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I.心血管疾病，包括影响心脏或血管的一系列疾病，通常被称为心脏病。它包括影响心血管系统的各种疾病，冠状动脉疾病是最常见的形式，导致心脏病发作。该机器学习项目的重点是使用视网膜图像分析通过经常性神经网络（RNN）检测心脏问题。视网膜特征与心血管健康之间的潜在联系引发了人们对使用视网膜成像作为诊断工具的兴趣。由于视网膜是具有类似于循环系统的血管结构的神经组织，因此视网膜血管中的异常可能表明心脏问题潜在的心脏问题。视网膜血管结构与心血管系统具有相似性，视网膜血管的微血管变化可以表明全身循环系统问题，包括与心脏有关的情况。复发性神经网络（RNN）是一种人工神经网络，旨在处理顺序数据并随着时间的推移识别模式。与传统的神经网络不同，RNN具有在网络中形成周期的连接，从而使它们可以保留以前输入的记忆。本研究旨在通过利用RNN来提高心脏病检测的准确性和效率，RNN特别擅长处理顺序数据。这项研究很重要，因为它提出了一种非侵入性且可能具有成本效益的方法来早期发现心脏病。如果成功，将视网膜图像作为诊断工具可以提供主动评估心血管健康的方法。
增强太阳能的预测分析...
3英国独立研究员4机械工程系，救赎主大学，埃德，伊德，尼日利亚奥桑州。___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Wisdom Samuel Udo Corresponding Author Email: wisdomudo213@gmail.com Article Received: 25-08-23 Accepted: 06-11-23 Published: 30-12-23 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的
摘要：糖尿病是关键疾病之一，许多人患有这种疾病。年龄，肥胖，缺乏运动，遗传性糖尿病，生活方式，不良饮食，高血压等。会引起糖尿病。患有糖尿病的人患有诸如心脏病，肾脏疾病，中风，眼睛问题，神经损伤等疾病的风险很高。目前在医院的实践是通过各种测试收集所需的糖尿病诊断信息，并根据诊断提供适当的治疗方法。大数据分析在医疗保健行业中起着重要作用。医疗保健行业有大量数据库。使用大数据分析，可以研究庞大的数据集并找到隐藏的信息，隐藏的模式，从数据中发现知识并相应地预测结果。在现有方法中，分类和预测准确性不是那么高。在本文中，我们提出了一个糖尿病预测模型，以更好地分类糖尿病，其中包括糖尿病的少数外部因素以及葡萄糖，BMI，年龄，胰岛素等常规因素。与现有数据集相比，新数据集可提高分类精度。进一步提出了旨在提高分类准确性的糖尿病预测的管道模型。I.引言医疗部门具有大量数据库。这样的数据库可能包含结构化的，半结构化或非结构化数据。考虑到当前情况，印度等主体国家（DM）已成为一种非常严重的疾病。现有大数据分析是一个过程，该过程分析了巨大的数据集并揭示隐藏的信息，隐藏的模式以从给定数据中发现知识。糖尿病性梅利氏菌（DM）被归类为非传染性疾病（NCB），许多人患有疾病。根据2017年统计数据，约有4.25亿人患有糖尿病。由于糖尿病，每年约有2-5万患者的生命。据说到2045年，这将增加到6.29亿。[1]糖尿病（DM）被分类为称为胰岛素依赖性糖尿病（IDDM）的Astype-1。人体无法产生足够的胰岛素，这种DM背后的原因，因此需要向患者注入胰岛素。类型-2也称为非胰岛素依赖性糖尿病（NIDDM）。当身体细胞无法正确使用胰岛素时，可以看到这种糖尿病的类型。-3型妊娠糖尿病，孕妇的血糖水平升高，未发现糖尿病的糖尿病会导致这种类型的糖尿病。dm具有与之相关的长期并发症。此外，糖尿病患者存在各种健康问题的高风险。一种称为预测分析的技术，结合了各种机器学习算法，数据挖掘技术和统计方法，该方法使用当前和过去的数据来找到知识并预测未来的事件。通过对医疗保健数据进行预测分析，可以做出重大决策并可以做出预测。可以使用机器学习和回归技术进行预测分析。预测分析旨在以最佳的准确性诊断疾病，增强患者护理，优化资源并改善临床结果。[1]机器学习被认为是最重要的人工智能功能之一，支持计算机系统的开发，具有从过去的经验中获取知识而无需每种情况进行编程的能力。机器学习被认为是当今情况的迫切需要，以通过支持最小缺陷来消除人类的努力。
信用卡相关的功能子集
