XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSVMS
量子算法HHL的自动化用于实现二维SVM
支持向量机（SVM）被认为是最强大的分类算法之一，由于其强大的理论基础和概括性化合物，它被广泛用于相关应用中，例如生物信息信息和图像分类[Cervantes等。2020]。该算法的原始公式具有二次复杂性。为了降低算法的复杂性，[Suykens and Vandewalle 1999]对SVM的原始版本进行了最小二乘的重新印象，并将其转换为线性方程式的系统。这种转换允许应用更有效的线性系统分辨率技术，例如量子算法。
神经形态计算的概率未来
•深度学习 /常规人工神经网络•并行数据处理（背景和变化检测，卷积等）•线性代数（MVM，交叉相关，L1-NORM等）•经典机器学习（SVMS，K-Nearest邻居，群集，群集）
支持向量机和情感科学
支持向量机（SVM）是一种分类方法和机器学习算法，该算法越来越多地被情感科学家使用，它们为情感和行为研究中通常使用的传统统计方法提供了一种重要替代方法。SVM提供了一种功能强大的经验驱动的方法，可以对数据进行分类，生成预测并探索高度复杂的多元数据集中的结构。在这篇综述中，我们为研究人员提供了一个框架，以了解SVM的当前方法和程序，回顾使用SVM在情绪和情感障碍的行为和神经研究中使用SVM的开创性研究，并建议SVM在情感Sci-ence中的未来方向和应用。有关SVM方法的介绍，我们将读者推荐给Casella，Fienberg和Olkin（2015），其中包括R.其他可用统计包装中的实际教程和练习，包括MATLAB工具FITCSVM（Mathworks，2017年，2017年，2017年，2017年，Release 2017b），Python wools sklearn.svm（Pedregsos libs libs libs and pedegreg and and and pedegreg and and and and and pedegreg and and and and and and and and and pedegreg and and and and and and and and and and and and and and and。 （Chih-Chung＆Chih-Jen，2011年）。
遥感中的支持向量机：综述
人们不断提出和评估各种用于分析机载和卫星图像的方法。在本文中，我们回顾了支持向量机 (SVM) 的遥感实现，这是一种很有前途的机器学习方法。由于近年来发表的著作数量呈指数级增长，因此这次回顾非常及时。SVM 在遥感领域特别有吸引力，因为它们即使在有限的训练样本下也能很好地概括，这是遥感应用的常见限制。但是，它们也存在参数分配问题，这会严重影响获得的结果。提供了一百多篇已发表著作（截至 2010 年 4 月）各种应用的实证结果摘要。我们希望这次调查将为 SVM 的未来应用和可能的算法增强领域提供指导。© 2010 国际摄影测量与遥感学会 (ISPRS)。由 Elsevier B.V. 出版。保留所有权利。
将于 2025 年 3 月 31 日至 4 月 2 日在欧洲设计、自动化和测试会议 (DATE'25) 上发表。最新成果：节能印刷
印刷电子 (PE) 已成为一种变革性技术，旨在解决传统硅基系统的局限性 [1]。印刷设备具有机械灵活性、保形性、无毒性以及超低制造和非重复工程 (NRE) 成本。然而，PE 具有大尺寸特征，导致严格的功率和面积限制，从而使实现复杂的数据路径（如机器学习 (ML) 算法）具有挑战性。利用 PE 的低 NRE 和制造成本，非常规计算范式（如定制（即具有硬连线值的完全定制电路）和近似计算）已被用于实现电池供电的印刷 ML 电路 [2]–[4]。然而，最先进的技术主要致力于减少面积开销，而忽略了能源效率，这对于延长印刷应用中的电池寿命至关重要。在这项工作中，我们解决了这些限制，并提出了一种将最先进的准确度与最高能源效率相结合的 ML 分类器设计。我们专注于支持向量机 (SVM)，因为它们在与 PE 应用相关的分类任务中非常有效，并且设计了顺序打印的 SVM，每个周期计算一个支持向量，压缩所需的计算引擎并最大限度地降低能源需求。此外，选择 One-vs-Rest (OvR) 算法来最大限度地降低与支持向量存储相关的硬件要求。与最先进的方法相比，我们的 SVM 实现了 6.5 倍的平均能量降低，同时实现了更高的准确率。
