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利用机器学习算法进行电子搅拌的全面预测和分析研究
摘要：准确预测客户流失对于希望增强客户保留和维持增长的电子商务企业至关重要。这项研究评估了各种机器学习模型在预测客户流失方面的性能，包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），极端梯度增强（XGBOOST），随机森林（RF），决策树（DT）和适应性增强（Adaboost）。通过评估每个模型的准确性，精度，召回和F1分数，我们确定集合学习方法，尤其是随机森林和XGBoost，都是优越的。随机森林模型的出色精度为96.81％，精度为95.20％，召回98.70％，F1得分为96.92％。同样，XGBoost的精度为96.27％，精度为93.72％，召回99.31％，F1得分为96.43％。SVM和决策树模型显示出中等的有效性，而逻辑回归和Adaboost的性能指标较低。这些结果突出了整体技术在处理搅拌预测的复杂性方面的强度。该研究得出的结论是，利用高级机器学习模型，尤其是集合方法，可以显着提高客户流失预测的准确性和可靠性。这种进步使电子商务企业能够实施积极有效的客户保留策略，降低流失率并提高客户忠诚度。未来的工作应考虑合并其他功能，并将这些模型应用于现实世界数据集，以进一步验证和完善其预测能力。关键字：客户流失，数据分析，电子商务，机器学习，预测建模。
使用机器学习对阻尼系统的性能进行优化
本文研究了所需压力之间的时间滞后问题，该论点是由车辆阻尼系统的板载计算机和系统输送的实际输出压力计算得出的。研究重点是使用机器学习技术对此延迟进行建模，以便能够在计算机模拟中更好地模拟现实世界。这项研究还着重于寻找一个模型之一，当将其应用于现实世界中的阻尼系统时，能够逆转这一时间的概念证明。时间滞后模型F1是通过评估三种不同的机器学习模型的性能，卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和长期术语内存（LSTM）的性能来创建的，通过将其输入数据点的输入序列喂入该序列的下一个序列，并将其与实际输出压力相提并论。虽然时间滞后模型F2的逆转在两个阶段进行了训练，但首先将实际输出用作F2的输入并将预测与所需输入进行比较。在第二阶段，我们通过在F2的预测上应用F1模型并将其与所需输入进行比较，从而对F2模型进行了微调。发现F1的所有三个模型都表现良好，但是CNN的性能效果更好，尤其是在较高压力下，因此应该在模拟中使用。对于F2，我们还发现，这两个阶段的过程在较低的压力方面效果很好，但是对于更陡峭，更高的压力来说，这是更多的问题，但可以证明该解决方案可以起作用。
一种非线性模型预测控制策略，用于秤车的自主赛车
摘要 - 本文介绍了旨在控制用于自主赛车竞赛的小型汽车模型的非线性模型预测控制（NMPC）策略。拟议的控制策略涉及将车辆时间最小化，同时将车辆保持在轨道边界范围内。优化问题考虑了车辆的致动极限以及作用于Pacejka魔法公式和简单传动系统模型的汽车上的侧面和纵向力。此外，该方法允许在静态障碍物填充的轨道上安全地竞争，从而产生无冲突的轨迹并跟踪它们，同时增强膝盖正时性能。使用F1/10模拟器的凉亭模拟展示了拟议的控制策略的可行性和有效性。该代码作为开源释放，使得可以复制获得的结果。索引术语 - 非线性模型预测性控制，Au au sopos Racing，F1/10模拟器，自动驾驶汽车导航。
机器学习和人工智能（ML/AI）的架构数据系统
注意事项：• 定期监控模型性能/准确性并根据需要重建模型• 可以使用 F1 分数、精确度、召回率、AUC/ROC 曲线等准确度指标• 在评估中包括业务成功指标，例如 KPI（关键绩效指标）
IntellileKsika在Homo-Mex 2024：在西班牙语中检测均匀含量的内容，用机器学习
