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使用机器学习算法预测住宅物业价格
摘要。住宅房地产价格预测对于评估市场价值并确定价格过高或定价不足至关重要。这项研究研究了各种机器学习算法的性能，包括决策树（DT），Random Forest（RF）和多层Perceptron（MLP），以预测住宅物业价格。该研究执行探索性数据分析和主要成分分析（PCA），以降低变量的维度，并提取马来西亚吉隆坡梯田房价的最有用的变量。一个公开可用的数据集用于培训和测试算法，在预处理过程后的比例为70:30。性能指标，例如Kappa统计，R -Squared，平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和根平方误差（RMSE）来评估算法。结果表明，RF的表现优于DT和MLP，获得85.82％的最高精度得分，最高的KAPPA统计数据为0.8307。研究还发现，RF算法的预测数据与火车集可靠。进行探索性数据分析和PCA后，RF-PCA证明了住宅物业价格预测的最佳性能，与DT-PCA和MLP-PCA相比，MAE（0.6091），MAPE（19.23％）和RMSE（1.066）的R平方值为0.7497，MAE（0.6091），MAPE（19.23％）和RMSE（1.066）。
是一种性别偏见的减少数据驱动的精确医学系统，可帮助选择3级和4级膝关节骨关节炎
该模型的测试RMSE为6.72，MAE为5.38，反映了整个患者队列的中等预测精度。性别分层显示实际和预测的OKS改进之间没有统计学上的显着差异（p值：男性= 0.93，女性= 0.92）。对于适合TKR的患者子集，该模型的RMSE增加了9.77，MAE为7.81，表明该组的准确性降低。决策树分析确定术前的OKS，放射学等级和性别是治疗后结果的重要预测指标，术前OKS是最关键的决定因素。术前OKS患者根据放射学严重程度和性别显示出不同的反应，这表明这些因素在确定治疗疗效方面存在细微的相互作用。
机械与航空航天工程学院
1.6.1 学位课程和要求 工程硕士和哲学博士学位（研究型） MAE 提供机械和航空航天工程所有领域的研究课程，可授予哲学博士和工程硕士学位。充足的先进设施和专业知识支持各个研究领域，提供无与伦比的学习体验。我们还与世界各地的知名大学和研究所保持着持续的学术和研究联系。 考生在经批准的高级研究领域进行独立但有监督的研究，并必须提交论文。考生还必须参加至少三到六门课程的课程并通过考试。被录取的考生必须参加资格考试和确认练习。完成研究后，考生需要提交其研究的论文以供审查。对于哲学博士学位，还会对其论文和其他相关课程进行课程内容的考试。战略研究计划MAE学院提供一系列多学科战略研究计划，专注于开发当前和未来有前景和影响的前沿知识和技术。更多信息请访问 http://www.ntu.edu.sg/mae/content.asp?mid=10 或 http://www.ntu.edu.sg/mae/content.asp?mid=17 先进电子与制造工艺 • 先进材料建模与工艺 • 电子封装 • 薄膜技术 生物医学与生物材料工程 • 生物医学工程 • 生物材料工程 • 组织工程 计算工程 • 计算材料 • 计算力学 • 计算流体动力学 工程设计与建模 • 产品设计、智能建模与实现、人为因素工程 • 工程计算与建模 • 虚拟现实与软计算 智能系统、物流与工程管理 • 工程管理与物流 • 智能机器、微型机器与机器人 • 视觉、控制与车辆技术 纳米技术和微系统 • 微机电系统（MEMS） • 生物微机电系统（Bio-MEMS） • 精密工程 • 传感器和执行器、智能材料与结构 能源与环境技术 • 燃料电池 • 环境技术和工艺航空航天工程•空气动力学、边界层和计算流体力学•推进、燃烧和涡轮机械
公告 第 111 号 令和6年11月1日
3 天前 — “投标及合同指南”和“驻军地块标准合同”可在自卫队阪神医院网站（https://www.mod.go.jp/gsdf/mae/...）的“投标及采购信息”子菜单链接中找到。
公告 第 112 号 令和6年11月1日
3 天前 — “投标及合同指南”和“驻军地块标准合同”可在自卫队阪神医院网站（https://www.mod.go.jp/gsdf/mae/...）的“投标及采购信息”子菜单链接中找到。
48 英寸底盘测功机系统
Mustang Advanced Engineering 是一家独特的公司，其在定制测试台架设计和建造方面的专业知识几乎可以与世界上任何其他公司相媲美。虽然定制底盘测功机系统一直是其核心业务的重要组成部分，但 MAE 增加了各种各样的产品，并在几乎所有类型的测功机测试台架方面获得了行业领先的专业知识，包括交流和涡流发动机测功机系统、变速箱测试台架、牵引测功机和各种类型和尺寸的定制测试台架。当前的 MAE 产品系列包括发动机测试单元、变速箱测试单元、定制底盘测功机、生产和在制品测试系统、集装箱测试单元和完整的动力系统测试单元，包括真正庞大的 8 x 8 底盘测功机系统。
