XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNeighbor
DNA：精细颗粒类别发现的邻域聚集
从粗制的数据中发现细粒类别是一项实用且挑剔的任务，可以在对细粒度分析的需求和高注释成本之间弥合差距。以前的作品主要集中在实例级别的歧视上，以学习低级特征，但忽略了数据之间的半敏化相似性，这可能会预见这些模型学习紧凑的集群表示。在本文中，我们提出了DeNOCORE的邻域聚集（DNA），这是一个自我监督的框架，将数据的系统结构编码到嵌入空间中。特别是，我们检索了查询的k neart邻域，作为其积极的键，以捕获数据之间的语义相似性，然后从邻居那里汇总信息以学习紧凑的群集表示，这可以使细粒类别变得更加差异。但是，检索到的邻居可能会嘈杂，并且包含许多假阳性钥匙，从而可以降低学习式床的质量。为了应对这一挑战，我们提出了三个原则，以解决这些虚假的邻居以更好地表示学习。此外，我们从理论上证明我们框架的学习目标与聚类损失相同，该损失可以捕获数据之间的语义相似性以形成紧凑的细粒簇。在三个基准数据集上进行了广泛的例证表明，我们的方法可以检索更准确的邻居（准确性提高21.31％），并以较大的利润率（平均提高了三个指标的平均9.96％）。我们的代码和数据可在https://github.com/lackel/dna上找到。
邻里社会经济劣势和弓形筋膜的白质微观结构，并在青少年中筋膜筋膜
抽象背景：邻里或地区级的社会经济劣势与整个生活范围内的神经改变有关。然而，很少有研究检查邻里劣势对青春期白质微观结构的影响，这是一个重要的发展时期，恰逢心理病理的风险增加。方法：在200名青少年（13至20岁； 54.5％的女性，4％的非单位）中，从2项富含早期逆境和抑郁症的研究中招募，我们检查了几个主要白问题中的白菜微观结构与白质学微观结构有关。我们还检查了抑郁症状和性别是否缓和了这些关联。结果：较大的社区社会经济劣势与左弓形筋膜中的较低分数各向异性（FA）有关（b = 2 0.24，错误发现率[FDR] - 校正后的P = .035）和右毫无疑问（b = 2 0.32，fdr cornement formention forment forment forment cormected p = .002）和以上的效果。抑郁症状显着缓解了左臂FAS FASCICULUS FA与两个社区之间的关联（B = 0.17，FDR校正后的P = .026）和失业率（B = 0.22，FDR校正后的P = .004）的劣势，使这些关联仅在较不严重的ASSICTENS中，而这些人仅报告了严重的抑郁症。性别并没有减轻这些区域中社会经济劣势与FA之间的关联。结论：更大的社区社会经济劣势，尤其是贫困和教育水平，与弓形筋膜中的FA较低有关，并且在社会经济地位的家庭水平衡量标准的效果之上，筋膜不超过筋膜。这些模式仅在抑郁症较低的青少年中才观察到，这表明我们必须谨慎地将这些发现概括给与精神健康困难的年轻人。
山区迁移：了解1900-19的山区大流行对西部山区中部社区的影响
自2020年代初期19020年初期大流行以来，我们观看了住房市场，城市生活和住宅模式的巨大变化，以深厚而持久的方式影响了美国城市及其社区。西部城市尤其经历了远程办公和偏远的工人的涌入，新居民从更昂贵的城市中推出，而新的住房市场投资比该国任何其他地区都更快，更大地提高了房价。然而，在谈话中经常被忽视，即关于19009年大流行对西部山区住房的影响，是中间社区，即在经济扩张和撤离之间处于边缘的城市，既不增长也不在下降。中间社区长期以来一直是西部城市山区的基础心脏，但是缺乏社区发展投资美元和针对它们的公共政策导致了他们缓慢的侵蚀。有了来自邻居工作大瀑布（Greatworks Pocatello）和邻居盐湖城（Neighborworks Pocatello）的邻居工作的见解，本文的目的是（1）确定三个案例研究城市中的中间社区，（2）了解这些社区所面临的挑战以及它们如何受到邻居工作的核对范围，以及如何对邻居组织的影响。最终，这项研究将支持整个地区的住房和社区发展从业人员，他们正在努力应对大流行后的社区变化，有助于阐明中间社区的特定需求，确定正在进行的社区发展计划（或无法为他们服务），并设置由中间社区的邻居工作中的邻居工作所做的强大工作。
