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研究论文利用 K 最近邻算法增强水果分类和质量评估
本研究探讨了 K-最近邻 (KNN) 算法在水果分类和质量评估中的应用，旨在通过机器学习改进农业实践。该研究采用了一个全面的数据集，涵盖了水果的各种属性，例如大小、重量、甜度、脆度、多汁度、成熟度、酸度和质量，并利用 5 倍交叉验证方法来确保 KNN 模型性能的可靠性和通用性。研究结果表明，KNN 算法在所有指标上都表现出较高的准确度、精确度、召回率和 F1 分数，表明该算法在对水果进行分类和准确预测其质量方面非常有效。这些结果不仅验证了该算法在农业应用中的潜力，而且与现有关于机器学习解决复杂分类问题的能力的研究相一致。该研究的讨论延伸到在农业领域实施基于 KNN 的模型的实际意义，强调了彻底改变质量控制和库存管理流程的可能性。此外，该研究通过证实有关 KNN 在农业环境中有效性的假设，为该领域做出了贡献，并为未来的探索奠定了基础，这些探索可以整合多种机器学习技术以增强结果。后续研究的建议包括扩展数据集和探索算法协同作用，旨在进一步推动农业技术和机器学习应用的发展。
利用预训练模型进行最近邻药物靶标亲和力预测
药物-靶标结合亲和力 (DTA) 预测对于药物发现至关重要。尽管将深度学习方法应用于 DTA 预测，但所获得的准确度仍然不理想。在这项工作中，受到最近检索方法成功的启发，我们提出了 𝑘 NN-DTA，这是一种基于非参数嵌入的检索方法，采用预先训练的 DTA 预测模型，它可以扩展 DTA 模型的功能，而无需或几乎不需要任何成本。与现有方法不同，我们从嵌入空间和标签空间引入了两种邻居聚合方法，并将它们集成到一个统一的框架中。具体而言，我们提出了一种具有成对检索的标签聚合和一种具有逐点检索最近邻居的表示聚合。该方法在推理阶段执行，并且可以在无需训练成本的情况下有效提高 DTA 预测性能。此外，我们提出了一个扩展，Ada-𝑘 NN-DTA，一种具有轻量级学习的实例化和自适应聚合。在四个基准数据集上的结果
通知通知可用性（NOFA）指导包的巴吞鲁日邻里食品访问计划
东巴吞鲁日教区的人口为448,467。64,120是粮食不安全。在我们的教区中，七分之一的居民和五分之一的儿童中有1个是不安全的。Healthybr的2021年社区健康需求评估表明：“巴吞鲁日的70,000多人居住在“食品沙漠”中，其中更多的居住在“食品沼泽”中，可以提供快餐和可靠的，但新鲜食品通常不是。”在EBRP中经历粮食不安全的64120人中，有33.2％的人没有资格参加联邦营养计划，例如补充营养援助计划（SNAP）。Capital Ared Way报告说，除了贫困的19％的EBR居民外，另外32％的人属于Alice类别（资产有限，收入限制和就业），并且没有定期获得足够的收入来赚取家庭生存。
选择社区FY2023/24实施赠款奖
奖项摘要查塔努加住房管理局（CHA）和查塔·诺加（Chatta-Nooga）市获得了50,000,000美元的选择社区实施赠款，用于学院山法院公共住房财产和周围的西区社区。社区 +计划环境西区是一个历史悠久的市区社区，在查塔努加市区和田纳西河之间。尽管西区靠近市区和河流（在过去20年中，河流都有巨大的增长）并没有从同样的振兴中受益。相反，它遭受了显着的投资，越来越多的投资和犯罪的增加。与城市更新期间建造的27号高速公路隔离开阔的市区，并在河流中被包围，西区历史上已经与服务，便利设施，工作机会和水上通道隔离开来。Chattanooga住房管理局，查塔努加市，投资了利益相关者，居民共同创建了一个西区计划，该计划将利用周围社区中大型住房和基础设施投资的机会，并确保这些投资在所有居民中为所有居民提供了可持续和公平的居民。
信息报告 报告至：经济与复兴审查委员会 - 2024 年 7 月 16 日 主题：战略复兴框架和 Nei
战略再生框架列出了开发如何实现高环境标准的广泛方法。随着提案从高层框架发展到开发计划和方案，规划申请中会记录实现这一目标的具体细节。随着新标准的出现，框架中理想的环境和可持续性要素会根据最佳实践进行更新。例如，第一街的 SRF 促进了该市一些典型商业开发的实施。第一街 8 号已获得 BREEAM 优秀认证，净零碳排放地块 9a 将于 2024 年完工。在 NOMA 框架下，已实现 4 Angel Square 的交付，这是一座 200,000 平方英尺的净零运营建筑。各个 SRF 还列出了连通性方法。主要重点是可持续的交通方式，确保与公共交通方式的紧密联系，并提供安全、实用且有吸引力的活跃旅行路线。它们还包括适当的绿色和公共空间，这将有助于缓解气候变化。 SRF 采取基于地点的方法，解决在适当情况下在就业地点附近建造新房和休闲设施的机会，减少上下班的需要。