pcg-non-us-citizen-documentation-requirements.pdf
•仅利士梅：房利美认为在美国法律上合法存在的非永久居民借款人： - 他们有一个社会保险号，并具有当前的，经过验证的状态，可以由有效的未置且未过期的：⁰就业授权文件（EAD）；或⁰绿卡； ⁰工作签证； ⁰带有入场邮票的护照；或使用I-551邮票的护照•仅Freddie Mac：非永久居民必须在下面的非永久居民清单的可接受签证中提供所述的“必需文件”，并且必须在关闭时过期。逐案，美国批准的替代文件公民与移民服务局（USCIS）可能是可以接受的。- 此外，任何具有非工作签证的借款人都需要过期的EAD。- 当借款人不在收入限制的情况下，只需要合法居住/存在证明（不需要EAD卡）。
将机器学习的债券解离预测扩展到药物和环境相关的化学空间
除了实验测量外，量子力学（QM）计算在评估和预测BDE值方面已经成为关键。新兴的计算方法用于自动枚举和探索反应机制的枚举和探索使用估计的BDE值，以识别众多可能性之间的能量有利路径。在0 K（d 0）的BDES综合计算中，可以实现10个高水平的精度。例如，CBS-QB3方法的平均误差（MAE）为0.58 kcal mol-l相对于小分子（例如硅藻，碳氢化合物和N，S，S，BE，LI和SI）的实验值的平均误差（MAE）。11,12然而，密度功能理论（DFT）计算对于较大的，构象上的thy-facible化合物而言更为实用，并且越来越多地用于计算BDES：13 M06-2X混合Meta-GGA函数可提供2.1 kcal mol - 1
基于有限元的机器学习框架，用于预测分娩过程中盆底肌肉的机械行为
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性，检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制，生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而，利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题，本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架，以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集，使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN)，考虑两种情况：(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测，以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明，ANN 在前者中表现最佳，平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中，XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低，MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而，ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好，MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用，以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。
X-ippgnet：一种基于深度可分离卷积的新颖的一阶段深度学习结构，用于基于视频的脉冲率估计
脉搏率（PR）是评估一个人健康的最重要标记之一。随着对长期健康监测的需求不断增长，使用成像光电学（IPPG）对非接触式PR估计的关注非常关注。这种非侵入性技术基于肤色细微变化的分析。尽管可以改善IPPG，但现有算法容易受到较不受约束的场景（即头部移动，面部表情和环境条件）。在本文中，我们提出了一个新颖的端到端时空网络，即X-ippgnet，直接从面部视频记录中直接进行瞬时PR估计。不像大多数现有系统一样，我们的模型从头开始学习IPPG概念，而无需结合任何先验知识或通过提取血液体积脉冲信号的提取。受Xception网络体系结构的启发，颜色通道解耦用于学习其他照相学信息信息，并概念地降低计算成本和内存重新质量。此外，X-ippGnet可以从短时间窗口（2秒）中预测脉搏率，该脉冲率具有较高且明显的脉搏率的优点。实验结果揭示了在所有条件下的高性能，包括头部运动，面部表情和肤色。我们的AP-PRACH明显优于三个基准数据集上的所有当前最新方法：MMSE-HR（MAE = 4。10; RMSE = 5。32; r = 0。85），ubfc-rppg（Mae = 4。99; RMSE = 6。26; r = 0。67），mahnob-hci（Mae = 3。17; RMSE = 3。93; r = 0。88）。