使用 UCI 机器学习糖尿病数据集上的 K 最近邻 (KNN) 方法预测糖尿病
3. 使用 K 最近邻 (KNN) 方法进行分析 K 最近邻 (KNN) 是一种通过考虑现有属性和训练样本来对新对象进行分类的算法。分类不需要使用模型，而仅基于记忆。在该算法中，将在查询点中搜索若干个𝐾个最近的训练点，并根据这些𝐾点中的大多数进行分类。 KNN 采用基于邻域的分类方法，通过计算查询实例到训练样本的最短距离来确定 KNN。 KNN算法对于预测新物体的分类非常简单而且有效。使用KNN方法的步骤如下：
新型 K 近邻与卷积神经网络 (KNN-CNN) 实现精准脑部识别
摘要 - 脑肿瘤分类在早期诊断和有效治疗计划中起着至关重要的作用。在本文中，我们提出了一种新方法，即基于卷积神经网络的 K 最近邻 (KNN-CNN)，用于精确的脑肿瘤分类。所提出的方法结合了 K 最近邻 (KNN) 和卷积神经网络 (CNN) 的优势，同时利用了传统的基于特征的分类和基于深度学习的特征提取。我们使用 CNN 从脑肿瘤图像中学习高级特征，并使用 KNN 根据提取的特征对肿瘤进行分类。在脑肿瘤数据集上的实验结果证明了 KNN-CNN 方法的有效性和效率，实现了高分类准确率并且优于传统方法。关键词：图像挖掘、脑肿瘤、分类、磁共振成像、最近邻；
乳腺肿瘤中癌症基因的邻居剥夺和DNA甲基化和表达
作者隶属关系：人类癌变实验室，癌症研究中心，国家癌症研究所，贝塞斯达，马里兰州（Jenkins，Rossi，Rossi，C。Pichardo，M。Pichardo，M。Pichardo，Tang，Dorsey，Dorsey，Ajao，Ajao，Ajao，Ajao，Hutchison，Hutchison，Bailey-Whyte，Ambs）;马里兰州罗克维尔国家癌症研究所癌症控制与人口科学系（C. Pichardo）；马里兰州马里兰州医学院生物统计学系，马里兰州巴尔的摩（Wooten）；宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州外科手术系（M. Pichardo）；数据科学与人工智能，研发，阿斯利康，盖瑟斯堡，马里兰州（Tang）；俄亥俄州克利夫兰凯斯西部储备大学医学院（Ajao）；佐治亚州亚特兰大埃默里大学罗林斯公共卫生学院流行病学系（Mubadder，McCullough）；爱尔兰利默里克市利默里克大学医学院（Bailey-Whyte）。
基于改进的k-neareb邻居和欧几里得聚类分割的锂电池表面缺陷的新方法
急剧降低加工效果。对于选择参数D，我们必须考虑点云数据收集的密度。当距离太小时，可以选择致密点，但是某些缺陷点会损失；当距离太大时，很难选择所有离群值D需要达到平衡的距离（图8b）。和最后，要确定体素网格的密度ρ从边缘去除稀疏体素，这反映了体素网格k-邻域中点云的密度（图8C）。因此，在此仿真示例中，提出的算法的参数配置如下：n = 12，d = 1，ρ= 0.5。
休斯顿东部社区恢复计划
在过去七年中，休斯顿市经历了七次联邦宣布的灾难。飓风哈维造成的洪水、2021 年的历史性冰冻以及最近发生的其他灾难性天气事件对我们的基础设施、房屋和家人造成了毁灭性的影响。洪水退却后，人们表现出了坚强和毅力，即使他们几乎无能为力，他们也互相支持。正是这些人指导了我们的努力，以确保未来具有更大的复原力。即使在我们共同努力恢复正常时，我们也知道恢复是一个短期目标。我们知道这些灾难性事件不会是最后一次。我们知道我们需要从这些经验中吸取教训，并制定计划来保护脆弱的社区，并使它们在未来具有复原力。
社区规划修正案（2023 年 10 月 4 日更新）
• 工作人员应向申请人说明申请流程。 • 申请人应向工作人员说明拟议的社区计划修正案。 • 如果申请人提议更改未来土地使用图，申请人应向工作人员提供有关拟议变更的信息，包括地址、边界、面积、当前和拟议的未来土地使用图类别以及当前和拟议的用途；以及， • 如果申请人提议更改文本，申请人应提供拟议的语言和对变更的解释。