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使用机器学习对糖尿病进行分析...
ITM（SLS）Baroda University ITM（SLS）Baroda University，Udaipur摘要：糖尿病是导致全球医疗灾难的慢性病。全球3.82亿人患有糖尿病。到2035年，这将翻倍至5.92亿[1]。糖尿病是血糖水平升高带来的疾病。这种升高的血糖水平的症状包括尿液频繁，口渴和饥饿增加。中风，肾衰竭，心力衰竭，截肢，失明和肾衰竭的主要原因之一是糖尿病。我们的身体在吃东西时将食物转化为糖，例如葡萄糖。然后，我们的胰腺预计将释放胰岛素。胰岛素是解锁我们细胞的关键，使葡萄糖可以进入并被我们用作燃料。但是，这种机制在糖尿病中不起作用。最普遍的疾病形式是1型和2型，但还有其他品种，包括妊娠糖尿病，在怀孕期间发展。数据科学的新兴主题称为机器学习，研究机器如何从经验中学习。这项研究的目标是创建一个系统，通过融合几种机器学习方法的发现，可以更准确地对患者进行早期糖尿病预测。k最近的邻居，逻辑回归，线性回归，随机森林，J48，IBK，ANN，多层预言，幼稚的贝叶斯，支持向量机和决策树是所采用的一些技术。与模型的精度一起计算了每种算法的精度。然后从具有良好准确性的患者中选择预测糖尿病的模型。关键字：机器学习，糖尿病，准确性，WEKA软件，编码1。引言糖尿病是即使在年轻人中，人们也是人们的快速增长疾病。糖尿病的症状经常排尿，口渴，疲倦/嗜睡，体重减轻或增加，视力模糊，浓缩难度
使用先进的机器学习
使用高级机器学习（ML）的物理信息建模（PIM）代表混凝土技术领域的范式转变，提供了科学严谨和计算效率的有效融合。通过利用基于物理原理和数据驱动算法之间的协同作用，PIM-ML不仅简化了设计过程，还可以增强混凝土结构的可靠性和可持续性。随着研究继续完善这些模型并验证其性能，他们的采用有望彻底改变整个全球建筑项目中混凝土材料的设计，测试和利用。在这项研究工作中，一项广泛的文献综述，生成了一个全球代表性数据库，用于沉迷于可回收骨料混凝土的裂纹拉伸强度（FSP）。测量并列出了研究的混凝土组件，例如C，W，NCAG，PL，RCAG_D，RCAG_P，RCAG_WA，VF和F_TYPE。将收集的257个记录分为200个记录（80％）的培训集和57个记录（20％）的验证集（20％），以与数据库的更可靠分区相符。使用“ WEKA数据挖掘” 3.8.6版创建的五种高级机器学习技术用于预测FSP，并且还使用了Hoffman＆Gardinger方法和性能指标分别评估变量和ML模型的灵敏度和性能。结果表明，KSTAR模型证明了模型之间的性能和可靠性水平最高，以0.96的r 2为0.96，精度为94％。其RMSE和MAE在0.15 MPa时均较低，表明预测和实际值之间的偏差很小。其他指标，例如WI（0.99），NSE（0.96）和KGE（0.96），进一步证实了该模型的效率和一致性，使其成为实用应用的最可靠工具。的灵敏度分析还表明，水含量（W）在40％处发挥了最大的影响，这表明混合物中的水量是实现最佳拉伸强度的关键因素。这强调了需要仔细的水管理以平衡可持续混凝土生产中的可行性和力量。粗大的天然聚集物（NCAG）具有38％的实质影响，表明其在维持混凝土混合物的结构完整性中的重要作用。
分析不同柑橘属的果皮结构。通过光学显微镜，SEM和μCT，用手动和自动分割
有助于更好地理解这种高度阻尼材料系统中的形式 - 结构 - 条件关系。首次使用了多种方法，使我们能够定量分析3D完整柑橘类果皮中细胞和血管bun的排列，这是成功仿生转移的先决条件。在宏观和显微镜水平上使用不同的成像技术（光学显微镜，SEM，M CT）检查果皮。因此，光和扫描电子显微镜（SEM）用于检查细胞组织和细胞排列。此外，小型计算断层扫描（M CT）用于可视化油腺的排列和血管束的方向。X射线计算的Tomo-Graphy扫描是一种以非或不足的方式呈现对象的3D可视化的方法。16,17也称为高分辨率X射线计算机断层扫描（HRXCT），因为它可以在亚微米水平（50 m m – 325 nm）下具有分辨率。16,17本研究中使用了一词微型层析成像或M CT。柑橘类物种之间存在的细胞间空间的不同强度已在及时消费的手动测量中确定。这是由于主要不均匀的生物组织以及细胞组织，液体和细胞间空间之间的弱对比度。手册，二维评估通常是主观的，并且很难再进行，但最重要的是很耗时。用于例如3维分析为18,22分类，Ilastik使用随机的森林分类器。22ct-scans软件morpho+使用流域算法，随后根据几乎分离的卷进行了颜色编码的分析。16,18还有多种其他用于二维和三维分割的软件工具，例如Fiji Weka，19 Survos，20或更快。21在这项研究中，细胞间空间不仅可以手动确定，还可以使用基于机器学习的图像分析软件Ilastik（开源项目）确定。ilastik是一个开源项目，允许用户在图像处理方面没有（很多）专业知识来执行细分和分类。23,24分类器从用户的输入中学习，该输入以类似于Microsoft Paint软件的接口进行训练。18，它提出了实时反馈和方便的接口。18个新标签用于交互作用地微调分类器。18,24一旦培训了分类器，就可以使用它来处理整个数据集。18此外，Ilastik允许使用流域算法将体积分割为较大的体素。
招标建设新建筑 Privesh Bhawan - ...