Neil Gershenfeld 教授 - 麻省理工学院
（12）多功能低温高磁场温度计：薄膜金属陶瓷的低温磁电阻，NA Gershenfeld、J. VanCleve、MJ Graf、NA Fortune 和 JS Brooks，第 18 届低温物理国际会议论文集，日本应用物理学杂志增刊（26-3），第 1741 页（1987 年）。
Bramshott和Liphook邻里开发计划
执行摘要1我是由东汉普郡区议会于2024年4月任命的，对Bramshott和Liphook邻里计划进行了独立检查。2考试是通过书面陈述进行的。我于2024年5月10日访问了附近地区。3该计划包括各种政策，并旨在提出邻里地区的积极和可持续发展。它包括一系列政策，以保护教区的性格和外观。它还提出了一包本地绿色空间。4该计划得到了社区支持和参与的基础。社区的所有部分都参与了其准备。5根据本报告中提出的一系列建议的修改，我得出的结论是，该计划符合所有必要的法律要求，并应继续进行全民公决。6我建议全民投票面积应与附近地区一致。Andrew Ashcroft独立考官2024年7月2日
Shenstone邻里计划评论，2024-2040
2.7在第二次世界大战后，在1940年代在Shenstone Village发生了少量发展，但是大多数新建筑发生在1960年之后，可以通过研究该时期的军械调查地图可以看出。Shenstone Village有许多维多利亚时代和爱德华时期的发展。其中一些是现有属性之间的填充，有些是现有属性的发展。主要开发项目是新的道路，靠近火车站和村庄的中心，当时是以前未开发的土地。Millbrook庄园后来的开发项目（1960年后）在村庄的中心使用了农田，果园和分配，或者拥抱周边，从武器调查的地图中可以看出，村庄的范围很紧张。
希钦姆邻里计划2024-2036
1。引言所有邻里计划将由独立审查员对其进行测试的基本条件之一是该计划的制定是否与英国法律纳入的欧盟义务兼容。邻里计划是否需要海洋，所需的细节水平将取决于邻里计划草案和当地特征中提出的内容。2。立法背景欧盟指令2001/42/EC（海上指令）通过《海洋法规》（SEA Aruge）转移到英国法律，要求对某些类型的计划或计划进行战略环境评估，以具有重大的环境影响。《计划与计划条例》 2004年的环境评估（法规）要求这是由筛选过程确定的，该过程应使用指定的标准集（在规定的附表1中列出）。此过程的结果必须在海上筛查声明中列出，必须公开使用。根据2004年《海洋法规》第9条，希区山教区理事会（合格机构）要求巴布尔（Babergh）区议会（BDC）（责任当局）确定是否需要对其送送前邻里计划的环境报告。在做出这一决定时，BDC一直在考虑该法规的附表1。如前所述，委托土地使用顾问（LUC）准备筛查报告，以评估是否需要海洋。社区规划是这些情况之一。3。符合国家规划政策框架（NPPF）中包含的建议和规划实践指南中的建议，该计划的潜在范围已根据2004年《环境评估法规》附表1中规定的标准进行了评估。在不需要可持续性评估的某些有限情况下，可能需要海洋。可持续性评估（SAS）可以纳入战略环境评估法规的要求，该法规实施了“战略环境评估指令”对某些计划和计划对环境影响的影响的要求。可持续性评估可确保对潜在的环境影响与社会和经济问题一起充分考虑，并且最好做一个人来了解计划如何实现可持续发展。但是，NPPF规划实践指南指出，邻里计划没有法律要求进行2004年计划和强制性购买法第19条规定的可持续性评估。证明该计划是否可能产生重大的环境影响，这取决于合格机构。这是海上筛查报告的目的。确定效果可能显着性的标准在下表中列出了C riteria：
应用K-Nearest邻居机器学习算法用于预先销售畅销产品Muhtajuddin Danny 1*，Asep Muhidin 2，AK
摘要在商业界越来越激烈的竞争发展，并伴随着信息技术的进步，使零售公司陷入了更严格，更开放的竞争状况。PT LG Innotek印度尼西亚是唯一在印度尼西亚生产调谐器的公司。查看消费者需求，PT LG Innotek必须提高产品质量，并添加消费者喜欢和经常购买的产品。因此，PT LG Innotek Indonesia需要进行分析，以帮助公司识别倾向于销售良好的产品。可以通过应用机器学习算法（尤其是K-Neartible最邻居方法）进行此分析。这项研究的目的是找出KNN算法在预测销量良好且在印度尼西亚PT LG Innotek销售不佳的产品方面的表现。基于分析结果，预测结果的精度水平为94.74％，错误率为5.26％。具有高度的准确性和较低的错误率，可以得出结论，K-Near-Neigral方法有效地用于预测PT LG Innotek Indonesia最佳销售产品的销售。