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面向边缘的通用 CNN 加速器
多类算法：GBM、XGBoost、随机森林、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树、多项式 SVM、RBF SVM、SVM、CNN、RNN、CRNN、ANN 单类算法：局部离群因子、一类 SVM、一类随机森林、孤立森林 标记、记录、验证和可视化时间序列传感器数据
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
使用人工智能进行软件工程需求分析
摘要 应用软件是关于逻辑、问题解决和创造力的。它基于用户需求。需求是最终用户和软件开发团队之间的桥梁。规划、数据收集、分析、设计、编程、测试、实施和维护过程是软件开发中使用的一些程序。在软件开发过程中，规划和需求分析具有相当大的风险。在 SDLC 的需求分析阶段开始出现的问题将持续存在于软件的整个生命周期中，使其成为 SDLC 的关键阶段。当在需求分析过程中使用自动化技术时，它可以降低软件开发的成本和持续时间。自然语言处理 (NLP) 有助于识别用户需求中的问题。使用监督分类方法（如 SVM、K-Nearest Neighbour 和 Naive Bayes 算法）以及文本向量化技术（如 BoW 和 TF-IDF）对软件需求进行分类和识别。本章的主要目的是在需求分析过程中识别用户需求问题并提供 AI 技术来克服这些问题。关键词：A.I.、ML、NLP、Python、SDLC
通过机器学习预测的妇科疾病预测
气候的快速变化影响了全球动物生命的生态系统。在农作物上食用加工食品和过量农药给人体带来了不同的困难。如今，尤其是女孩患有各种妇科疾病。流产和贫血很普遍。机器学习算法被广泛喜爱，并广泛用于疾病预测。我们从调查中获得的详细信息建立了数据集。为了预测妇科疾病，我们利用了5种机器学习算法。其中三个基于统计，例如决策树，K-最近的邻居（KNN）和Naive Bayes分类器，以及2个是混合建模，例如决策树和SVM（DT＆SVM），随机森林和幼稚的贝叶斯（RF＆NB）。根据正确的解释，我们考虑了妇科疾病预测的顶级算法。最佳结果是通过所有算法的决策树集合和幼稚的贝叶斯获得的，精度为86.30％，召回得分为87.15％。多亏了最高的完成方法，我们的模型具有出色的妇科疾病预测能力。
数据挖掘和知识发现手册
1。简介535 2。解决问题的天真模型536 3。信息颗粒的几何模型538 4。信息颗粒/分区540 5。非分区申请 - 中国墙安全政策模型541 6。知识表示543 7。拓扑概念层次结构晶格/树549 8。知识处理553
法律决策中的预测建模
摘要： - 预测建模在增强法律决策过程方面具有巨大的希望，尤其是在美国最高法院（SCOTUS）领域内。本文利用包括SCOTUS案例的数据集研究了机器学习（ML）算法在预测法律结果中的应用。通过严格的预处理和分析，应用了各种ML技术，包括决策树，随机森林，支持向量机（SVM），幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居（K-NN）和XGBoost。使用精度，召回，F1得分和准确度指标评估这些模型的性能，从而揭示了其有效性的细微差异。值得注意的是，XGBoost以72％的精度为最佳算法，展示了其在捕获复杂的法律模式方面的稳健性。相比之下，天真的贝叶斯和决策树算法的精度分别为61％和52％，突出了其适用于法律数据集的潜在局限性。比较分析阐明了每种算法的优势和劣势，强调了选择适合法律决策复杂性的适当技术的重要性。这项研究为法律研究中的预测建模的文献越来越多，为ML在增强法律程序的效率和功效方面的潜在应用和含义提供了宝贵的见解。
用于表面码解码的广义信念传播算法
信念传播 (BP) 是一种众所周知的低复杂度解码算法，对重要的量子纠错码类别具有很强的性能，例如随机扩展码的量子低密度奇偶校验 (LDPC) 码类。然而，众所周知，在面对拓扑码（如表面码）时，BP 的性能会下降，其中朴素 BP 完全无法达到低于阈值的状态，即纠错变得有用的状态。之前的研究表明，这可以通过借助 BP 框架之外的后处理解码器来补救。在这项工作中，我们提出了一种具有外部重新初始化循环的广义信念传播方法，该方法可以成功解码表面码，即与朴素 BP 相反，它可以恢复从针对表面码定制的解码器和统计力学映射所知的亚阈值状态。我们报告了独立位和相位翻转数据噪声下的 17% 阈值（与理想阈值 20.6% 相比），以及去极化数据噪声下的 14% 阈值（与理想阈值 18.9% 相比），这些阈值与非 BP 后处理方法实现的阈值相当。
使用机器学习的面部情感识别
认可吸引了很多人群。例如，它已用于大多数现代设备的安全性。使用机器和深度学习，将提高整体性能，并且标识精度将更加精确。我们旨在发现这些算法在分类人的面部表情中的表现以及我们是否可以依赖它们。步骤如下。首先，我们嵌入数据集中的图像，然后将数据集分为70％的培训数据和30％的测试数据；之后，我们采用五种不同的算法：支持向量机，k-nearest邻居，逻辑回归，天真的贝叶斯和随机森林。支持向量机的准确率为36％，K-Nearest邻居的准确率为52.3％，逻辑回归的精度为64.2％，而天真的贝叶斯的准确率达到了38.1％的准确率。随机森林的准确率为51.7％。使用的数据集是FER13数据集的清洁版本，其中包含16,780个图像分为五个类（愤怒，快乐，中立，厌恶和恐惧）。结果表明，逻辑回归被证明是所介绍的分类器最准确的分类器，F1得分为63.8％，精度为64.2％。
语音和语言处理
i NLP 1 1简介的基本算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2正则表达式，令牌化，编辑距离。。。。。。。。。。。。。。。4 3 n克语言模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4天真的贝叶斯，文本分类和情感。。。。。。。。。。。。。。。。。56 5逻辑回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 6矢量语义和嵌入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 7神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。132 8 RNN和LSTMS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。158 9变压器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。184 10大语言模型。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>203 11蒙版语言模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>223 12模型对齐，提示和内在学习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>242 div>
基于机器学习的模型，以预测在5年随访中正常血压转化为高血压的转化
这项纵向研究利用了FASA成人队列研究（FACS）的数据。该研究最初包括在伊朗FASA农村地区35-70岁的1018名参与者，并在5年后使用随机抽样进行了3,000名参与者的随访。在机器学习（ML）模型中总共包括160个变量，并使用特征缩放和单热编码进行数据处理。Ten supervised ML algorithms were utilized, namely logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), Gaussian naive Bayes (GNB), linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbors (KNN), gradient boosting machine (GBM), extreme gradient boosting (XGB), cat boost (CAT), and light Gra-streent Boosting Machine（LGBM）。超参数调整是使用超参数的各种组合来识别最佳模型的。合成少数民族过度抽样技术（SMOTE）用于平衡训练数据，并使用Shapley添加说明（SHAP）进行了特征选择。