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电子商务产品推荐系统使用机器学习算法
摘要算法用于电子商务产品推荐系统。由于人工智能研究社区的发展和增长，这些系统最近才开始利用机器学习算法。该项目愿意改变电子商务平台与用户通信的方式。We have created a model that can customize product recommendations and offers for each unique customer using cutting-edge machine learning techniques, we used PCA to reduce features and four machine learning algorithms like Gaussian Naive Bayes (GNB), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), the Random Forest algorithms achieve the highest accuracy of 99.6% with a 96.99 r square score, 1.92% MSE得分和0.087 MAE得分。结果对客户和业务都是有利的。在这项研究中，我们将详细检查模型的开发和培训，并显示其使用实际数据的表现。从机器中学习可以改变电子商务世界。
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
使用 EfficientNet 模型进行脑肿瘤分类
[2] 中，SVM 分类器和模糊 C 均值的组合已被用于检测脑肿瘤。为了获得大脑属性，该方法采用了灰度运行长度矩阵 (GLRLM)。SVM 分类器用于确定脑部扫描是否包含肿瘤。SVM 分类器利用 120 次脑部 MRI 扫描中的 96 次进行训练，然后使用剩余的 24 张图像进行测试。该方法在分类任务中获得了最高 91.66% 的准确率。[3] 中利用朴素贝叶斯分类器识别了脑肿瘤。对 50 次脑部扫描的评估发现总体准确率为 94%，肿瘤识别率为 81.25%，非肿瘤检测率为 100%。在这里，从分割的灰度脑部图片中得出了八个形态特征和三个强度特征来对肿瘤进行分类。朴素分类器是一种基于贝叶斯概率理论的监督机器学习算法。
性别和事先暴露共同塑造了对活疱疹病毒疫苗的先天免疫反应
背景：已知性别和事先暴露于病原体会影响对免疫挑战的反应，但是在人类中，它们的综合作用尚未得到很好的确定，尤其是在早期的先天反应中，对于塑造随后的结果至关重要。方法：我们采用了系统免疫学方法来研究男性和女性天真或以前暴露于HSV的男性和女性中对复制缺陷，单纯疱疹病毒（HSV）2疫苗的反应。结果：疫苗接种后第1天，血液转录组和细胞种群分析显示出很大的变化，但反应取决于性别以及疫苗是天真的还是先前暴露于HSV的。在HSV幼稚的女性中，早期转录反应的大小最大，I型干扰素（IFN）特征是突出的，并且与疫苗诱导的中和抗体滴度呈负相关，这表明强大的早期抗病毒反应降低了这种复制感染性病毒疫苗的摄取。HSV血清染色疫苗的配方在I型IFN（IFN-α /β）反应中的基因集上调时，HSV2血清氧化疫苗受体的受体倾向于对II型IFN（IFN-γ）基因的反应更多地集中在反应上。结论：这些结果共同表明，事先暴露和性别相互作用以塑造早期的先天反应，从而影响随后的适应性免疫表型。资金：NIH的壁内研究计划，国家过敏和传染病研究所以及其他支持人类免疫学，自身免疫和炎症中心的机构。临床试验编号：NCT01915212。通过美国国家过敏和传染病研究所与赛诺菲巴斯德（Sanofi Pasteur）之间的临床试验协议支持了疫苗试验。
根据紧急情况优先考虑入院...
摘要此评论将相关研究分为三个主要领域：住院，出院和死亡率预测；基于ML的分类系统；以及疾病的预测和检测。智能系统和数据驱动算法技术迅速部署在急诊医学中。使用医疗照片和电子健康记录（EHRS）的数据集，将高级计算技术，特别是机器学习算法用于疾病预测领域。许多方法证明了在检测模式和预测疾病过程中的功效，包括诸如逻辑回归和天真的贝叶斯分类等技术，这些技术能够实现随机森林，多层感知器（MLP），支持矢量分类器（SVC）和长期记忆网络（长期短期记忆网络（LSTM）。可以分析大量结构化和非结构化数据，并用于查找微妙的趋势和统计关系，包括相关性，这有助于发现人类医疗保健专业人员可能会错过的。关键字 - 逻辑回归，天真偏见，随机，森林，MLP，SVC，LSTM
epizootic出血性疾病您需要什么...
