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使用机器的房屋价格预测模型...
摘要 - 近年来，机器学习已经快速增长，导致了各种应用和算法的发展。一个值得注意的应用是房价的预测，随着房地产价值不断上升，这变得越来越重要。准确的房价预测模型可以极大地帮助潜在的买家做出明智的决定。这项研究的重点是使用诸如卧室数量，房屋年龄，交通运输的可及，靠近学校的交通年龄以及附近的购物中心等特征来预测印度的房价。所提出的模型采用各种机器学习算法，包括线性回归，决策树，随机森林和支持向量回归。最终，该解决方案将使买卖双方都能更有效地谈判其优先级，从而最大程度地减少财务和时间损失。
使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。
使用
几项研究探索了使用各种机器学习算法来预测铁矿石中杂质的使用。 Harsha和Prasad（2021）研究了使用深度学习技术来预测铁矿石泡沫中二氧化硅浓度的百分比，表现出显着的预测能力[1]。Zhang等。 （2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。 Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。Zhang等。（2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。
利用机器学习进行预测维护
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通函编号 A-129 联邦信贷政策...
6. 咨询。有关信贷管理和债务催收政策实施的更多信息，请参阅美国财政部财政服务局《管理联邦应收账款》和 OMB 备忘录-04-10《债务催收改进法案要求》。有关信贷计划预算和立法政策的咨询，请联系管理和预算办公室预算审查司预算分析处，地址：新行政办公大楼 6025 室，17 街 725 号，西北，华盛顿特区 20503；电话：(202) 395-7511 或电子邮件：CreditCrew@omb.eop.gov。有关本通函其他章节的问题，请直接咨询联邦财务管理局 (202) 395-4534。对于与结构化融资问题或对资本市场的影响有关的咨询，请联系财政部国内金融办公室、联邦计划融资办公室，邮箱地址为 FederalProgramFinance@treasury.gov。
CSC 320计算机算法学时
黑板：所有与课程相关的作业和材料都将在黑板上提供。公告将发布在黑板上。学生必须有一个工作的CUNY门户帐户才能接收与课程相关的信息描述：本课程是算法设计和分析的介绍性本科课程。本课程的目标是引入基本基本算法设计技术，从理论和实用的角度来看，这些技术都很有趣。我们将介绍基本的算法设计技术，例如划分和争议，动态编程和贪婪的技术。我们将介绍算法正确性的证明，以及通过复发方程解决方案解决算法时间界限的渐近分析。一些特定算法主题包括：确定性和随机排序和搜索算法，深度和广度的第一个搜索图算法，用于查找路径和
医疗政策 - 基因表达谱检测和循环肿瘤 DNA 检测用于预测结肠癌复发（例如 COLOPRINT、COLON PRS、GENEFX、ONCODEFENDER、ONCOTYPE DX 结肠癌测试）
用于预测结肠癌复发的 DNA 检测（例如 Coloprint、Colon PRS、GeneFx、OncoDefender、Oncotype Dx® 结肠癌检测）描述/背景结肠癌根据美国国家癌症研究所的估计，2023 年美国将诊断出超过 153,000 例新的结直肠癌病例，近 53,000 人将死于这种癌症。1 五年生存率估计约为 65%。根据种族和民族、年龄、社会经济地位、保险机会、地理位置和环境暴露，不同亚组分类已发现结直肠癌结果存在差异。例如，在美国，2012 年至 2016 年间，非西班牙裔黑人患者的死亡率最高（发病率为每 100,000 人 45.7 人），分别比非西班牙裔白人和亚裔患者高 20% 和 50%。此外，非西班牙裔黑人患者由于合并症的不平等现象更为严重，接受治疗的机会可能有限。2 结直肠癌被归类为 2 期，即原发肿瘤扩散到或穿过结肠和/或直肠层到达附近组织，但在淋巴结中检测不到（3 期疾病）并且尚未转移到远处部位（4 期疾病）。主要治疗方法是手术切除原发癌和结肠吻合术。手术后，预后良好，5 年生存率为 75% 至 80%。3 Figueredo 等人（2008 年）进行的一项 Cochrane 综述评估了 50 项关于 II 期患者辅助治疗与单独手术的研究，发现化疗对无病生存期有微小但具有统计学意义的绝对益处，但对总体生存期无益。因此，仅对已切除的高危 II 期患者（即具有不良预后特征的患者）推荐使用 5-氟尿嘧啶 (5-FU)、卡培他滨、CAPEOX（卡培他滨和奥沙利铂）或 FOLFOX（5-FU 和奥沙利铂）进行辅助化疗。4
唾液生物标志物作为糖尿病前期筛查的机会
糖尿病前期的特征是血糖水平升高，尚未达到糖尿病阈值，但高于正常限度。糖尿病前期是干预的关键窗口。血液样本筛查方法有效但具有侵入性，限制了其广泛使用。需要一种非侵入性葡萄糖检测的替代方法，例如基于唾液的检测。基于唾液的检测易于使用、可及性和便利性，适合更广泛的社区筛查。本研究旨在探索使用唾液测试进行糖尿病前期筛查的文献综述。使用 Google Scholar 搜索引擎以关键词“唾液生物标志物”、“用于诊断测试的唾液”和“糖尿病非侵入性测试”搜索研究文章。识别是在 2014 年至 2024 年期间发表的研究文章进行的。本研究采用定性方法回顾有关使用唾液作为糖尿病前期筛查测试样本的期刊文章。该研究评估了唾液糖尿病前期筛查的潜力、挑战和合适的生物标志物的识别。期刊评论表明，唾液具有作为糖尿病前期筛查的非侵入性样本的潜力。与血液样本相比，唾液样本的使用具有多种优势。研究结论是，唾液已成为一种创新的生物标志物，可作为筛查糖尿病前期的非侵入性工具，例如葡萄糖、淀粉酶、皮质醇、炎症标志物（如 CRP 和细胞因子）和脂肪细胞因子的水平。关键词：唾液生物标志物；糖尿病前期筛查；非侵入性测试