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4单粒子教程15 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2预处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.3粒子采摘。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 4.4无参考的2D类平均。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 4.5从头3D模型生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 4.6无监督的3D分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 4.7高分辨率3D改进。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 4.8掩码创建和后处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 4.9 CTF和畸变细化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 4.10贝叶斯抛光。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 4.11局部分辨率估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 4.12检查惯用性。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>54 4.13总结。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>55 div>
通过深度学习技术检测蛮力攻击的强大框架
摘要：在网络环境中对蛮力威胁的精确识别引起了相当大的关注。它强调了新方法的需求，因为现有方法通常会导致许多错误的警报，并在实时威胁检测中延迟。为了解决这些问题，本研究提出了一个新颖的入侵检测框架，该框架利用深度学习模型，以更准确，有效地检测蛮力攻击。该框架的结构包括使用CSE-CICIDS2018数据集在研究开始时执行的数据收集和预处理组件。设计体系结构包括数据收集和预处理步骤。采用特征提取和选择技术来优化模型培训的数据。此外，在构建模型后，从功能选择中从数据中提取了各种属性，将在培训中使用。然后，建造深度学习算法的多个体系结构，其中包括人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）模型。评估结果表明，CNN和LSTM的精度分别达到99.995％和99.99％。它展示了其检测网络流量中复杂攻击模式的能力。表明CNN网络获得了最佳结果，测试时间为9.94秒。这将CNN作为一种有效的方法确定，可以迅速达到高精度。相比，我们在解决它们的弱点的同时超过了当前方法的准确性。这些发现与CNN在蛮力攻击检测框架中的有效性是一种更准确，更快的替代方案，从而提高了实时检测网络入侵的能力。
使用机器学习的IT支持机票的自动优先级和路由使用机器学习的IT支持机票的自动优先级和路由
该研究将评估各种机器学习算法，包括SVM，Random Forest和Ensemble Models，以便对门票进行分类和优先级的优先级。准确对门票进行分类和优先级。高级数据预处理技术（例如TF-IDF矢量化和类平衡）用于处理数据不一致和不平衡。此外，研究还研究了将机器学习与基于规则的系统相结合的混合方法，以提高低频和模棱两可的票务类别的分类性能。此外，结合反馈循环和实时数据更新可确保模型适应性的IT环境。
使用数字图像处理技术在多个 T1 加权磁共振成像切片中进行脑提取
摘要 — 大脑是文献中多项研究的来源，主要是因为它对于预测和分析某些疾病或状况都很重要。从患者图像中提取大脑进行医学分析可能会提供有用的预后信息。为此，数字图像处理算法已应用于医学领域，重点是大脑的识别。这项工作提出了一个基于三个主要步骤的大脑提取框架：1）数据采集；2）预处理；3）最大连通分量提取。我们的数据是按照 OASIS 协议获取的。应用预处理步骤是为了增强对比度并消除 T1 加权 MRI 中的可能噪音。最大连通分量提取是通过首先检测图像中的最大元素（即大脑）然后通过数学形态学运算符提取它来执行的。无监督框架无需调整即可提取不同轴向切片中的大脑。这项工作的主要贡献是自动识别大脑。它使用不同脑切片中的大脑和数字处理算法。我们采用了五个指标来评估我们的结果：特异性、召回率、准确率、F 测量值和精确度。在我们的第一次实验中，两个指标的效率超过 90%（特异性和精确度），其中两个指标超过 80%（F 测量值和准确度），灵敏度超过 70%。我们的第二个实验将我们的工作与文献中的相关工作进行了比较，在灵敏度方面排名第 5，在特异性方面排名第 2
基于网络的人工智能临床决策支持系统的高级机器学习模型应用程序：模型开发和V