一只感染了EHD的鹿可能看起来la脚或脱水。被肉眼咬伤后的1-3天内可能会在1-3天内死亡。慢性疾病在数周到几个月内可能会慢慢进展。nys鹿对EHD天真，没有免疫力或抗性。
基于机器学习的面对情感识别
计算机现在可以通过机器学习和信息融合的最新发展来检测，理解和评估情绪。各个部门的研究人员越来越吸引情感识别，利用面部表情，文字，肢体语言和姿势作为辨别个人情绪的手段。然而，前三种方法的有效性可能受到限制，因为个人可以有意识地或不自觉地抑制自己的真实感受。本文探讨了各种特征提取技术，包括机器学习分类器的开发，例如K-Nearest邻居，Naive Bayesian，Support Vector Machine和Random Forest，根据既定的情感识别标准。本文具有三个主要目标：首先，通过概述基本理论概念来提供有效计算的全面概述；其次，详细描述目前情绪识别的最新;第三，要强调文献中重要的发现和结论，重点是重要的障碍和可能的未来途径，尤其是在创建国家的机器学习算法以识别情绪时。
ViiV Healthcare 产品线参考书目
Leone P 等人。VH3810109 (N6LS) 对未接受抗逆转录病毒治疗的 HIV-1 成人患者的安全性和耐受性：IIa 期 BANNER 研究单药治疗阶段的结果。于 2023 年 10 月 18 日至 21 日在波兰华沙举行的第 19 届欧洲艾滋病大会 (EACS) 上发表。平行会议口头报告。
使用机器学习的作物推荐系统
抽象农业是人类生存的基本方面，面临着作物选择方面的挑战，影响了资源分配和生产力。该项目通过提出使用软投票分类器合奏方法的稳定系统来解决这些挑战。合奏包括幼稚的贝叶斯，支持向量机（SVM），决策树和随机森林分类器，提供个性化的作物建议。可行性分析包括技术，运营，经济和调度方面，以确保实用性和有效性。开发遵循增量模型，强调通过反馈的连续增强。结果表明单个分类器的准确性（“决策树”：98.38％，“随机森林”：98.90％，'幼稚的贝叶斯：98.14％，'SVM'：98.50％），整体精度为98.99％。交叉验证证实了鲁棒性。评估指标，例如召回，精度和F1分数表明，软投票合奏的表现优于单个分类器，强调了其在优化农业中作物选择过程的有效性，并促进了改善的资源管理和生产力。关键字：合奏，建议，交叉验证，鲁棒性，回忆1。简介
揭开心脏代谢与心脏再生之间的相互作用
摘要T细胞反应先于抗体，并可以早期控制感染。我们分析了SARS-COV-2感染后这种快速反应的克隆基础。我们使用T细胞受体（TCR）测序立即定义了个体T细胞克隆的轨迹。在SARS-COV-2 PCR+个体中，TCR的一波强烈但瞬时扩展，经常与第一个阳性PCR测试同一周达到峰值。这些扩展的TCR CDR3被富集，以便在功能上注释为SARS-COV-2特定的序列。在SARS-COV-2菌株之间高度保守的，而不是通过循环的人冠状病毒，表位是高度保守的。 许多扩展的CDR3在大流行前曲目中以高频存在。 早期反应TCRS特定的淋巴细胞脉络膜脑膜炎病毒病毒表位还以高频在幼稚的曲目中发现。 高频天真的前体可能使T细胞反应在急性病毒感染的关键早期阶段迅速反应。表位是高度保守的。许多扩展的CDR3在大流行前曲目中以高频存在。早期反应TCRS特定的淋巴细胞脉络膜脑膜炎病毒病毒表位还以高频在幼稚的曲目中发现。高频天真的前体可能使T细胞反应在急性病毒感染的关键早期阶段迅速反应。