互联网在过去十年中经历了指数级的增长。随后，电子商务，滑动和薪水等服务的流行和突出率以及在线账单支付增加了。随后，犯罪分子加强了妥协妥协信用卡交易的努力。如果消费者被收取他们未购买的商品的费用，信用卡公司必须具备确定欺诈性交易的能力。数据科学和机器学习对于解决这种性质的问题是必不可少的；它们的意义不能被夸大。越来越多的客户要求企业提供更多便利设施。这种便利的实例是进行在线产品购买的能力。这项研究的目的是说明机器学习在构建信用卡欺诈检测数据集中的应用。信用卡欺诈检测问题涉及将成功的信用卡交易中的数据合并到先前交易的模型中。可以通过采用这些方法来确定新交易的合法性。信用卡欺诈的流行率随着电子支付系统和电子商务的进步而增加。必须实施检测信用卡欺诈的程序。在使用机器学习技术进行信用卡欺诈检测时，在选择欺诈交易的特征时要谨慎行事至关重要。结果表明所提出的模型的表现优于常规模型。本研究提出了一个相关的信用卡欺诈检测功能子集模型（RFSM-CFD），以准确检测信用卡欺诈。在本研究中提出了基于机器学习的信用卡欺诈检测系统的功能选择。这项研究在功能子集生成中的精度为98.8％，信用卡欺诈检测的准确性为98.5％。与最新模型相比，提出的欺诈检测模型表明了较高的准确性。关键字：信用卡，欺诈检测，机器学习，功能集，子集模型，交易
使用机器学习基于地理位置的犯罪数据预测
表5。优化的决策树的性能和验证精度............. 28表6。Classification report of decision tree......................................................29 Table 7.决策树的混乱矩阵................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 29表8。优化的模型参数值和验证精度......................................................................................................................................................................................................................................................... 31
使用Python进行多种疾病预测
在全球范围内，糖尿病，心脏病和乳腺癌是死亡的主要原因。糖尿病会影响血糖水平，乳腺癌涉及乳房组织中的肿瘤，心脏病包括心脏节律异常和冠状动脉疾病等问题。在印度，糖尿病每年杀死一百万以上的人，心脏病占死亡率的很大一部分。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。 我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。 该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。 这将提高医疗保健效率和诊断能力。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。这将提高医疗保健效率和诊断能力。
cocoscan：使用深度学习的椰子疾病预测
本研究介绍了利用深度学习技术的椰子疾病预测系统的发展，以帮助农民识别和管理椰子树中的疾病。本研究的目的是增强早期疾病检测，提高诊断准确性并提供量身定制的营养建议以促进植物健康。系统集成了在患病椰子植物图像数据集上训练的卷积神经网络（CNN）模型，该模型通过用户友好的Web应用程序访问。农民可以上传树木的图像，然后由CNN模型对其进行处理以预测潜在的疾病。该系统还根据检测到的疾病提供肥料建议。结果表明在现实情况下，疾病鉴定和实际适用性的准确性很高。该系统的实施可以通过实现早期干预，减少农作物损失和优化资源使用来显着使农民受益。总而言之，椰子疾病预测系统展示了先进的机器学习和图像处理技术来转变农业实践的潜力，为椰子种植中的疾病管理提供了一种可及可及的工具。
RS-25 令人难以置信的事实
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