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比较分析和机器的特征重要性...
心血管疾病（CVD）或心脏病是早期死亡的主要原因之一，即使在年轻时也常常突然出现。如果更准确地检测到它，那么在严重影响个人之前，可以通过适当的药物和生活方式的变化来挽救生命。在这项工作中，在两个不同的数据集上应用了不同的机器学习分类器和深度学习算法多层感知器（MLP），即Framingham心脏研究数据集和UCI心脏病数据集预测心脏病。使用高参数调整对这些算法进行了优化，并比较其性能指标和预测精度。对于不同的功能，使用机器学习算法计算特征重要性得分。这些功能根据其分数进行排名。在各种分类算法中，随机森林算法显示出最佳的结果，预测精度为97.13％，对于Framingham数据集。MLP对两个数据集都表现出良好的性能。
基于混合的数据增强综述
CUB200-2011 [ 177 ] 图像对象定位 [ 4 , 16 , 96 , 100 , 110 , 210 ] 细粒度图像分类 [ 61 , 109 , 110 , 209 ] iNaturalist [ 168 ] 图像不平衡图像分类 [ 32 , 100 , 110 ] FGVC-Aircraft [ 116 ] 图像细粒度图像分类 [ 61 , 96 , 100 , 109 , 110 ] UCI [ 3 ] 图像表格数据分类 [ 44 , 209 , 212 ] MR [ 113 ] 图像句子分类 [ 46 , 47 , 103 ] TREC [ 129 ]图像句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 , 147 , 207 ] SST [ 153 ] 文本句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 , 147 ] Subj [ 128 ] 文本句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 ] GLUE [ 179 ] 文本自然语言理解 [ 159 , 204 , 207 , 216 ] Google 命令 [ 183 ] 音频分类 [ 52 , 71 , 94 , 212 ]
密码子的使用偏见水平预测分类学身份和遗传组成
在这项研究中，我们研究了生物体的密码子使用偏置水平如何作为生命三个王国（古细菌，细菌，eukarya）的各种基因组和进化特征的预测因素和分类。我们对现有遗传数据集进行了次要分析，以构建几种人工智能（AI）和机器学习模型，这些模型对13,000多种生物进行了培训，这些模型表明可以准确地预测有机体的DNA类型（核，线粒体，氯肾上腺素），并简单地使用其遗传密码（64 codon codon codon codain usece频率）。通过利用先进的AI和机器学习方法来准确地识别来自密码子使用模式的进化起源和遗传组成，我们的研究表明，遗传密码可用于训练精确的机器学习分类和系统发育特征的机器学习分类器。我们的数据集和分析在GitHub和UCI机器学习存储库（https：//archive.ics.uci.edu/ml/datasets/codon+usage）上公开可用，以促进开放源的可重复性和社区参与。
Erol Basar 和非线性大脑的科学革命......
a 电子科技大学成都脑科学研究所临床医院，教育部神经信息重点实验室，成都，中国 b 计算机科学大学计算数学研究中心，古巴哈瓦那 San A. de los Ba ˜ nos Km 2 ½ c 中国科学院成都图书馆与情报中心科学计量与评估研究中心，成都市一环路南二段 16 号，610041，中国 d 中国科学院大学经济管理学院图书情报与档案管理系，北京 100190，中国 e 国际神经科学研究中心 (CIDAAI)，意大利米兰 f 古巴神经科学中心，古巴哈瓦那
hsbc选择动态（a）
共同基金的目的是在五年的最低投资期内为股票和固定收益市场提供灵活的管理。尽管在较大的分配限制范围内运行，但可以将共同基金的概况与由65％的股票和35％的公共债券和私人债券组成的分配进行比较，该股票平均在发达市场中曝光，并在发达市场和新兴市场中。共同基金将被积极管理，而无需提及基准指数。投资策略是可行的，是基于在三个支柱周围组织的投资组合管理过程：•根据经理的定罪水平（资产类别，地理领域，部门），在中等/长期的战略资产分配的不同，•由经理的短期管理机构而造成的投资，以征服市场机会，以征服市场的投资，以征收•选择的投资机会，••选择范围的选择。根据我们的说法，随着时间的推移会产生性能。
机器学习模型的系统评价......
