XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用监督的机器学习和
630612，印度泰米尔纳德邦1 yoheswari1988@gmail.com摘要：社交媒体的兴起为沟通和互动创建了一个新的平台，但它也促进了诸如网络欺凌之类的有害行为的传播。在社交媒体平台上检测和缓解网络欺凌是需要先进技术解决方案的关键挑战。本文使用监督机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术的组合提出了一种新的网络欺凌检测方法，并通过优化算法增强了。拟议的系统旨在实时识别和分类网络欺凌行为，从社交媒体帖子中分析文本数据以检测有害内容。使用有监督的ML算法（例如支持向量机（SVM），决策树和随机森林），该模型在大型标记的欺凌和非欺凌内容的实例上进行了训练。NLP技术，包括情感分析，关键字提取和文本矢量化，用于预处理和将数据转换为适合机器学习的格式。为了优化检测模型的性能，使用网格搜索，遗传算法和粒子群优化等技术可用于微调超参数，从而提高准确性和降低的假阳性。通过在各种社交媒体平台上进行的实验来验证系统的有效性，证明了其高精度检测网络欺凌的潜力。未来的工作将着重于增强模型对社交媒体中新兴语和不断发展的语言模式的适应性。
EE 559：机器学习I：监督方法（2025年春季）
- 深夜：三天的宽限期之后，不会接受较晚的作业。截止日期后一秒钟被视为迟到。但是，由于任何原因（包括疾病，家庭紧急情况，压倒性的工作量，考试等），允许学生使用六天的作业，而不会遭受10％的罚款。除此之外，由于任何原因，任何人都不会授予任何人。示例：学生可以提交六个作业，每天迟到，而无需任何罚款。或三个作业，每人两天，没有罚款，或两次分配，分别迟到三天。一个学生不能将四个晚期用于一个作业，而两个深天则无法进行另一项任务。根据上述分级政策，尽管其成绩将降低为最低的作业等级，但提交的任务将获得零等级。
慢性荨麻疹的人工智能：无监督与监督机器学习
通过未标记数据生成新聚类更有帮助，但添加标记数据可能会进一步提供 CU 中的精确信息。此外，添加经过验证的评分数据，例如 UAS7（荨麻疹活动评分）和 UCT（荨麻疹控制测试），确实会
基于客观监督机器学习的生物神经元网络分类和推理
摘要：生物神经元类型和网络的分类对全面了解人类大脑的组织和功能提出了挑战。在本文中，我们使用监督机器学习解决方案，基于神经元通信的属性，开发了一种新的生物神经元形态和电类型及其网络的客观分类模型。与现有的神经信息学方法相比，这种方法具有优势，因为从脉冲序列中获得的与神经元之间的相互信息或延迟相关的数据比传统的形态数据更丰富。我们从蓝脑计划现实模型中构建了两个名为 Neurpy 和 Neurgen 的各种神经元回路的开放式计算平台。然后，我们研究了如何对皮质神经元回路进行网络断层扫描，以对神经元进行形态、拓扑和电分类。我们提取了 10,000 个网络拓扑组合的模拟数据，其中包含五层、25 个形态类型（m 型）细胞和 14 个电类型（e 型）细胞。我们将数据应用于几种不同的分类器（包括支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林和人工神经网络）。我们实现了高达 70% 的准确率，使用网络断层扫描推断生物网络结构的准确率高达 65%。使用神经元通信数据，可以通过级联机器学习方法实现生物网络的客观分类。在使用的技术中，SVM 方法似乎表现更好。我们的研究不仅有助于现有的分类工作，还为未来使用脑机接口设定了路线图，即在体内客观分类神经元作为大脑结构的传感机制。
使用便携式脑电图传感器和监督机器学习监测人类注意力
便携式和可穿戴传感器日益普及，越来越多地融入日常物品中，为支持个人健康和幸福的新一代应用铺平了道路。因此，人们投入了大量研究，以设计基于传感器数据识别人类活动和复杂行为的有效技术 [1、2、3]。有趣的是，虽然大量医疗保健应用使用基于传感器的人工智能来解决健康的身体层面，但对心理层面的研究较少 [4、5]。然而，世界上相当一部分人口患有精神残疾。许多精神疾病患者无法平等地获得医疗保健、教育和就业机会，无法获得特定的残疾相关服务，并且被排除在日常生活活动之外。不幸的是，精神残疾种类繁多，需要临时和个性化的解决方案。此外，有效和高效技术的设计和实施是一个复杂而昂贵的过程，涉及可用性和可接受性等具有挑战性的问题。在本文中，我们评估了使用廉价且不显眼的便携式脑电图 (EEG) 传感器监测人类注意力水平的效果。事实上，监测人类注意力的能力对于治疗多种疾病至关重要，包括诊断和
填写NMC通知表格中的监督实体的说明
第13条根据CDR第3（2）（b）条，当定量影响的精确估计不可行时，机构必须使用代表性抽样或其他可靠的推理方法来达到该图。如果无法进行确切的估计，请参考文档，其中可以找到所应用的估计方法的详细信息。
使用高分辨率数字高程模型上的监督学习检测沟渠
排干的湿地可能成为温室气体排放的主要来源，但这些湿地的排水网络大部分都未绘制地图，需要更好的地图来帮助森林生产并更好地了解气候后果。我们开发了一种在基于 LiDAR 扫描的高分辨率数字高程模型中检测沟渠的方法。使用数字地形指数的阈值方法可用于检测沟渠。但是，单个阈值通常无法捕捉景观的变化，并且会产生许多误报和漏报。我们假设，通过使用监督学习结合数字地形指数，我们可以在景观尺度上改善沟渠检测。除了数字地形指数之外，还可以通过转换数据以包含相邻单元来生成其他特征，以便更好地预测沟渠。使用随机森林分类器来定位沟渠，并对其概率输出进行处理以消除噪音，然后进行二值化以产生最终的沟渠预测。评估图之间的 Cohen's Kappa 指数的置信区间范围为 [0.655 , 0.781]，置信度为 95%。研究表明，使用机器学习结合一系列数字地形指数的信息，可以提供一种有效的景观尺度自动沟渠检测技术，有助于实际的森林管理和应对气候变化。
”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
利用监督控制架构增强闭环认知压力调节的技术
摘要 — 目标：我们提出了新颖的监督控制架构来调节认知压力状态并闭合回路。方法：我们获取皮肤电导信号底层神经脉冲中存在的信息，并采用基于模型的控制技术在状态空间框架中闭合回路。为了提高性能，我们建立了一个监督知识层来实时更新控制系统。在监督架构中，控制器参数正在实时更新。结果：统计分析证明了监督控制架构在改善闭环结果方面的效率，同时通过更优化的控制措施将压力水平保持在所需范围内。基于模型的方法将保证控制系统视角的标准，例如稳定性和最优性，而所提出的监督知识层将进一步提高其效率。结论：这项计算机研究的结果验证了所提出的监督架构在现实世界中实施的效率。
通过结构，监督和生成的对抗学习测试定向无环图
在本文中，我们提出了一种针对定向无环图（DAG）的新假设测试方法。虽然有大量的DAG估计方法，但DAG推理解决方案的相对匮乏。此外，现有方法通常施加一些特定的模型结构，例如线性模型或加性模型，并假设独立的数据观察结果。我们提出的测试允许随机变量之间的关联是非线性的，并且数据与时间有关。我们基于一些高度灵活的神经网络学习者进行测试。我们建立了测试中的渐近保证，同时允许每个受试者的受试者数量或时间点差异到无穷大。我们通过模拟和大脑连接网络分析来证明测试的功效。