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通过云中的机器学习算法优化数据仓库性能
通过机器学习算法优化数据仓库性能，美国美国云的独立研究人员，电子邮件：sina0 [at] acm.org摘要：这种全面的概述探讨了机器学习（ML）在数据仓库中的整合，专注于优化挑战，方法，方法，结果，结果以及未来趋势。数据仓库，报告和分析的核心，通过ML进行变革性转变，以应对高维护成本和失败率等挑战。集成通过查询优化，索引和自动数据管理增强了性能。结果显示了ML在工作负载管理，自动查询优化和自适应资源分配中的预测分析中的应用，从而提高了效率。但是，挑战包括数据隐私，安全问题和技能/资源约束。未来的范围可以预测诸如可解释的AI，自动化的ML，增强分析，联合学习和持续情报等趋势，从而对决策，资源分配，数据管理，隐私和实时响应产生潜在的影响。此简洁的摘要封装了ML在数据仓库中的关键方面，以进行整体理解。关键字：云，数据仓库，机器学习，算法1。简介数据仓库巩固了来自组织内各种来源的数据，作为数据管理和分析的关键工具。机器学习ML的集成最近增强了这些数据仓库，从而促进了创新和竞争优势。机器学习对于云的数据仓储优化至关重要。机器学习算法可确保减少延迟，增强查询优化并轻松处理需求。这为创新创造了新的机会，因此，竞争优势[1]。
CRISPRSCORE：CRISPR grnas
getAziMuthScores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 getCasrxrfScores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 GetCfdsCores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 GetCrispraiscores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 getCrispraterscores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 GetCrisprScanscors。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 GetDeepCPF1Scores。 。 。 。 。 。 。 。8 GetDeepCPF1Scores。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 GetDeepShoscores。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 GetDeepCas9Scores。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 GetThpamgScores。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 GetLindelsCores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 GetMitscores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 getRuleset1scores。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15个DatulseT3Scores。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16得分Mehodingfo。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 sgraxamplcrispra。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。18 sgrnaexamplecrispri。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 tssexamplecrispra。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 tssexamplecrispri。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19
用于映射UMNGENI集水区LULC的机器学习算法，夸祖鲁 - 纳塔尔省
摘要：集水区的土地使用/土地覆盖（LULC）的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎，因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此，遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标，例如用户的准确性（UA），生产者的准确性（PA），整体准确性（OA）和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果，其中RF（OA = 97.02％，Kappa = 0.96），SVM（OA = 89.74％，Kappa = 0.88），Ann（OA = 87％，Kappa = 0.86）和NB（OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58）。结果表明，RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果，这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下，RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字：翁根尼河流域；机器学习； lulc; Landsat 8;遥感
