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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、机器学习和大数据
司法管辖章节 澳大利亚 Jordan Cox, Aya Lewih & Irene Halforty, Webb 62 奥地利 Günther Leissler & Thomas Kulnigg, Schönherr Rechtsanwalte GmbH 75 比利时 Steven de Schrijver, Astrea 80 巴西 Eduardo Ribeiro Augusto, SiqueiraCastro Lawyers 93 保加利亚 Grozdan Dobrev & Lyuben dev, DOBREV & LYUTSKANOV Law Firm 98 加拿大 Simon Hodgett, Ted Liu & André Perey, Osler, Hoskin & Harcourt, LLP 107 中国 Susan Xuanfeng Ning, Han Wu & Jiang Ke, King & Wood Mallesons 123 芬兰 Erkko Korhonen, Samuli Simojoki & Kaisa Susi, Borenius Attorneys Ltd 134 法国 Weber & Jean-Christophe Ienné, ITLAW Lawyers 145 德国迈克尔·拉斯和博士Markus Sengpiel Luther Real Estate Company mbH 158 希腊 Victoria Mertikopoulou、Maria Spanou 和 Natalia Soulia Kyriakides Georgopoulos Law Firm 169 印度 Divjyot Singh、Suniti Kaur 和 Kunal Lohani、Alaya Legal Lawyers 183 爱尔兰 Kevin Harnett 和 Claire Morrissey、Maples Group 198 意大利 Massimo Donna 和 Chiara chi、Paradigm – Law & Strategy 211 日本 Akira Matsuda、Ryohei Kudo 和 Haruno Fukatsu、Iwata Godo 221 韩国 Won H. Cho 和 Hye In Lee、D'LIGHT Law Group G Legal – Toncescu 和 SPARL Associates 252 新加坡 Lim Chong Kin、Drew & Napier LLC 264 瑞士András Gurovits，Kraft Frey Ltd. 所有者276
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
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
使用机器学习模型增强网络安全
本摘要概述了机器学习模型在网络安全领域的有效性，并强调了可解释的AI在授权安全分析师中的重要性。随着网络威胁的复杂性和复杂性的日益增长，组织正在转向高级技术，例如机器学习，以增强其防御机制。但是，传统机器学习算法的黑盒性质阻碍了其在安全操作中的采用。本文通过为机器学习模型的决策过程提供可解释的见解，探讨了可解释的AI及其潜力解决此限制的概念。通过提高透明度和问责制，可以解释的AI为安全分析师提供必要的工具，以更好地理解，验证和信任这些模型的输出。通过研究当前的研究和行业实践，这项研究强调了可解释的AI在促进人类与机器学习算法之间有效合作的重要性，最终增强了网络安全工作。
使用机器学习的心脏病预测系统
我还感谢达卡Diit讲师Mizanur Rahman为我们提供了成功完成该项目的设施。我还对达卡（Dhaka）的DIIT讲师，讲师为我们提供了成功完成该项目的设施。我也表示感谢Mushfiqur Rahman，Dhaka Diit讲师，为我们提供了成功完成该项目的设施。