背景：乳腺癌是全球领先的健康问题，需要在复发预测和管理方面取得进步。使用CHATGPT的基于人工智能（AI）的临床决策支持系统（AI-CDSS）的开发解决了这一需求，目的是提高预测准确性和用户可访问性。目的：本研究旨在为基于Web的AI-CDSS应用程序开发和验证高级机器学习模型，利用ChatGPT的问答指导能力来增强数据的预处理和模型开发，从而改善了乳腺癌复发的预测。方法：这项研究的重点是通过利用3577名患者的三级医院乳腺癌注册中心（2004-2016）的数据来开发先进的机器学习模型。作为三级医疗中心，它接受了四个分支机构的推荐，即北部地区的3个分支机构和我们国家一个离岸岛上的1个分支机构，可以管理慢性疾病，但将包括乳腺癌在内的复杂手术病例转到主要中心，富含我们研究人群的多样性。模型培训从2004年到2012年使用了患者数据，随后使用2013年至2016年的数据进行了验证，从而确保了我们的预测模型的全面评估和鲁棒性。chatgpt是预处理和模型开发，有助于激素受体分类，年龄构成和单次编码的组成部分。诸如综合少数族裔过采样技术之类的技术解决了数据集的不平衡。使用了各种算法，包括轻梯度增强机，梯度提升和极端梯度提升，并使用诸如曲线下的面积，准确性，灵敏度和F 1尺度的指标评估它们的性能。
早期糖尿病检测和诊断的机器学习
在这项工作中，建议专门用于检测妊娠糖尿病（GDM）的基于机器学习（ML）的电子诊断系统。审查最近的GDM数据并概述了GDM与糖尿病前期疾病之间的紧密联系，以及我们的目标是胰岛素抵抗的未来下降和未来下降的潜力。本研究探讨了K-Nearest邻居（KNN）算法在广泛使用的PIMA Indians糖尿病数据库上的诊断中的应用。KNN算法是一种非参数，基于实例的学习方法，用于将个体归类为糖尿病或非糖尿病患者，我们的目标是评估算法的准确预测和探索影响其性能的因素的能力。该研究以数据预处理开始，包括处理丢失值，功能缩放以及将数据分解为训练和测试集。使用这些最佳拟合参数对KNN分类器进行了训练和测试。这项研究的结果揭示了一个模型在预测糖尿病诊断时精度约为0.76。这项研究研究了糖尿病患者分类的各种机器学习方法，包括召回，准确性，精度和F1评分。该研究讨论了超参数调整，数据预处理和数据处理不平衡的重要性在实现最佳KNN模型性能中的重要性。最后，这项研究显示了如何使用PIMA Indians糖尿病数据库来投射KNN算法。调查结果表明，KNN可以作为早期糖尿病的可行工具，为在医疗保健和预测建模中更广泛的应用铺平道路。
设计和实施自动车牌号码识别系统（ACPNRS）
道路上全球车辆的不断升级需要创新的解决方案，以有效地交通管理，增强安全性和改进的执法。该研究项目以开发自动化汽车板识别系统（ACPR）为中心，以应对这些挑战。ACPRS在图像处理，机器学习和数据库集成中利用尖端技术，以进行准确，实时的车牌识别。从探索该领域现有的方法和技术开始，该研究强调了它们的优势和局限性。概念化阶段涉及精心设计，结合图像预处理，车牌检测，角色分割，光学特征识别（OCR）和数据库相互作用。
使用Python（AML-PY'25）应用机器学习
STC“使用Python应用的机器学习”旨在为参与者提供实用的知识和技能，以设计，实施和评估现实世界应用的机器学习模型。它将涵盖机器学习，数据预处理和功能工程技术，钥匙机学习算法以及卷积神经网络（CNNS）的概念所必需的Python基础知识。通过实验室实验室练习，用于分类，对象检测和现实案例研究的CNN Architeurs，参与者将获得有效应用这些概念的能力，从而弥合理论理解和在机器学习和深度学习领域中实现的差距。
Pronto手册-MLNL
1简介11 1.1背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.2方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.2.1输入和预处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.2.2机器学习算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.3安装和启动工具箱。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.1安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.2启动和批处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.3故障排除。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4什么新功能？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 1,4.1版本3.0。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 1.4.2版本2.1。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 1.4.3版本2.0。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 1.4.4版本1.1。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 1.4.5版本1.0。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。20 1.5如何引用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.6 Pronto历史。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.7主要贡献者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 1.8致谢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23