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通用发动机数据
目标：完成本节后，学生应能够：....根据列表确定与 CFM56-3/3B/3C 发动机相关的安全预防措施 (1.A.x )。....根据特定型号和列表确定 CFM56-3/3B/3C 发动机的尺寸和重量 (1.A.x )。....根据特定型号和列表确定 CFM56-3/3B/3C 发动机的额定值和应用 (1.A.x )。....根据列表回忆 CFM56-3/3B/3C 发动机的运输要求 (1.A.x )。....给出一个列表，回忆一下 CFM56-3/3B/3C 发动机使用的状态监测类型 (1.A.x )。....给出一个列表，回忆一下 CFM56-3/3B/3C 发动机的维护策略 (1.A.x )。....给出一个列表，选择 CFM56-3/3B/3C 发动机的状态监测目的 (1.B.x )。....给出一个列表，选择 CFM56-3/3B/3C 发动机维护策略的目的 (1.B.x )。
Microsoft Word -Torii_machine学习动脉粥样硬化组织成分分类中的近红外光谱术中血管内超声超声输入超声Imaging_aam.docx
类。召回或灵敏度计算为：true正/（true strue + false负），精度
ADDENBROOKE 认知检查 – ACE-III
如果参与者未能回忆起上述一项或多项内容，则应进行此测试。如果回忆起所有内容，则跳过测试并得分 5。如果只回忆起部分内容，则首先在右侧阴影栏中勾选已回忆的内容；然后测试未回忆的内容，告诉参与者“好的，我会给你一些提示：名字是 X、Y 还是 Z？”等等。每识别出一项内容得一分，该分将添加到上一记忆回忆部分获得的分数中。
探索AI媒体。定义，概念模型，研究议程
先前没有研究评估了急性运动和急性缺氧对记忆功能的潜在综合作用，这是本研究的目的。25名参与者（M 5 21.2岁）以平衡的顺序完成了两次实验室访问，涉及1）急性运动（中度强度运动的20分钟），然后暴露于30分钟的缺氧（FIO 2 5 0.12），并暴露于Hypoxia（Fio 2 5 0.12），单独暴露于Hypoxia（FIO 2 5 5.12）30分钟。之后，参与者完成了一个提示回复和内存干扰任务（AB/AC范式），评估了提示回复记忆（召回1和召回2）和内存干扰（主动和追溯干扰）。对于提示重新记忆，我们观察到了条件的显着主要影响，而运动缺氧条件的提示性能比单独的低氧性表现明显高。记忆干扰随着经验条件的函数没有差异。该实验表明，在暴露急性缺氧之前参与急性锻炼，对提高提示记忆的记忆表现具有加性效果。
通过级联机器学习模型和聚类技术增强欺诈检测
摘要银行欺诈检测是金融部门的至关重要的挑战，需要创新的方法来应对欺诈活动的发展。从传统的基于规则的系统开始，这项研究通过将机器学习算法与聚类技术合并，引入了开拓性方法。使用级联方法，依次使用适合不同欺诈模式的不同模型来对交易进行分类。该研究探索了各种模型集合以找到最有效的组合。实验结果强调了该方法在识别欺诈交易的同时保持较高的召回率时的有效性；实际上，这项工作强调了召回在该领域的重要性，而其他作品仅着眼于准确性。常规分类算法对所使用的数据集显示出效率低下，表现为平均召回率始终如一；相反，所提出的方法在准确性和召回方面产生了重大改善。对假阳性和负面因素的细致分析证实了该系统的稳健性，并承诺对未发现欺诈案件的财务损失有稳固的保障。
基于 122,969 例筛查检查的回顾性数据，探讨在乳房 X 光检查屏幕阅读中使用人工智能的可能策略
