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使用元神经算法的培训尖峰神经网络
摘要：从大脑中汲取灵感，已经提出了尖峰神经网络（SNN）来理解和减少机器学习和神经形态计算之间的差距。超级学习是传统ANN中最常用的学习算法。然而，由于尖峰神经元的不连续和非差异性质，直接使用基于反向传播的监督学习方法培训SNN具有挑战性。为了克服这些问题，本文提出了一种新颖的基于元疗法的监督学习方法，以适应时间误差函数。我们研究了七种称为Harmony Search（HS），杜鹃搜索（CS），差异进化（DE），粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），人工BEE COLONY（ABC）和语法进化方法的遗传算法（GA），遗传算法（GA），遗传算法优化（GA），遗传算法优化（GA），遗传算法优化（GA），用于携带网络培训的搜索方法。使用相对目标频率时间而不是固定和预定的时间，使误差函数的计算更加简单。使用UCI机器学习存储库中收集的五个基准数据库评估了我们所提出的方法的表现。实验结果表明，与其他实验算法相比，该提议的算法在解决四个分类基准数据集方面具有竞争优势，其准确率为0.9858、0.9768、0.77752，而IRIS，癌症，糖尿病，糖尿病和0.6871的精度为0.9858、0.9768、0.77752和0.6871。在七种元启发式算法中，CS报告了最佳性能。
关于加利福尼亚竞争税的影响的证据...
我们感谢劳拉和约翰·阿诺德基金会和史密斯 - 理查森基金会的资助。表达的任何观点都是我们的，并且不反映这些基础的观点。我们感谢Carlos Anguiano，Jessica Deitchman，Toni Symonds，Brian Uhler，Brian Weatherford和UCI的研讨会参与者，以获取有益的评论。我们还要感谢现任和前任工作人员，包括谢丽尔·阿金（Cheryl Akin），斯科特·多塞克（Scott Dosick），克里斯汀·凯恩（Kristen Kane），范·恩格（Van Nguyen），乔纳森·西弗斯（Jonathan Sievers）和奥斯汀·西霍（Austin Sihoe），进行了许多有用的讨论。表达的观点是我们自己的； GO-BIZ提供了程序数据，无法控制我们的分析，解释或结论。本文进行的研究是在作者是加利福尼亚大学欧文分校联邦统计研究数据中心的美国人口普查局的特别宣誓地位研究人员。表达的任何观点是作者的观点，而不是美国人口普查局的观点。人口普查局的披露审查委员会和避免披露官员已审查了该信息产品，以供未经授权的披露机密信息披露，并批准了适用于本版本的披露避免惯例。这项研究是根据FSRDC项目编号2146（CBDRB-FY21-P2146-R8879）在联邦统计研究数据中心进行的。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
Microsoft：Azure，AI和开发工具
•为学生的Azure：▪使用UCI电子邮件地址为学生注册Azure。通过微软的验证过程验证学术状况。•Microsoft为学生学习：▪访问Microsoft Learn。导航到学生部分。为学生量身定制的教程，课程和模块。•Azure开发工具用于教学：▪通过Azure Dev工具访问免费软件，开发人员工具和学习资源。•认知服务：▪开始使用Azure的认知服务。尝试AI服务，例如视觉，语音和语言处理。•Azure机器学习：▪探索Azure机器学习。使用Azure的集成工具构建，训练和部署机器学习模型。•Visual Studio：▪下载Visual Studio社区版，是学生的免费版本。访问软件开发和AI集成的内置工具和库。•GitHub学生开发人员包：▪注册GitHub学生开发人员包。从Azure积分，开发工具和其他Microsoft Outings中受益。•Microsoft AI学校：▪深入Microsoft AI学校。访问以AI为重点的教程，项目和挑战。•Microsoft Bot框架：▪与Bot Framework的官方网站互动。学会创建和集成AI驱动的聊天机器人。•Microsoft的学生研究：▪访问Microsoft Research的网站。访问适用于学术追求的数据集，工具和AI研究项目。
使用机器学习的心脏病预测