摘要 心脏病是全球主要的死亡原因之一，因此早期发现和预测心脏病对于挽救生命至关重要。机器学习（ML）算法有可能通过提高诊断准确性和改善患者治疗效果来彻底改变医疗保健系统。本研究回顾了以前应用深度学习（DL）和ML技术预测心脏病的研究。从研究中可以看出，大多数工作都使用了监督ML算法，包括支持向量机（SVM）、梯度提升分类器（GB）、决策树（DT）、随机森林（RF）和逻辑回归（LR），这些算法已被用于UCI机器学习库（Heart）数据集来预测心脏状况。这些算法的准确率各不相同，研究报告的成功率在88%到95%之间。本综述探讨了影响这些结果的因素，有助于更好地理解基于ML的心脏病预测模型。
杂项文档编号 2024-09 ________________________ 关于
大麻；一项指控和说明指控申请人违反合法的一般规定，不当使用合成大麻；一项指控和说明指控申请人抢劫了其前情人的手机，违反了《统一军事法典》第 112a、92 和 122 条，以及《美国法典》第 10 USC §§ 912a、892、922 条。这些指控于 2023 年 4 月 23 日提交军事法庭。2 申请人请求本法院发布执行令状，以：(1) 撤销和推翻审判军事法官驳回申请人基于所谓的“明显”非法指挥影响 (UCI) 3 提出的驳回动议的裁决部分，优先于当前的指控和说明； （2）命令军事法庭“撤销所有未决指控及其对明显非法指挥影响的具体说明。”在同一请愿书中，他还请求本法院暂停对他正在进行的军事法庭审理，但政府（被告）对此表示反对。
宙斯在首次实验中发射 X 射线
ZEUS 多拍瓦激光设施的首次实验。亚特兰大——希腊神宙斯以控制闪电的能力而闻名，闪电是一种等离子体现象，当带负电的电子与构成空气的原子中的带正电的离子分离时，就会在大气中发生。强激光可以在实验室中引起同样的电荷分离，将原子分离成电子和离子的混合物，称为等离子体，等离子体的速度如此之快，以至于等离子体以相对论速度移动。加州大学欧文分校的研究人员在密歇根大学安娜堡分校的新 ZEUS 多拍瓦激光设施上进行首次正式实验时，探索了如何控制这些“激光诱导闪电”。了解这种相互作用中的极端物理现象本身就很有趣；然而，控制激光焦点极端条件的能力将使微型粒子加速器成为现实。如果粒子加速器体积小且价格低廉，它们可以用于医学成像、放射性同位素生产、核废料清理、先进制造等应用。粒子加速器也是至关重要的，因为它是 X 射线的强光源。目前，我们建造的粒子加速器大小相当于足球场大小，用作 X 射线机，既耗时又昂贵。加州大学研究人员利用 ZEUS 激光器证明，从激光和拇指大小的气体中可以获得类似的 X 射线。ZEUS 由美国国家科学基金会资助，正在努力成为美国最强大的激光器。在满功率下，它将能够在一次激光爆发中提供高达 3 拍瓦的功率，即超过三百万亿瓦的功率。相比之下，整个美国电网提供的功率约为太瓦，比 ZEUS 少一千倍，而 LED 灯泡仅使用约 5 瓦的功率。ZEUS 成为现实的秘诀是啁啾脉冲放大技术，该技术获得了 2018 年诺贝尔物理学奖。虽然激光非常强大，但它只能持续很短的时间，因此爆发所需的能量相对较少。在加州大学欧文分校的这项实验中（图 1），激光功率有所增加，以帮助更好地理解电子加速的物理原理与发射的 X 射线之间的关系，产生的 X 射线比牙科 X 射线亮 1000 万倍以上。
人工智能
EN.705.601。应用机器学习。3 个学分。机器学习 (ML) 是使用计算机解决计算问题的艺术，无需明确的程序。ML 现在如此普遍，以至于各种 ML 应用程序（例如图像识别、股票交易、电子邮件垃圾邮件检测、产品推荐、医疗诊断、预测性维护、网络安全等）我们周围的组织不断使用它，有时我们甚至没有意识到。在本课程中，我们将严格将机器学习技术应用于现实世界的数据，以解决现实世界的问题。我们将简要研究各种机器学习方法的基本原理，例如异常检测、集成学习、使用神经网络的深度学习等。主要重点是将基于 Python 的 Anaconda 和基于 Java 的 Weka 数据科学平台的工具库应用于来自在线资源（例如 Kaggle、UCI KDD、开源存储库等）的数据集。我们还将使用 Jupyter 笔记本来展示和演示几个机器学习管道。先决条件：EN.705.621 算法简介或 EN.605.621 算法基础或 EN.685.621 数据科学算法
使用线性判别分析算法对心脏病进行分类
摘要。缺血性冠心病是全球死亡的第一大原因。发现这种疾病只能通过直接与心脏病专家进行咨询，这当然不小。因此，需要系统来检测精度但低成本的患者的心脏病。随着技术的发展，尤其是在人工智能领域，有机器学习技术可以增强自动检测能力。线性判别分析是预测尽早检测心脏病的机器学习方法之一。在这项研究中，实施线性判别分析算法以对心脏病进行分类。使用的数据集来自UCI机器学习存储库。这项研究进行了两种实验疾病，对心脏病进行了两种基于痛苦的心脏病分类，其他是将心脏病分类为5级阶段。结果证明，使用2类LDA的分类器的性能大于5类。LDA算法的性能在将心脏病与2个标签分类为靶标或输出s中。从这些结果中，精度值为0.82，召回值为0.81，F1得分值为0.81，精度为81.22％。