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知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
机器学习简介K-Nearest邻居
sl s s s sw物种dist 52 6.4 3.2 versicolor 0.200 59 6.6 2.9 versicolor 0.224 75 6.4 2.4 2.9 versicolor 0.100 76 6.6 6.6 3.0 versicolor 0.200 98 6.2 2.9 versicolor 0.224 6.3 2.224 104 104 6.3 2.9 0.200 117 6.5 3.0 Virginica 0.100 138 6.4 3.1 Virginica 0.100 148 6.5 3.0 Virginica 0.100
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
使用 K 最近邻算法预测中风风险
摘要：中风是一种危及生命的严重疾病，需要尽早发现和干预以减轻其影响。该项目使用 K-最近邻 (KNN) 算法提出了一种中风预测模型，KNN 算法是一种流行的机器学习技术，以其在分类任务中的简单性和有效性而闻名。在 KNN 算法中，数据集被分为两类。第一类是中风风险高，第二类是中风风险低。该项目的目标是开发一个可靠且准确的预测系统，帮助医疗保健专业人员识别有中风风险的个体。该项目使用的数据集包括不同群体的各种人口统计、临床和生活方式特征，包括年龄、性别、高血压状况、婚姻状况、心脏病史、工作类型、吸烟习惯等。项目研究结果表明，基于 KNN 的中风预测模型在准确性、敏感性和特异性方面取得了令人鼓舞的结果。这表明 KNN 可以成为识别可能有中风风险的个体的有力工具，从而可以采取早期干预和预防措施。关键词：中风、k-近邻、逻辑回归、随机森林、机器学习算法
为我们的邻居提供住房：
亚当斯政府正在采取一种新方法来应对危机。我们将继续投资建造和保护经济适用房，以增加低收入纽约人的选择。但这些投资只是更广泛战略的一部分，该战略旨在为所有纽约人提供经济实惠的高质量住房，包括无家可归的家庭、纽约市住房管理局居民、家庭、单身纽约人、租房者和房主。我们将利用住房可以提供的所有好处来增加获得机会的机会，促进经济稳定和流动性，改善健康和安全，并增加种族平等。我们将确保提供纽约人需要的住房和服务。通过这些努力，我们将努力建设一个让所有邻居（而不仅仅是少数幸运儿）都能繁荣发展的纽约市。
太阳能联合邻居能源公平与包容案例陈述
为了扩大太阳能的使用范围，我们花了一年多的时间与社区领导、公司和参与低收入住房的组织组织了一系列会议。我们与这些利益相关者合作，确定他们需要什么才能部署太阳能，以便其成员、租户和邻居能够共享其好处。这次外展活动的高潮是与乔治华盛顿大学共同赞助的一次全国会议，会议汇集了来自全国各地的低收入太阳能专家和社区领导。该项目的主要成果是向城市提出了一系列建议，并达成共识通过了《2013 年社区可再生能源法案》。这项立法是该国唯一的社区太阳能法案，它既为社区太阳能用户提供全额净计量信用，又建立了一个不受公用事业控制的无限计划，不受项目管道的控制。