使用烧瓶框架构建的Web应用程序，整合用户身份验证，数据库管理和心脏病的预测模型。用户可以在心脏病数据集中注册，登录和访问个性化仪表板，该仪表板显示年龄和性别分布的可视化。该应用程序采用了一个逻辑回归模型，该模型在与心脏病相关的数据上训练以预测。根据世卫组织，由于心脏病与心脏病相关的问题而死亡的180亿人死亡。随着人口的增加，诊断该疾病的人口增加了。但是，在这个不断发展的技术世界中，机器学习技术通过多项研究加速了卫生部门。因此，本文的目的是基于相关参数构建心脏病预测的ML模型。我们对这项研究使用了UCI心脏病预测的adataset，其中包括与心脏疾病有关的13个不同参数。ml算法，例如随机森林，支持向量机（SVM），幼稚的贝叶斯和决策树，用于开发模型。在这项研究中，我们还试图在标准ML方法的帮助下找到数据集中可用的不同属性之间的相关性，然后有效地利用它们来预测心脏病的机会。结果表明，与其他机器学习技术相比，随机森林在更短的时间内以更准确的方式进行预测。此模型也可能会对他们的诊所作为决策支持系统有帮助。
使用深度学习方法对酒精性EEG信号进行分类
摘要 - 大多数传统的酒精中毒检测方法都是基于基于机器学习的方法开发的，这些方法无法从不同层中提取脑电图（EEG）信号的深层隐藏特性。因此，本研究旨在引入一种基于深倾的方法，该方法可以自动识别酒精脑电图信号。它还探讨了手工制作的特征提取方法是否值得应用于酒精中毒分类的深度学习技术。为了调查这一点，本文介绍了两种基于深度学习的算法，用于分类酒精性脑电图信号以进行比较。在算法1中，基于主成分分析（PCA）的特征提取技术已应用于提取代表性的组件，然后将提取的特征用作人工神经网络（ANN）进行分类的输入。在算法2中，原始的脑电图数据直接用作深度学习方法的输入：“长期记忆（LSTM）用于检测酒精中毒。对所提出的算法进行了公开可用的UCI酒精脑电图数据集测试。实验结果表明，提出的算法2可以达到93％的平均分类精度，而该算法的准确性为86％。使用最新算法的比较评估表明，算法2还优于文献中其他相互竞争的算法。因此，将深度学习算法应用于原始数据时，可以比手工制作的特征方法和深倾斜算法的组合产生更好的性能。我们提出的系统可用于确定与酒精中语相关的EEG信号变化的程度以及治疗计划的有效性。
lafrançaise碳撞击2026 ID
使用非专业和专业投资者使用的文件 - 请阅读最后一页上的免责声明 - 非合同文件。在订阅之前，请参阅Internet上可用的基金招股说明书：www.creditmutuel-am.eu。数据：CréditMutuel资产管理，彭博社本文档中包含的信息（主题，投资流程，投资组合控股等）在指示的日期有效，但可能会更改。没有提及排名，评级或奖励构成对未来结果的保证，并且随着时间的流逝并不持续。本文档中包含的信息并不构成投资的要约或招标，也不构成投资建议，有关特定投资或法律建议的建议。这些数字在合同上没有约束力，并且会发生变化。在文档之日管理公司提供了有关基金的信息，包括绩效计算和其他数据。这些表现不考虑与单位或税收有关的费用和费用。投资的价值和从中获得的收入可能会下降以及UP，投资者可能无法恢复最初投资的全部金额。汇率的变化也可能影响投资的价值。出于这个原因，并且鉴于通常征收的初始费用，投资通常不适合作为短期投资。费用和费用对基金的绩效产生不利影响。过去的表现不能保证未来的表现，并且随着时间的流逝并不持续。投资UCI可能会冒险，投资者可能不会收回投资的钱。如果您想投资，
心脏病风险预测：一种流动应用集成机器学习模型
简介：存在许多不同的方法来识别心脏病。本文讨论了使用机器学习算法来预测心脏病风险的心脏病预测应用。该应用程序旨在为用户提供预测，帮助他们评估心脏病风险并就其健康做出明智的决定。方法：心脏病预测应用利用KAG GLE的“心脏病UCI”数据集。数据经过预处理，转换并分成70％的培训和30％的测试集。使用三种机器学习算法（即支持向量机（SVM），天真的贝叶斯和K-Nearest邻居（K-NN）。结果：K-NN的准确率达到81.82％，幼稚的贝叶斯达到83.44％，而SVM的准确率达到了84.74％的最高准确率。结果表明SVM的表现优于其他算法。然后开发了一个AP贴合以实现SVM预测模型。该应用程序具有各种用户接口，包括用于用户注册和身份验证的注册和登录页面。用户可以输入其医疗信息，该应用程序使用训练有素的SVM模型来预测其心脏病的风险。结果以百分比的风险提交给用户，并伴随着适当的健康建议。结论：该应用程序可以帮助用户评估心脏病风险并提供建议，以最大程度地减少心脏病风险。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2
使用改进的灰狼方法选择 EEG 通道...
