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基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
联盟信：不要对老年人，兽医和消费者使用未经测试和不透明的AI
2025年1月30日，科学技术总裁助理迈克尔·克拉西奥斯（Michael Kratsios）总裁迈克尔·克拉西奥斯（Michael Kratsios）1650宾夕法尼亚大街，西北华盛顿特区，华盛顿特区，20504年，AI和加密货币大卫·萨克斯（Crypto David Sacks）总裁1650年宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州西北部的penn dc 20504 National Secutsia Avenue Mike Avenue Avenue 1600Washington, D.C. 20500 Acting Director Matthew Vaeth Office of Management and Budget 1650 17th Street NW Washington, DC 20006 RE: Veterans and Consumer Groups to White House: Don't Let the Federal Government Use Untested AI on Us Dear Mr. Kratsios, Mr. Sacks, Mr. Waltz, and Mr. Vaeth, Last week, President Trump signed an Executive Order instructing the Office of Management and Budget to revise key rules requiring that the federal government在将其用于消费者之前，请确保对AI系统进行测试和披露。包括用于帮助VA分配和优先考虑护理，筛选机场旅行者的AI系统，并审查老年人获得退休福利的机会。在使用AI系统上没有测试和透明性的护栏（护栏都如此基本），任何工程师都应该感到羞耻以释放产品 - 老年人，退伍军人和消费者都会使他们的福利不正确，并且健康危险。我们呼吁您保留有关对安全和权利影响AI进行测试和透明度的关键规则。当前的规则要求高危系统（例如医疗保健和福利中使用的系统）进行测试并透明地向公众报告。要求是基本的最佳实践：确保对系统进行测试并证明工作起作用，并接受持续的监控，以便它继续起作用。标准这些规则设置不高，要求指导本身所描述的“足够测试”是我们的老年人，退伍军人和日常消费者应得的最少的。众议院双方AI工作队报告说：“公众应该知道，联邦机构有成熟的政策来利用AI，同时维护
儿童的心室外螺栓
心室外脉冲（VES）是儿童最常见的节奏障碍之一。除了通常是无症状的事实外，几乎所有的都以正常心脏功能为特征，而没有结构性心脏异常。1-5心室外囊肿在15％的婴儿/儿童和35％的青少年中观察到没有潜在的心脏病。6已表明，成年患者的VES频率与心室功能障碍相关。7此外，频繁孤立VES的患者的未持续性和持续性心动过速（VT）的发病率更高，并且在这些患者中已证明病毒病被证明更糟。8尽管有关于血管长期结果的研究，但大多数人表明这种心律不齐是良性的，并且大多数人都报道了潮流回归。9-11然而，一些研究还表明，VES的预后可能较差。 129-11然而，一些研究还表明，VES的预后可能较差。12
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
气候变化及其对尼泊尔的水果和蔬菜生产的影响
气候变化，全球现象，通过温度升高和下降，气候区域的变化，疾病/害虫爆发等，对水果和蔬菜的生长和发展产生正面和负面影响。本评论论文旨在描述最近的气候变化模式及其对尼泊尔水果和蔬菜生产的影响。由于气候区的转移，在较高高度生长的热带水果和蔬菜引起的归因于各种生长阶段的显着影响，因为成熟度延迟，成熟延迟；质量不佳的水果，颜色发育不良，水果的晒伤，花朵出现不佳，授粉不当等。研究表明，随着暴露于极端温度，作为适应性机制的昆虫可能会在其体内产生热休克蛋白，冷冻保护剂和渗透剂化合物，以在极端状态下生存。较高的温度会诱导早期开花，导致果实较差，因为夜间低温引起的异常。在蔬菜中，据报道，番茄植物的发生率增加了各种疾病，例如晚枯萎病，叶片卷曲和黑点，气候波动突然发作。因此，审查表明，与果实和蔬菜研究，尼泊尔的教育和发展有关的组织必须组织起来，并努力努力带来新的遗传进步，例如生物技术，组织培养和/或倡议，以适应/减轻/减轻气候的不良效应，例如高密度种植和促进高产的生产和繁荣的生产，并促进繁荣的生产力，增强了繁荣的生产，并促进繁荣的繁荣，并促进繁荣的生产力。尼泊尔迅速涌现的人口。
同步车辆交叉访问的优势
交叉空间是一种公共资源，必须在车辆之间有效地共享，这些轨迹与几条公路车道相互矛盾。交通信号灯控制（TLC）策略的主要目标是通过允许车辆依次允许车辆，同步或同步进行车道之间的交叉点访问。在这项工作中，我们比较了交叉路口的道路网络中五种最先进的TLC方法的性能。其中，三种方法一次从一个道路车道依次使用车辆，一种方法允许车辆从对面的车道相称，最后一种方法使车辆同步车辆从所有非冲突的道路车道通往交叉路口，每道道路车道一辆车道。SUMO仿真结果表明，在网络吞吐量，旅行时间损耗和相关的燃油消耗方面，同步方法在多种情况下的顺序和平行方法的表现优于顺序和平行方法。
小规模自动赛车 - 以色列查尔斯
●概述：Indy Autonomous挑战是一项全球竞赛，大学团队设计自动赛车以在全面赛车赛道上竞争[1]。●关键技术：自动驾驶依赖于高端传感器，例如光检测和射程（LIDAR），无线电检测和射程（雷达）和摄像机。自主驾驶还依靠深度学习来实时感知，以及针对高速操纵而优化的控制系统。●相关性：尽管全尺寸，但该项目展示了自动驾驶汽车赛车的尖端，包括使用实时人工智能（AI）和在高速条件下控制。Indy Autonomous挑战的一些竞争对手最初是从小型赛车自动驾驶汽车开始的。因此，我们认为那里使用的技术可以缩减到我们的项目。
DNA Holdings Venture Inc
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