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AD 2 - LXGB - 1 - 1 英国军事 AIP 直布罗陀
周围区域的独特地形会引起严重的风效应，这通常会影响飞行最后阶段的机尾。当风向在 110° 到 250° 之间且风速超过 15 节时，在进近和飞行到岩石背风处的最后阶段可能会出现严重湍流。这种湍流会使着陆变得危险或无法着陆，因此机长在这种情况下进近时应极其小心。水面上经常可以看到湍流和阵风，图表 B3 表示了湍流效应。超过 25 节的西南风可能导致在接近 27 号跑道时形成水龙卷。飞越或靠近这些水龙卷已被证明是非常危险的，会导致飞机迅速失去控制，机翼严重下垂，以及姿态、高度和航迹的非指令改变。空中交通管制将会报告从塔台看到的水龙卷，但机长应注意，这种现象可能在没有任何警告的情况下迅速出现。
使用 CNN-XGBoost 模型和 Coati 优化算法对电池剩余使用寿命进行早期预测
锂离子 (Li-ion) 电池是现代电力系统不可或缺的部件，但其性能会随着时间的推移而下降。准确预测这些电池的剩余使用寿命 (RUL) 对确保电网的可靠高效运行至关重要。在此基础上，本文提出了一种新的 Coati 集成卷积神经网络 (CNN)-XGBoost 方法，用于锂离子电池的早期 RUL 预测。该方法采用 CNN 架构，通过图像处理技术自动从电池放电容量数据中提取特征。从 CNN 模型中提取的特征与基于电池充电策略信息从前 100 个电池测量循环数据中提取的另一组特征相连接。然后将这组组合的特征输入 XGBoost 模型进行早期 RUL 预测。此外，Coati 优化方法 (COM) 用于 CNN 超参数调整，以提高所提出的 RUL 预测方法的性能。数值结果揭示了所提出方法在预测锂离子电池 RUL 方面的有效性，其中 RMSE 和 MAPE 分别获得了 106 次循环和 7.5% 的值。
使用Sophos XG防火墙配置安全访问
Cisco设计了安全的访问，以确保保护和提供对基于本地和云的私人应用程序的访问。它还保护了从网络到Internet的连接。这是通过实施多种安全方法和层来实现的，所有这些旨在在通过云访问信息时保存信息。
将Smote-tomek和Fusion Learning与XGBoost Meta-Gearner融合，以识别可靠的糖尿病
摘要：这项研究旨在通过整合综合少数群体过度采样技术（SMOTE）-TOMEK技术来开发一种健壮的糖尿病分类方法，用于数据平衡并使我们以极端梯度增强（XGB）为导致的机器学习合奏作为元学习者。我们提出了一个集成模型，该模型将深度学习技术（例如双向长期记忆（Bilstm）和双向门控复发单元（BIGRU）与XGB分类器作为基础学习者。使用的数据包括PIMA印第安人糖尿病和伊拉克社会糖尿病数据集，这些数据集是通过缺少价值处理，重复，归一化以及Smote-Tomek在解决数据失衡方面处理的。XGB作为元学习者，通过降低偏差和方差成功地提高了模型的预测能力，从而导致了更准确，更健壮的分类。所提出的合奏模型可在所有测试的数据集上达到完美的精度，精度，召回，特异性和F1分数为100％。此方法表明，将集成学习技术与严格的预处理方法结合在一起可以显着改善糖尿病分类性能。
成人抑郁症治疗流程图（MPXG5003 政策附件 A）作者：Jeffrey DeVido，医学博士 2024 年 10 月 9 日
HIV/AIDS、肝炎、单核细胞增多症、UTI、TB、PNA、COVID-19 Addison 和 Cushing 病、甲状腺疾病、肾脏疾病、糖尿病、垂体功能障碍 脑肿瘤、痴呆、偏头痛、帕金森病、MS、癫痫症、TBI 癌症、关节炎、CVA、MI、纤维肌痛、肝功能衰竭、经前烦躁症、睡眠障碍、更年期使用、IBS、慢性疼痛、贫血 可能导致抑郁的伴随药物（例如抗惊厥药、苯二氮卓类、巴比妥类、β 受体阻滞剂、钙通道阻滞剂、阿片类药物、他汀类药物、抗病毒药物）
气候变化专家组（CCXG）全球环境与气候变化论坛
