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使用SVM
人工智能（AI）在供应链管理中的整合已成为全球市场效率和竞争力的关键驱动力。本文对美国和非洲地区之间供应链优化的AI趋势进行了比较审查，从而阐明了每个地区所面临的独特挑战和机遇。在美国，AI在供应链优化方面的采用非常强大，重点是预测分析，机器学习和高级自动化技术。美国公司利用AI来增强需求预测，优化库存管理和简化物流流程。AI驱动解决方案的集成使美国的企业在需求预测中实现了更高的准确性，减少交货时间并最大程度地减少运营成本。此外，在路线优化中使用AI算法的使用显着提高了交付效率，从而提高了客户满意度。相反，非洲国家正在经历更逐步但稳定地提高AI在供应链优化中的采用。有限的访问高级技术基础设施，再加上资源限制，对非洲企业构成了挑战。但是，正在探索创新的方法，例如使用移动技术和基于云的解决方案来克服基础架构限制。AI在非洲供应链中的应用集中在提高可见性，最大程度地减少浪费并确保及时交付。美国和非洲国家都认识到AI改变供应链管理的潜力。该大陆的各种供应链格局，包括农业，采矿和制造业，提出了AI旨在解决的独特挑战。尽管美国处于AI实施的最前沿，但非洲正在提前裁定与其特定背景保持一致的量身定制解决方案。这些地区之间的协作和知识交流可以为在供应链优化中的AI进行全球化的方法铺平道路。这篇综述强调了了解采用AI技术，促进协作以互惠互利并推动AI驱动供应链管理的全球演变的重要性。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
通过改进的SVM分类器
摘要：在信息和通信技术的时代，确保形象安全已成为面对网络威胁，未经授权的访问和篡改的优先事项和关注。传统技术提供了一定程度的安全性，但实际上缺乏处理图像异常的能力，因此提出机器学习技术并改善支持向量机（SVM）分类器的挑战。本研究通过使用加密和特征提取系统来提高分类器，以增强图像中的数据安全性，该系统依赖于较高的混沌权重来图像的特定部分。所提出的方法将图像的尺寸降低到截面，从那里从图像的实际维度降低。在混淆和扩散的两个主要阶段创造复杂的随机性方面，改进的分类器的准确性更高。实验结果证明了分类器在熵= 8方面的有效性，并且是有效的值，直方图均匀性，异常检测和加密复杂性。这些结果在许多领域提供了可靠且可扩展的解决方案，例如医疗保健，经济学和社交媒体信息传播。可以通过将所提出的方法与保护图像数据的其他方法相结合来提供全面的方法。关键字：支持向量机，图像，加密1。引言在我们当前的时间以及互联网和通信技术的发展中，图像是互联网上最重要的交流形式之一。因此，传统加密算法的挑战和建议出现了。图像用于许多设施，例如安全性，社交通信，医疗领域和通信。因此，由于其广泛的蔓延，对未经授权的人使用数据的使用引起了安全问题。图像通常包含敏感数据，并且必须保留，尤其是在当前广泛的网络攻击中[1]。尽管具有有效性，但网络攻击的加速已成为每个人的痴迷，并且需要挑战，以找到与快速技术发展保持同步的新的和先进的方法。近年来，随着技术和通信的发展以及社交网站和云存储的传播，在网络攻击和数据安全的框架内，暴露于攻击已成为所有军事，财务，经济和其他专业的优先事项[2]。图像是攻击最脆弱的数据，因为它们具有高容量，强大的互连和像素之间的重复。全世界当前正在寻求的目标是数据安全性，最有效的方法之一是加密，这只能使数据不可读取，只能由能够检索它的授权人员。由于先前的研究中提到了许多加密方法，因此加密成为挑战的主题。
支持向量机（SVM）用于肿瘤医学图像分类