摘要 目的 人工智能 (AI) 在乳房 X 线检查的回顾性数据上显示出良好的效果。然而，很少有研究探讨人工智能和放射科医生在屏幕阅读中结合的不同策略可能产生的后果。方法 2009 年至 2018 年期间，挪威乳腺筛查中心共进行了 122,969 次数字筛查检查，由人工智能系统进行回顾性处理，该系统对检查进行 1-10 评分；1 表示恶性肿瘤怀疑程度低，10 表示恶性肿瘤怀疑程度高。将结果与筛查结果信息合并，并用于探索人工智能和放射科医生结合的 11 种不同场景的共识、回忆和癌症检测。结果 经过独立双重阅读，回忆率为 3.2%，筛查发现癌症为 0.61%，间隔癌症为 0.17%，并作为参考值。在人工智能评分 1 - 5 分的检查被视为阴性而评分 6 - 10 分的检查导致标准独立双重读取的情况下，估计召回率为 2.6%，筛查发现癌症为 0.60%。当评分 1 - 9 分被视为阴性而评分 10 分进行双重读取时，召回率为 1.2%，筛查发现癌症为 0.53%。在这两种情况下，如果在筛查中检测到共识选择的间隔癌症，筛查发现癌症的潜在率可能高达 0.63% 和 0.56%。在前一种情况下，屏幕阅读量将减少 50%，而后一种情况将减少 90%。结论人工智能和放射科医生的几种理论场景有可能减少屏幕阅读量，而不会显著影响癌症检测。必须在前瞻性研究中评估对召回率和间隔癌症的可能影响。要点 • 不同场景下人工智能联合放射科医生可减少50%的读屏量，屏幕癌症检出率在0.59%-0.60%之间，而标准独立双读后为0.61% • 人工智能联合放射科医生可在乳腺筛查中高精度识别阴性筛查检查，降低间隔癌的发生率
yolov11变体的性能基准测试 -
使用指标（例如平均平均精度（MAP，标准度量测量检测准确性）在整个交叉点（IOU）阈值从50％到95％（定义了预测和地面实现框之间的重叠），精度，召回和GPU和CPU的跨越速度。The results highlight trade-offs between model complexity and performance: smaller variants like YOLOv11-n achieved faster inference speeds (170.74 FPS on GPU and 5.86 ms on GPU), while larger models like YOLOv11-x excelled in detection accuracy and recall but at the cost of slower speeds (240.03 FPS on GPU and 4.17 ms on GPU).yolov11-s提供了最高FPS（1120.46 GPU FPS）的平衡，但准确性和回忆为中等。这些发现证明了Yolov11变体对应用程序要求的适应性，从高速实时系统到优先级检测准确性的场景。这项研究通过为yolov11变体提供详细的性能基准来推进对象检测。它提供了在不同领域中部署Yolov11的实用见解，包括物流，交付跟踪和其他需要有效且准确的对象检测的域。关键字：Yolo; Yolov11;对象检测模型；深度学习计算机视觉；神经网络；
使用机器学习的项目风险管理的预测分析
风险管理与寻求避免和抑制意外成本的每个项目相关，基本上是要求先发制人的。Cur-lock提出了一种基于预测性和机器学习（ML）的新方法来处理风险的方法，该方法可以实时工作，以帮助避免风险并提高项目适应性。该研究的主要研究目的是通过使用先前项目的历史数据来确定项目中的风险存在，重点关注时间，任务时间，资源和项目结果等重要方面。T-SNE技术在降低维度的同时，将特征工程应用于维护重要的结构特性。使用包括召回，F1得分，准确性和精确度量在内的措施分析此过程。结果表明，梯度提升机（GBM）达到了令人印象深刻的85％精度，82％的精度，85％的召回率和80％的F1得分，超过了先前的模型。此外，预测分析可实现85％的资源利用效率，而传统分配方法为70％，项目成本降低了10％，是传统方法实现的5％的两倍。此外，该研究表明，尽管GBM在整体准确性方面都擅长，但Logistic Remission（LR）提供了更有利的Precision-Recall Recall权衡取舍，这强调了模型选择在项目风险管理中的重要性。