文本中的抽象仇恨言语分析很重要，其检测模型的开发提出了一个挑战，需要考虑各种方法，尤其是基于自然语言处理的方法。在同性恋2024共享任务的曲目3中提出的歌曲中同性恋术语的识别引起了人们的关注，因为这些事件在该地区创造了新知识。本文提出了传统的机器学习和深度学习算法的利用来比较其性能。在提交的运行中，团队使用NNLM嵌入的决策树取得了最佳效果，获得了0.482的宏F1分数，并具有类似BERT的模型（Beto），该模型获得了0.486的宏F1分数。这代表了一个非显着差异，表明该问题的模型行为没有实质性的区别，并且由于整体得分较低，因此需要进一步研究。
基于分割技术和小波变换的脑肿瘤分类
本文旨在提供使用磁共振图像 (MRI) 对脑肿瘤进行分割和分类的更好方法。在本文中，小波特征是通过使用连续小波变换 (2D-CWT) 将概率密度函数 (PDF) 转换为频谱图图像而形成的，这是一种简单的特征提取方法，而特征提取方法 (PDF 和 2D-CWT) 正在提高性能。此外，为了提高分割性能，使用形态学操作分割图像并使用卷积神经网络 (CNN) 作为分类器。在 BraTS2019 数据集上，该方法的性能是根据 F1 分数和肿瘤区域分割准确度来评估的。这取得了最好的结果，准确度和 F1 分数分别为 97.37% 和 97.43%。
在核心分辨率方面达到透明度
在语法结构的指导下，单词可以形成句子，并在段落结构的指导下，句子构成形成对话和文档。句子和话语单位的组成方面通常被机器学习算法忽略了。最近的一项名为“量子自然语言加工”（QNLP）的计划将单词均值作为希尔伯特空间中的点学习，并通过将语法结构翻译成参数化的量子回路（PQC）来对其进行作用。先前的工作将QNLP翻译扩展到了闭合希尔伯特空间中的点。在本文中，我们对Winograd风格的代词分辨率任务进行了评估。我们训练二进制分类的变分量子分类器（VQC），并实现端到端代词分辨率系统。在IBMQ软件上执行的仿真，F1分数为87.20％。该模型的表现优于三分之三的核心分辨率系统和接近最新的Spanbert。混合量子古典模型，但F1得分增加约为6％，但改进了这些结果。
一种新型ML驱动的方法来增强CRN性能
摘要： - 本文探讨了CRN背景下频谱分配的RL和DRL技术，并考虑了在不断变化的条件下频谱利用和网络性能之类的困难。提议的改进的频谱管理模型将RL与基于模型的预测集成在一起，以改善决策。实验结果证明，已确定的方法允许达到96％的平均准确度水平，损失率为0.20，精度为92％至0.95。此外，召回率从0.85延长到0.90，F1分数为0.90，这表明该模型在精确和召回方面表现出令人满意的性能。所提出的算法的表现优于现有的机器学习模型，其精度为96％，低损失为0.20，而F1得分为0.90，展示了出色的可靠性和适应性。基于这些结果，可以得出结论，所提出的混合RL模型在预测下一个可用频谱方面更有效，并且比单个RL方法更适应于CRN环境的变化，因此，提出的解决方案适用于CRN中的实时频谱分配。
从零到英雄：在零和几射击上下文中利用生物医学命名实体识别的变压器
在生物医学领域中监督的命名实体识别（NER）取决于带有命名实体的大量带注释的文本。创建此类数据集可能是耗时且昂贵的，而新实体的提取需要其他注释任务并重新训练模型。本文提出了一种在生物医学领域中零和少量NER解决这些挑战的方法。该方法基于将多类令牌分类的任务转换为二进制令牌分类，并在大量数据集和生物医学实体上进行预训练，这使该模型可以学习给定和潜在的新颖命名实体标签之间的语义关系。，我们的零拍摄NER的平均F1得分为35.44％，单发NER为50.10％，10-Shot NER的平均F1得分为69.94％，在9种不同的具有基于微调PubMedbert模型的生物医学实体上，100-SHOT NER的平均F1得分为79.51％。结果证明了所提出的方法在识别没有或有限示例的新生物医学实体，优于先前的变压器方法，并且使用少于1000倍的参数的模型与基于GPT3的模型相媲美。我们公开制作模型并开发了代码。