由经合组织气候变化专家小组（CCXG）1组织的全球论坛旨在促进与国际气候变化谈判有关的关键问题的一系列国家之间的对话和理解，并实施《巴黎协定》。CCXG开发了分析论文，并举办了常规的全球论坛和其他活动，这些论坛将来自发达国家和发展中国家的谈判者和从业人员以及来自政府间组织，私营部门，研究组织和其他相关机构的专家。这个全球论坛中的会议重点是设计下一轮全国确定的贡献（NDC）以及与新的集体量化目标（NCQG）有关气候融资有关的要素。NCQG上的会议是与气候行动的资金（FCA）团队共同组织的与NDC合作伙伴关系的合作伙伴关系。还将讨论有关最近的经合组织和IEA的研究，以扩大私人财务以进行气候行动以及在新兴经济体中释放清洁能源投资的策略。本次会议将根据查塔姆众议院的规则进行，这意味着讨论期间的言论不应归因于个人。请注意，面对面的参与者应在会议开始前到达经合组织，因为安全检查可能需要一些时间。请带一个官方的照片ID检索您的会议徽章和发送到您的电子邮件地址的QR码（如果需要，请检查您的垃圾文件夹）。
采用多层感知和 XGBoost 算法混合模型的心脏病预测系统
摘要。在机器学习研究中，多层感知器 (MLP) 算法在提高心脏病诊断的准确性和有效性方面起着关键作用。本文提出了一种心脏病预测方法，包括基于 RReliefF 的特征重要性评估，然后提出基于 MLP 的特征分类方法，该分类方法基于重要性得分分为三组。该研究采用三个前馈神经网络对聚类组进行有效分类。此外，集成方法利用 XGBoost 集成分类，利用增强集成学习来增强 FNN 模型输出的整体分类。通过将克利夫兰数据集划分为 70% 的训练集和 30% 的测试集，创建独立的数据集，将 MLP 输出合并到 XGBoost 模型中可获得令人满意的测试性能。混淆矩阵展示了准确的分类，准确率为 96.67%，灵敏度为 95.92%，精度为 97.92%。F1 得分为 96.91%，验证了该模型在精度和召回率方面的平衡性能。这项研究证明了整合数据处理、特征工程和集成学习技术对心血管疾病预测的有效性，为医疗保健应用提供了可靠有效的方法。
用XGBoost进行代谢途径预测的多标签分类
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在伴侣的信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdo- main/Zero/Zero/1.0/）适用于本文提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
xgait：通过基于RF的步态识别的深层传感跨模式翻译
射频频率（RF）基于步态识别已成为一种有前途的技术，可以以普遍性和不受欢迎的方式对个体进行身份验证。但是，在同一环境中收集同一用户的大量数据时，仍然存在一个基本挑战。为了应对这一挑战，本文介绍了Xgait，Xgait是一个跨模式步态识别框架，不需要事先部署RF设备或显式数据收集。关键想法是利用现代移动设备中广泛使用的惯性测量单元（IMU）的信号，以模拟如果同一个人在RF设备附近行走，则会生成RF信号。尽管有直接的想法，但由于RF设备的多样性，IMU信号和RF信号之间的内在差异以及步态的复杂性，需要解决一些技术挑战。首先，我们提出了一种RF光谱生成方法，以始终在不同的RF信号上提取必需的RF步态数据特征。其次，我们提出了一种具有生成网络的IMU-RF转换方法，该方法将IMU数据准确转换为RF数据。最后，我们设计了RF步态频谱特异性变压器模型，以进一步提高识别性能。我们使用三种RF设备和七个移动设备对XGait进行了全面评估，涉及三十个不同环境中的三十个受试者。实验结果表明，在各种情况下，Xgait始终达到超过99％的前3个精度。
xgboost和随机森林算法
抽象的机器学习在我们生活的许多方面越来越重要，随着技术的发展，包括预测天气，弄清社交媒体趋势以及预测世界市场价格的价格。这种重要性调用了对有效预测模型的需求，这些模型可以轻松处理复杂的数据并提供最大的准确结果。XGBoost和随机森林是用于解决已进化并证明是可靠的机器学习挑战求解器的回归和分类问题的可升级合奏技术。在本研究论文中，我们全面分析和比较了这两种突出的机器学习算法。研究的前半部分包括对技术的意义和两种算法的演变的相关概述。这项研究的后半部分涉及随机森林和XGBoost之间的细致比较分析，仔细检查的方面，例如时间复杂性，精度和可靠性。我们研究了他们在处理回归和分类问题的独特方法，同时密切研究了他们对培训和测试数据集的微妙处理。使用各种性能指标（例如F1得分，召回，精度，平均平方误差等）进行了彻底的定量评估。