Adami，N。（2025）。音频功能调查用于唱歌的DeepFake检测，提交给ICASSP 2025。●Gohari，M.，Bestagini，P.，Benini，S.，Adami，N。（2024）。基于频谱图在音乐录音中自动调整人声的检测，在Wifs 2024接受。●Zanardelli，M.，Gohari，M.，Benini，S.，Adami，N。（2024）。基于PGNN的室外图像中鲁棒3D光方向估计的方法，在CBMI 2024接受。●Zanardelli，M.，Moghaddam，M.G。，Leonardi，R.，Benini，S。和N. Adami，2024年。Synthoutdoor：用于3D室外光估计的合成数据集。简要数据，第110700页。
MCA-Machine-arearning-Syllabus-2018-19.pdf
目的：本课程的目的是使学生意识到机器学习概念，以便他们能够基于机器学习来创建应用程序。主要目标是使学生能够具有基本知识，以建立一个代表人类做出决策的知识机器。本课程涵盖了如何通过模型进行学习的技术，如何评估它，构建学习模型的算法是什么。