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是一个日益发展的研究领域，旨在形成计算机与大脑之间的直接通信渠道。然而，提取随机时变脑电信号的特征并对其进行分类是当前 BCI 面临的主要挑战。本文提出了一种改进的灰狼优化器 (MGWO)，它可以选择用于 (BCI) 的最佳脑电通道，识别数据集中主要特征和非重要特征的方式以及要消除的复杂性。这使得 (MGWO) 能够选择最佳脑电通道，并在使用数据集对分类器进行训练时帮助机器学习分类。 (MGWO) 模仿灰狼的领导和狩猎方式，并考虑元启发式群体智能算法，是两个修改的集成，以实现探索和开发之间的平衡，第一个修改对迭代次数应用指数变化以增加搜索空间，从而进行开发，第二个修改是交叉操作，用于增加种群的多样性并增强开发能力。实验结果使用四个不同的EEG数据集BCI Competition IV-数据集2a，BCI Competition IV-数据集III，BCI Competition II数据集III和来自UCI机器学习库的EEG Eye State来评估（MGWO）的质量和有效性。使用交叉验证方法来衡量（MGWO）的稳定性。
使用自我注意力增强心脏病预测...
心血管疾病（CVD）仍然是全球超过1700万枚死亡的主要原因。以高精度对心力衰竭的早期检测对于临床试验和治疗至关重要。患者将根据血压，胆固醇水平，心率和其他特征等特征将患者分为各种类型的心脏病。使用自动系统，我们可以通过分析其特征来为那些容易发生心力衰竭的人提供早期诊断。在这项工作中，我们部署了一种新型的基于自我发挥的变压器模型，该模型结合了自我发项机制和变压器网络以预测CVD风险。自我发项层捕获上下文信息并生成有效建模数据中复杂模式的表示。自我注意力的机制通过给输入序列的每个组成部分来提供一定程度的注意力重量来提供可解释性。这包括调整输入和输出层，结合更多层，并修改注意力过程以收集相关信息。这也使医生可以理解数据的哪些功能有助于该模型的预测。提出的模型在Cleveland数据集上进行了测试，克利夫兰数据集是加利福尼亚大学尔湾分校（UCI）机器学习（ML）存储库的基准数据集。将提出的模型与几种基线方法进行比较，我们达到了96.51％的最高准确性。此外，我们的实验结果表明，我们的模型的预测率高于其他用于心脏病预测的尖端方法的预测率。
Bruce J. Tromberg CV
Tromberg博士是美国国家卫生研究院（NIH）国家生物医学成像与生物工程研究所（NIBIB）的主任，在那里他负责监督研究计划的组合，旨在开发，翻译和商业化工程，物理，物理，物理科学和生物学技术和医学领域的计算技术。此外，他领导了NIH的快速加速诊断技术（RADX Tech）计划，该计划于2020年4月29日启动，以提高SARS-COV-2测试能力和性能。他的实验室，Eunice Kennedy Shriver国家儿童健康与人类发展研究所（NICHD）中的生物医学光学（SBO）部分，开发了用于生物医学感测，成像和治疗的便携式，床旁，非接触和可穿戴技术。在2019年1月加入NIH之前，他曾是加州大学欧文分校（UCI）的生物医学工程和外科教授。在此期间，他曾担任Blimc（1997-2018）的NIH国家生物医学技术中心（1997-2018）的NIH国家生物医学技术中心的Beckman Laser Institute and Medical Clinic（Blimc）（Blimc）（Blimc）（2003-2018）和Laser Microbeam and Medical Program（LAMMP）。Tromberg博士合着了450多个出版物，并拥有25项新技术开发的专利，以及卧铺临床翻译，验证和设备的商业化。Tromberg博士已经培训了80名学生和研究员，是Biophotonics Company Modulim Inc的联合创始人，并曾在学术界，工业，政府和私人基金会的众多咨询委员会任职。