NIT 第 138 页，序列号 25 - 平板门：Kit Ply 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 139 页，序列号 45 - 预层压刨花板：Action Tesa 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 139 页，序列号 46 和 49 - 不锈钢配件/硬件：Hardwyn 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 140 页，序列号 56 - 铝门/窗配件：Classic 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 140 页，序列号 62 - 伸缩缝：MNR 工程、YR 工程。连接接头 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 140 页，序列号第 66 页 - 镜子：- Saint Gobain 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 140 页，主题号 第 68 页 - 金属天花板：- Hilux 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 140 页，主题号 第 69 页 - AAC 砌块：- Magicrete、Shree、Ultratech 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 140 页，主题号 第 70 页 - AAC 粘合剂：- Magicrete、Shree、Ultratech 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 140 页，主题号 第 72 页 -IIPVC 窗户：- Plastone、NCL Weka、Encraft、Lesso 应保留根据 NIT 文件，NIT 第 140 页，主题号 第 77 页 - 防火门：- Pacific 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 141 页，主题号第 94 号 - FRP/GRC：- Dalal 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 141 页，序列号 96 - MR 板：- Action Tesa 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 141 页，SI。第 97 号 - 天花板系统：- HI-Life 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 141 页，序列号 111 - 玻璃隔断：- Art N Glass 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 l42 页，序列号 112 - 浴室瓷器：- Hindware、Parryrware、Cera 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 142 页，序列号 127 - 复合地板：- Action Tesa 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 143 页，序列号。编号 143 - C&D 物品：- 11 号 应按照 NIT 文件保留。NIT 第 143 页，编号 157 - 家具：- Durian、Delite、Royal 应按照 NIT 文件保留。2 TMT 钢筋物品用于抗冲击钢，但无法直接从 SAIL 和 TAIA 等公司获得。即使预付 100%，也需要大约 45 天才能交货。它仅在沿海地区供应。应将其更改为 Fe500 的普通物品。有时，德里地区提供的 CRS 质量非常差，制造于一年多前，已经腐蚀。
人工智能在教育和招聘中的应用
摘要：在教育行业，人工智能通过改变学习方式带来了革命。学习变得更加个性化，对学习者来说也更加方便。人工智能有望通过不同的个性化应用对教育产生创新影响。每个学生将通过人工智能代理获得更多的学习时间。人工智能可以改变学习者的学习方式和招聘流程。人工智能可以使学习和招聘流程自动化，从而使结果更加具体、准确和快捷。本文分析了人工智能对学习者、机构和招聘人员的影响。本研究将研究人工智能给教学、教育机构和招聘带来的变化。本文探讨了人工智能对教育和招聘带来的挑战。本研究将为学习者、机构和招聘人员提供有见地的信息，并为学术体系建设提供详细的知识。 关键词：人工智能、人工智能代理、教育机构、招聘、个性化应用 1.引言 人工智能在教育行业发挥着重要作用。它对教育机构、学生、教师有帮助，也有助于校园招聘。人工智能使机器能够收集、存储、分类、管理和分析从各种来源收到的数据。这些数据可用于多种用途，从提供常见问题的解决方案到根据学生的需求为他们创建教程。教育机构始终需要强大的数据分析和预测分析工具来协助他们开展各种学术和管理活动。人工智能在很大程度上填补了这一空白。另一方面，学生在获取完成学习所需的课程和笔记方面面临问题。人工智能为学生提供了各种平台，以便轻松访问课程和学习材料。它让他们能够轻松舒适地访问所需的学习材料，也帮助他们按照自己的节奏完成学习。人工智能改变了教育系统对教师和学生的工作方式。2. 文献综述 Wilton WT Fok 等人 (2018) 提出了一种基于深度学习并使用 TensorFlow 引擎开发的模型。该模型通过分析学生的学术和非学术参数对他们进行分类，以预测他们的学位课程。关联规则和决策树技术主要用于预测。该模型使用了 2000 名学生的数据，准确率在 80% 到 91% 之间。Anbukarasi V 和 A. John Martin (2019) 使用 Weka 工具在数据集上应用了九种机器学习程序。从 1100 名学生那里收集数据来建立和测试该模型。本文得出结论，与剩余算法相比，J48、RF、贝叶斯网络和 REPTree 算法的准确度最高。Navyashree SL 等人 (2019) 对多种机器学习技术进行了比较研究，以预测安置情况。本研究使用了来自安置部门的二手数据。在研究了各种类型的监督、无监督、强化机器学习技术之后，作者得出结论：SVM 和贝叶斯信念网络是最佳的安置预测算法。Mehdi Mohammadi 等人 (2019) 使用 KNN、决策树和朴素贝叶斯数据挖掘算法来预测学生的表现。决策树、KNN 和朴素贝叶斯学习程序应用于数据集。KNN 的准确率为 0.5464%。决策树的准确率为 0.5325%。朴素贝叶斯算法的准确率为 0.4616%。作者得出结论，与其他两种预测学生 GPA 的算法相比，KNN 算法具有最好的准确度。
阿贾耶·德乌干 Ka Gana 平台
使用上述协议。瑞典印度尼西亚村庄的肖像小企业和企业家，也称为晶体管 mos。随着用户输入的字符逐个字符地出现在所有用户屏幕上，brown 和 woolley 消息发布了基于网络的 talkomatic 版本，通过超链接和 URL 链接。最后，他们确定的所有标准成为了新协议开发的先驱，该协议现在被称为 tcpip 传输控制协议互联网协议，通过超链接和 url 连接。Knnen sich auch die gebhren ndern，dass 文章 vor ort abgeholt werden knnen。