自主驾驶系统中的路径计划算法
这项综合审查的重点是自主驾驶系统（ADS），该系统旨在减少人为错误，这是大约95％的汽车事故的原因。广告包括六个阶段：传感器，感知，本地化，评估，路径计划和控制。我们解释了每个阶段中使用的主要最新技术，分析了275篇论文，其中162个专门针对路径计划，因为其复杂性，NP-HARD优化性质和在AD中的关键作用。本文将路径规划技术分为三个主要组：传统（基于图，基于抽样的，基于梯度，基于优化的，插值曲线算法），机器和深度学习以及元数据效果优化，详细介绍了他们的优势和缺陷。的发现表明，代表我们研究的23％的元海拔优化方法是成为能够处理复杂问题的一般问题解决者的优先选择。此外，它们具有更快的收敛性和局部最小值的风险降低。占25％的机器和深度学习技术，以其学习能力和对已知方案的快速响应而受到青睐。混合算法的趋势（27％）结合了各种方法，合并了每种算法的好处并克服了对方的缺点。此外，自适应参数调整对于提高效率，适用性和平衡搜索能力至关重要。本评论阐明了自动驾驶系统中路径规划的未来，有助于应对当前的挑战并解锁自动驾驶汽车的全部功能。
量子奇异值转换和量子机学习算法的强大去量化
对于每个i∈{1，。。。，n}。由于此分布对应于通过测量量子状态获得的分配|在计算机基础上，长度方的采样访问提供了与线性代数问题在许多量子算法中考虑的量子访问类型的合理经典类似物。在这项工作中，我们研究了这些取消化结果的鲁棒性。我们介绍了近似长度平方采样的概念，其中经典算法只能从总变化距离接近理想分布的分布中采样。虽然量子算法是针对微小扰动的本质上是巨大的，但当前的技术并非如此。我们的主要技术贡献表明，在这种较弱的假设下，也可以将多少随机线性代数的技术进行调整。然后，我们使用这些技术来表明Chia，Gily´en，Li，Lin，Tang和Wang（JACM 2022）的最新低级除外框架以及Gharibian和Le Gall（Stoc 2022）的稀疏矩阵的去量化框架（
量子计算：架构和算法
本课程基于普通计算机架构概念，但扩展了量子比特（称为量子位）和量子门的使用，介绍了量子计算的实际应用。本课程将介绍量子计算机架构中的不同层，并基于名为 Qiskit 的公共领域平台为学生提供工具，以编写一些量子电路并在一小组量子比特上执行它们。量子计算概念与经典计算机架构正交，在经典计算机架构中，数据被传输到处理器，而经典门的结果被写回到内存中。在量子计算中，逻辑直接应用于量子比特，这是一种存储和表示正在处理的数据的方式。量子算法的执行将在 QBee 平台上进行，并假设量子比特是完美的，而不是物理的。
混合元启发式和机器学习算法......
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使用机器学习算法的天气预测中的预测分析
摘要为了对未来的天气和环境条件做出准确的预测，预测分析利用了统计建模和机器学习等尖端数据分析工具。预测模型能够通过评估从传感器，卫星和气象站收集的大量信息来提供重要的环境变量（包括空气质量，湿度，降水和温度）的精确预测。这项研究提供了利用散点图，普通最小二乘模型（OLS）模型的输出，错误计算以及准确性评估的散点图的调查结果的全面检查，并特别强调了决策树模型。通过保证可以准确预测未来结果的可信赖模型来创建可信赖的模型，从而极大地帮助了机器学习技术的进步。结果表明，天气预报中的机器学习方法取得了长足的进步，从而实现了更准确的预测。
图像去除算法的概述
摘要。在本文中，我们介绍了对所有最先进的算法进行的广泛研究，这些算法已在图像中发表的所有最新算法使用深度学习以消除合成和现实世界的图像。我们进一步根据所有论文和这些论文中报道的数据取得的各种参数来评估所有这些算法。本文旨在比较所有这些算法，并阐明本研究范围中所有算法的局限性。在2000年代初期到2021年的审查范围内包含的论文。每篇论文中的方法从生成的逆向网络的使用到零拍摄成像以及使用卷积神经网络到采用传统的使用暗通道先验来改善所获得的结果的传统方法。我们已经列出了在本研究中包括的所有论文中记录的结果。论文已根据公共图像参数进行评估，例如峰信号与噪声比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。最后，我们查看在所有这些领域中都能单独执行最好的算法以及最佳表现算法。
算法和硬度用于估计统计相似性
我们研究了计算概率分布之间统计相似性的问题。对于有限的样品空间上的分布P和Q，它们的统计相似性定义为S Stat（P，Q）：= P X Min（p（x），q（x））。统计相似性是分布之间相似性的基本量度，具有几种自然解释，并捕获了预测和假设测试问题中的贝叶斯错误。最近的工作已经确定，有些令人惊讶的是，即使对于简单的产品分布，精确的计算统计相似性也是＃p -hard。这激发了设计统计相似性的近似算法的问题。我们的主要贡献是用于估计两个产品分布之间统计相似性的完全多项式确定性近似方案（FPTA）。为了获得此结果，我们引入了背包问题的新变体，我们称之为“掩盖背包”问题，并设计了一个FPTA，以估算此问题的多维版本的解决方案数量。这种新的技术贡献可能具有独立的利益。此外，我们还建立了一个完全的硬度结果。我们表明，当p和q是估计统计相似性的NP -HARD是内度2的贝叶斯净分布时。