使用太阳能-IJRPR
最近开发了用于糖尿病和帕金森氏病预测的载体机器，考虑到医疗行业对更复杂的诊断的紧迫需求，这是非常合适的。SVM是使用多种数据类型的疾病预测的一种极其适应性的技术，因为它们可以轻松地处理线性和非线性连接。在这项工作中，研究人员开发了一种系统，该系统利用临床，生物标志物和人口统计数据来同时使用支持向量机（SVM）来预测两种疾病。此策略的好处包括早期干预措施，个性化的治疗计划以及针对目标人群的适当资源分配。数据驱动的选择：医疗保健从业人员从拥有更多数据和知识中受益，以支持其判断，这要归功于SVM等复杂的算法。
使用机器学习对无人机电池故障的预测维护
H.R.Sridevi（2022）：本文提出了一个基于机器学习的框架，用于预测铅酸电池。该框架使用各种机器学习算法，包括支持向量机（SVM），随机森林（RFS）和K-Nearest邻居（KNNS），以预测作者使用的电池故障。
数据科学与工程课程的BS课程
Introduction to Computer Vision, Camera geometry and camera calibration, Review of Digital Image Processing, Edge Detection and Hough Transforms, Image Segmentation, Feature Point Detection - Harris, SIFT, HOG, LBP, STIP, Feature Detection, and Description - Bag Of Words, VLAD, Object Recognition - SVMs, Detection - Viola-Jones Object detector, Convolutional Neural Networks and Applications, Optical Flow, KLT based object tracking, Linear Algebra review, Projective Geometry - Basics and 2D transformations (Euclidean, Similarity, Affine, and Projective), Epipolar Geometry - Fundamental and Essential Matrix, Least Squares and Robust Estimation (RANSAC), Stereo reconstruction, SfM and Bundle Adjustment, Homography and panorama creation, Recent Progress in Computer Vision.
新型香豆素-6-磺胺胺 - chalcone杂种作为谷胱甘肽转移酶P1-1抑制剂
非接触式伤害在职业足球运动员中普遍存在。然而，关于此主题的大多数研究都是回顾性的，仅着眼于全球局势系统（GPS）指标和伤害发生之间的统计相关性，忽视了伤害的多因素性质。这项研究介绍了使用机器学习，利用GPS数据和特定于玩家的参数的自动伤害识别和预测方法。分析了来自葡萄牙第一分区团队的34名男性专业球员的样本，将弹射器接收器的GPS数据与机器学习模型的描述性变量结合在一起 - 支持向量机（SVMS），Feedforward神经网络（FNNS），以及适应性增强（Adaboost），以预测受伤。这些模型，尤其是具有成本敏感学习的SVM，在检测伤害事件，达到71.43％的敏感性，74.19％的特异性和总体准确性74.22％方面表现出很高的精度。关键预测因素包括玩家的位置，会话类型，播放器负载，速度和加速度。开发的模型以其平衡的灵敏度和特异性，无大量手动数据收集的效率以及预测短时间伤害的能力而着称。这些进步将有助于教练人员确定高风险的球员，优化团队绩效并降低康复成本。
算法才华：在信用中揭示AI的力量...
支持向量机（SVM）：支持向量机是一种在信用评估中使用的强大机器学习技术，可将借款人分类为不同的风险类别。SVM算法通过找到将数据分为不同类别的最佳超平面来起作用，从而最大程度地扩大了类之间的边缘。通过识别最相关的功能并优化决策边界，SVM可以有效地区分低风险和高风险借款人，并促进更准确的贷款决策。