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数字预处理算法...
生物特征识别技术多种多样：我们可以分析手的形状 [2]、虹膜的设计 [3]、声音、视网膜的血管化和脸部的形状。[4] 同样，签名的动态识别 [5] 也可以实时分析（速度、笔上的压力等）。鉴于其成本低、操作简便和指纹识别结果的可靠性，该技术占据了生物特征识别市场的三分之二以上。指纹识别算法多种多样，基于不同的技术，以便从输入图像中提取有用的信息。显然，图像越清晰、越好，系统就越可靠、越快。图像传感器由许多感光点组成，每个感光点对应一个图像元素，即“像素”。图像传感器的每个像素记录其所暴露的光量，并将其转换为相应数量的电子。光越强，产生的电子数量就越多。指纹识别系统中嵌入的传感器种类繁多，基于多种技术，例如：� CCD 传感器：它们已在相机中使用了 30 多年，具有许多优点。一般来说，它们对光的灵敏度仍然比 CMOS 传感器略高，产生的噪音也少一些。然而，它们更昂贵，更难集成到相机中。� CMOS 传感器：它们降低了相机的整体价格，因为它们包含
一般皮肤表面的预处理和涂层...
飞机蒙皮预处理和涂装是航空工业的重要组成部分。航空涂料在涂料行业中只占很小的市场份额，但却是要求极高的专用涂料，因为航空涂料一直处于负荷极高的外界环境中，与其他品种的涂料相比，其技术要求非常特殊，这是因为它必须满足极端的使用条件。航空涂料必须经受温度、气压的变化，经受不同的空气湍流。无论飞行条件如何，航空涂料都需要经受温度波动、高强度紫外线照射、潮湿环境、化学物质侵入（如燃油、液压油、清洁化学品）和腐蚀的考验，此外，航空公司必须尽可能降低涂层厚度和质量，以减少能源消耗。因此，航空涂料必须是性能非常高的涂料，轻质、高性能和环境友好是航空涂料的发展方向。
无条件安全的量子承诺与预处理∗
自1990年以来就已经知道[IL89，GOL90]，几乎所有有趣的经典加密任务都需要计算安全性，此外，硬度假设至少与单向函数的存在一样强。因此，这些密码任务无条件地面对“𝖯=𝖭𝖯”，通过复杂性理论家进行了强烈的研究这些密码任务特别包括构建承诺方案，其可行性等效于单向函数的存在。自1990年代以来[OW93]自1990年代以来所研究的辅助输入密码学是一个非均匀版本的加密版，协议中的每个方可以访问某些可能无法有效准备的公共信息的副本。这不是与非统一安全性混淆，这是默认的安全性概念，除了在多项式时间内运行，对手在开始时从其他协议执行中从效率低下的预处理阶段或一些残留信息中获取一些建议。遵循相同的证据，相同的障碍是“𝖯？=𝖭𝖯”仍然适用于这种更轻松的设置考虑到这个困难，自然要考虑构建量子承诺。最近的作品表明，就其与量子加密的紧密连接而言，量子承诺与经典作用相似，在大[yan22，bcq23，bcq23，bem + 23]和量子复杂性[BEM + 23]方面与量子密码的紧密联系起来。尽管如此，仍然有理由推测任何合理的量子计算密码学都可能面临其他障碍。虽然从统计上（理论上）对双方的承诺也是不可能的，甚至是量子上的[May97，LC97]，但最近的作品表明，在复杂性假设[BCQ23，BEM + 23，BRA23]下，计算安全性的可能是可能的，显然比较温和的是较温和的。 LMW23]。这条工作表明，实现计算安全的量子密码学可能不容易受到适用于经典加密术的相同障碍的影响。的确，所有先前的量子计算密码
糖尿病和生物医学的一种新的预处理方法...
抽象 - 各个年龄段和社会经济水平的人，正在被诊断出患有2型糖尿病的诊断，其速度比以往任何时候都高。它可能是多种疾病的根本原因，其中最著名的包括失明，肾脏疾病，肾脏疾病和心脏病。因此，设计系统的设计至关重要，基于医疗信息，能够可靠地检测患有糖尿病的患者。我们提出了一种鉴定糖尿病的方法，该方法涉及使用交叉验证训练模式在五到10倍之间训练深神经网络的特征。PIMA印度糖尿病（PID）数据集是从UCI的机器学习存储库一部分的数据库中检索的。此外，十倍交叉验证的结果显示出97.8％的精度，召回97.8％，使用RF算法的PIMA数据集的精度为97.8％。这项研究检查了许多其他生物医学数据集，以证明机器学习可以用于开发可以准确预测糖尿病的有效系统。在生物数据集的实验发现中使用了几种不同类型的机器学习分类器，例如KNN，J48，RF和DT。获得的发现表明我们的可训练模型能够正确分类生物医学数据。通过实现Parikson数据集的较高精度，召回和精确度来证明这一点。
基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
预处理模块对 ΒCI 系统性能的影响
摘要。脑电图 ( ΕΕ G ) 被认为是脑机接口 ( Β CI ) 中著名且有效的方法之一。这是因为它易于实施、成本低廉且便于携带。 ΕΕ G 是一种使用放置在头皮上的非侵入性电极检查大脑电活动的技术。基于 ΕΕ G 的 BCI 系统由五个模块组成：信号采集、预处理、特征提取、分类和命令模块。在本文中，我们将研究滤波器类型及其顺序对所考虑的 BCI 系统性能的影响。该系统由以下部分组成：用于预处理步骤的带通 ( ΒΡ ) 滤波器、特征提取模块中的公共空间模式 (CSP)，以及对于分类模块，我们使用支持向量机 (SV Μ )。所得结果显示所提出的 BCI 系统得到了很好的改进。事实上，该系统的准确率可以达到 88.17%，kappa 系数几乎为 0.76 。关键词。脑电图（ΕΕ G）、运动想象（Μ I）、脑机接口（ΒCI）、带
fairadapt：公平数据预处理的因果推理
机器学习算法对于各种预测任务很有用，但它们也可以学习如何根据性别，种族或其他敏感属性来区分。这种实现产生了公平的机器学习领域，该领域旨在识别，量化和最终减轻这种算法偏见。此手稿描述了R软件包Fairadapt，该软件包实现了因果推理预处理方法。通过使用因果图形模型以及观察到的数据，该方法可用于解决“我的薪水是什么，如果我的性别/种族不同？”的假设问题。这种个人级别的反事实推理可以帮助消除歧视并有助于证明公正的决定。我们还讨论了适当的放松，假设某些因果关系从敏感属性到结果没有歧视性。