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使用 OpenAI 和 Streamlit 的 AI 图像生成器
在数字化转型时代，人工智能 (AI) 与创造力的结合为艺术、设计和内容创作开辟了新途径。该领域的最新进展之一是 OpenAI 的 DALL-E 3，这是一种先进的设计模型，可以从简单的描述中生成详细而富有创意的图像。这种非凡的能力不仅使艺术变得民主化，而且还改变了不同行业中视觉内容的设计和制作方式。Python 共享用于构建交互式 Web 应用程序的框架。Streamlit 的简单性和易用性使其成为创建基于 Web 的界面的理想选择，这些界面使用 DALL-E 3 的创意功能使 AI 驱动的图形在访问者眼中显得更加广阔。此次合作的主要目标是创建一个直观的平台，用户可以轻松创建自定义视觉效果以满足他们的特定需求。无论是营销活动、社交媒体内容、教育材料还是个人项目，潜在的应用多种多样。该项目旨在解锁新
StarGazer：使用 Streamlit 进行药物靶标优先级排序和数字药物重新定位的混合智能平台
1 数据科学与人工智能、生物制药研发、阿斯利康、英国剑桥、2 乔治城大学、美国华盛顿特区、3 生物识别、肿瘤学研发、阿斯利康、波兰华沙、4 发现微生物组、生物制药研发、阿斯利康、美国马里兰州盖瑟斯堡、5 早期呼吸和免疫学、生物制药研发、阿斯利康、美国马里兰州盖瑟斯堡、6 研究数据与分析、研发 IT、阿斯利康、英国剑桥、7 发现科学、生物制药研发、阿斯利康、英国剑桥、8 数据科学与人工智能、生物制药研发、阿斯利康、美国马里兰州盖瑟斯堡、9 生物识别与信息科学、生物制药研发，阿斯利康，瑞典默恩达尔，10 神经科学，生物制药研发，阿斯利康，英国剑桥
python机器学习用于储层石油工程
Python Web-Based Dashboarding Libraries: Streamlit Dash (Plotly) Panel (Anaconda) Production Analysis Dashboards Core & PVT Data Dashboards Case Studies and Examples Streamlit Library Designing Dynamic Python Applications with Streamlit Interactive Web Applications & Dashborads Streamlit Layout Features State Management and Dynamic Interactions with Streamlit Useful Tools for Efficient Coding Setting Up Your Development Environment: python编程基础知识动手实践的Anaconda分发介绍：使用Jupyter笔记本可视化和呈现数据见解的Python基础知识人工神经网络：定义，体系结构，类型，培训和验证。Python项目1：创建用于节点分析和垂直升力性能（VLP）计算机器学习项目2：钻井数据优化
美国宇航局涡扇发动机的预测性维护 - IJFMR
为从科学研究到宇航员训练的各种任务提供所需的推力。但是，该发动机需要定期维护以确保其最佳性能和安全运行。在本文中，我们将通过应用数据科学技术和机器学习算法来预测更准确的维护要求，从而找到涡扇发动机的剩余使用寿命。我们将检查不同机器学习模型的性能指标，并使用随机搜索调整最佳模型的参数。我们将使用 Streamlit 部署为应用程序。Web 应用程序的最终结果是它将模型所做的预测结果作为 csv 文件提供，以及模型损失和准确性。关键词：预测性维护、剩余使用寿命、机器学习、Streamlit、Web 应用程序 1。介绍
使用机器学习的多种疾病预测，深
使用机器学习，深度学习和简化的多种疾病预测是一个综合项目，旨在预测包括糖尿病，心脏病，肾脏疾病，帕金森氏病和乳腺癌在内的各种疾病。该项目利用机器学习算法，例如带有Keras的Tensorflow，支持向量机（SVM）和逻辑回归。模型是使用简易云和简化库来部署的，为疾病预测提供了用户友好的界面。应用界面包括五种疾病选择：心脏病，肾脏疾病，糖尿病，帕金森氏病和乳腺癌。选择特定疾病后，提示用户输入预测模型所需的相关参数。输入参数后，该应用会立即产生疾病预测结果，表明该人是否受疾病影响。该项目解决了使用机器学习技术准确疾病预测的需求，从而可以尽早检测和干预。简化云和简化库提供的用户友好界面增强了可访问性和可用性，使个人可以轻松评估其各种疾病的风险。不同模型获得的高精度证明了使用的机器学习算法在疾病预测中的有效性。
3D蛋白结构预测系统
AMC工程学院，印度班加罗尔摘要：该项目通过简化框架引入了一种创新的三维蛋白质预测方法。通过合并机器学习技术和交互式可视化功能，我们开发了一个用户友好的平台，可实现准确有效的蛋白质结构建模。我们的结果展示了这种方法在增强可访问性并促进结构生物学和药物发现中的数据驱动决策方面的有效性。简化的结合提供了一种无缝且互动的体验，使其成为计算生物学领域研究人员和从业者的宝贵工具。我们的系统深入研究了一种创新的方法，该方法利用了简化框架的能力来彻底改变蛋白质结构的预测。
使用机器学习的多种疾病预测
使用机器学习，深度学习和简化的广泛研究项目，称为多种疾病预测，旨在预测多种疾病，例如糖尿病，心脏病，肺癌，帕金森氏病和乳腺癌。机器学习算法，包括支持向量机（SVM）和逻辑回归，随机森林，决策树，在此项目中使用。简化的云和简化库用于部署模型，为疾病预测提供了直观的界面。应用接口上有五种疾病选择：糖尿病，帕金森氏病，乳腺癌，肺癌疾病和心脏病。选择特定疾病后，将要求用户提供预测模型所需的相关信息。该应用程序在提供了要求后迅速产生疾病预测结果，表明该人是否受到疾病的影响。这项研究使用机器学习技术来解决对确切疾病预测的需求，从而实现早期检测和预防。人们可能会更容易地确定由于简化库和简化云的简单界面，从而提高了可访问性和可用性，因此更容易确定他们患不同疾病的风险。各种模型的高精度水平显示了疾病预测中使用的机器学习算法的成功。
煤矿细菌的隔离，鉴定和表征 使用... 的多重疾病预测系统 微生物在污水处理中的作用：评论 电动船的审查 我们的项目旨在使用图像处理技术创建一个自动化的废物隔离系统。最终目标是隔离废物i 数字技术对电影的影响... 外国就业对经济和社会的影响 - 使用机器学习的糖尿病预测 一项评估计划有效性的研究... 家庭和工业逆变器的电池管理系统
结果，我们正在产生多种疾病预测系统，该系统一次预测多种疾病。在这里，我们正在考虑根据他们输入的症状使消费者立即获得精确疾病预测。因此，我们提出了一种利用简化来预测各种疾病的方法。我们将检查该系统中的糖尿病，心脏病和帕金森氏病分析。后来，可以增加更多的疾病。我们将使用机器学习算法，泡菜模块，简化来实施多重疾病预测系统。Python腌制库与算法SVM和逻辑回归一起使用。使用腌制库保存模型行为。一个名为Sparlit的开源框架用于创建在线应用程序，而无需任何先前的HTML，CSS或JavaScript专业知识。
用生成ai
Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。 我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。 通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。 该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。 这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。 索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。