nfadel@fbsu.edu.sa 摘要——癌症已成为全球死亡的主要原因。为了处理医学图像以发现肿瘤及其类型，作者需要具有理解医学图像的独特经验。作者需要机器学习技术来达到高精度和快速分析这些图像，以避免缺乏经验或错误。在本文中，作者将研究用于对脑图像进行分类的机器学习技术（SVM）。本文将使用 SVM 分析脑图像并使用 Matlab 软件发现良性肿瘤和恶性肿瘤。进行的实验结果表明，该系统对医学脑图像中发现的肿瘤类型（良性、恶性）的分类具有准确性。作者将在本研究中坚持认为，要分类的图像仅限于仅存在两种类型的肿瘤。将来，在分类过程之前，将在脑部的医学图像中添加一些预处理程序。关键词——肿瘤、医学图像、机器学习、支持向量机。
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解释用于神经影像数据分析的核 SVM 模型的预测
机器学习方法在许多领域都表现出色，包括神经影像数据分析。然而，模型性能只是神经影像分析的一个目标。从数据中获得洞察力在这一领域也至关重要，例如识别检测到的信号与认知和诊断任务相关的区域。为了满足这一需求，实现模型决策过程的可解释性至关重要。众所周知，复杂机器学习模型的预测很难解释。这限制了核支持向量机 (SVM) 等复杂模型在神经影像分析中的使用。最近，已经开发了几种基于置换的方法来解释这些复杂模型。然而，解释结果会受到与类无关的特征（如抑制变量和高背景噪声变量）的影响。在解释线性模型时也可能会出现这个问题。一个可能的原因是，当特征不独立（例如相关）时，置换过程会产生不切实际的数据实例。这些不切实际的数据实例会影响解释结果。在神经影像分析中，激活模式（对应于当前分类器的假设生成模型的估计权重）用于处理线性模型的这一问题。该方法不依赖于置换过程，而是依赖于可用的数据信息。在本文中，我们提出了一种通过激活模式解释（EAP）的新方法来解释用于神经影像数据分析的不同类型核的 SVM 模型。我们的方法可以通过估计核 SVM 模型的激活模式来生成全局特征重要性分数。我们在模拟数据集和公开的视觉任务 EEG/MEG 数据集上将我们的方法与三种流行方法进行了评估。实验结果表明，与其他三种方法相比，所提出的 EAP 方法可以提供低计算成本的解释，并且受类无关特征的影响较小。在使用视觉任务的 MEG/EEG 数据集的实验中，所提出的 EAP 方法在视觉任务 EEG/MEG 数据上提供的结果与文献中报道的大脑电活动模式一致，并且比其他解释方法快得多。
使用平均强度、SVM 和 SIFT 检测驾驶员疲劳
驾驶员疲劳是事故的主要原因之一。这增加了对车辆中驾驶员疲劳检测机制的需求，以减少事故期间的人员和车辆损失。在提出的方案中，我们从安装在车辆内的摄像头拍摄视频。从拍摄的视频中，我们使用 Viola-Jones 算法定位眼睛。一旦眼睛被定位，就会使用三种不同的技术（即平均强度、SVM 和 SIFT）将它们分类为睁开或闭合。如果发现眼睛闭了很长时间，则表示疲劳，因此会发出警报提醒驾驶员。我们的实验表明，SIFT 的表现优于平均强度和 SVM，在五个视频的数据集上实现了 97.45% 的平均准确率，每个视频的长度为两分钟。DOI：10.9781/ijimai.2017.10.002
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对假新闻的识别...
可以帮助创建系统来学习和执行多种操作 (Ahmed 等人，2021)。通常，机器学习用于各种预测或检测欺诈。机器学习算法用于变化，必须使用数据集进行训练。训练结果的模型可用于对假新闻进行分类或检测。为了检测假新闻，一些研究人员创建了算法或系统，根据新闻文章、博客和社交媒体中包含的内容、文本和语言风格来检测假新闻。根据作者或作者使用语言的方式识别和分类假新闻。 (Torabi Asr & Taboada, 2019) 发现假新闻经常使用与丑闻、死亡和恐怖有关的词语。此外，误导性新闻中的许多语言风格都是故意夸大或过于戏剧化的，第二人称代词的使用与假新闻直接相关 (Hancock 等人，2007；Rashkin 等人，2017)。利用AI技术克服虚假新闻的频繁和快速出现。
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