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4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
使用机器学习预测中风 - 警告
中风是全球第二大死亡原因，对个人和国家医疗保健系统来说仍然是一个重要的健康负担。我们的项目将机器学习原理应用于大量现有数据集，以根据潜在可改变的风险因素有效地预测中风。然后，它打算开发应用程序，根据每个用户的中风风险水平提供个性化警告，并提供有关中风风险因素的生活方式纠正信息。
AI驱动的慢性肾脏病预测
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
使用机器学习预测心脏病...
4 md.devendran@gmail.com 摘要：心脏病仍然是全球死亡的主要原因之一。早期预测和诊断对于预防严重后果和改善患者的生活质量至关重要。该项目专注于使用机器学习技术开发强大的心脏病预测系统。通过分析由各种患者属性（例如年龄、性别、血压、胆固醇水平和其他医疗参数）组成的综合数据集，该系统旨在预测患者患心脏病的可能性。该项目采用各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM) 和随机森林来对数据进行分类并提供准确的预测。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估系统的性能，确保它能够在实际应用中提供可靠的结果。此外，还应用特征选择技术来识别导致心脏病的最重要因素，从而提高模型的可解释性。提出的解决方案旨在通过提供早期警报和建议来帮助医疗保健专业人员，最终促进及时干预。该项目促进了人工智能在医疗保健领域日益重要的作用，并展示了机器学习在增强心脏病预防诊断能力方面的潜力。
UIFCW指南2024-地球预测创新中心
The UFS-R2O Project began in July 2020, and the first three years of the project (Phase I; July 2020 - June 2023) resulted in many accomplishments, leading to significant advancements in developing the FV3-based systems including the Hurricane Analysis and Forecast System (HAFS) version 1, the regional Rapid Refresh Forecast System (RRFS) version 1, the Global Forecast System (GFS) version 17 and Global Ensemble预测系统（GEFS）版本13。该项目的第二阶段（2023年7月至2026年6月）将继续发展和改善全球，区域和飓风预测系统及其数据同化，物理，大气组成，基础设施，验证以及后处理的组成部分。
大多数：运动预测的多模式场景象征化
许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹，例如边界框，路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现，它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响（例如，在检测开放式录音障碍时失败），而缺少场景中的显着信息（例如，糟糕的道路条件）。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是，这种方法缺乏解释性，需要大量的培训资源。在这项工作中，我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素，然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识，而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察，并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法，我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明，我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。
VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。