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todd litman简历
总结托德·利曼（Todd Litman）是维多利亚运输政策研究所的创始人兼执行董事，该研究所是一个独立的研究组织，致力于开发创新的解决方案以解决运输问题。他的工作有助于扩大运输决策，改进评估方法并使更大受众访问的专业技术概念的影响和选择范围。他的研究在运输规划和政策分析中全世界使用。Litman先生从事众多研究，以评估运输成本，收益和创新。他创作了新的机动性：新兴运输技术的智能计划，该技术研究了新运输模式和服务的收益，成本和公平影响；在线TDM百科全书，这是一种综合的互联网资源，用于识别和评估移动性管理策略；运输成本和收益分析：一项技术，估计和含义，一项全面的研究，以易于应用的形式提供成本和福利信息；以及停车管理的最佳实践，一本关于停车问题创新管理解决方案的综合书。Litman先生曾担任各种客户的研究和计划顾问，包括政府机构，专业组织，开发商和非政府组织。他曾在南极以外的每个大陆上工作过二十多个国家。Litman先生是会议和讲习班的经常发言人。他的演讲范围从技术和实践到幽默和鼓舞人心。他在行星网站上定期博客。他活跃于多个专业组织，包括运输工程师研究所（ITE），运输研究委员会（TRB，美国国家科学院的一部分）和停车改革网络。除了技术写作外，托德还与他的妻子Shoshana Litman共同撰写了两本旅行书籍（华盛顿；在太平洋西北地区的最佳自行车和最佳自行车骑行）。他们居住在不列颠哥伦比亚省维多利亚州。
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
生成AI算法-LMS -Apada Indonesia
生成对抗网络（GAN）由两个相互作用的神经网络组成：生成器和歧视器。通过这个竞争激烈的培训过程，GAN可以产生非常现实的新数据，并令人信服原始数据和虚假数据之间的差异。通过这个竞争性培训过程，甘斯可以产生非常现实和令人信服的新数据。
预测糖尿病患者的朴素贝叶斯算法与梯度提升算法的比较
据估计，随着人口老龄化，糖尿病发病率将从19.9%增加到65-79岁的1.112亿人，预计到2030年糖尿病患者将继续增加到5.78亿人，到2045年将增加到7亿人。机器学习是人工智能的一种，旨在理解或识别数据结构并将数据转换为模型。机器学习在健康领域的应用正在迅速增长，越来越多的健康研究人员在研究中使用机器学习算法。一些机器学习算法可以用来做预测，其中之一就是预测糖尿病的分类算法。根据所用几种算法的比较结果，朴素贝叶斯和梯度提升分类算法具有其他算法的最佳值。梯度提升算法在线性样本上取得了较高的效果，准确率为77.09%，f值达到83.39%。朴素贝叶斯对随机样本测试的结果最优，准确率为 76.57%，f 度量值为 82.82%。分层样本测试结果中准确率最高的是梯度提升算法，准确率为77.34%，f值达到83.39%。
greene-kleitman定理的算法力量
对于给定的n -vertex dag g =（v，e），带有透射率关闭的tc（g），链是tc（g）中的一个定向路径，而抗抗小节是TC（g）中的独立集。最大k-抗问题问题要求计算传递闭合的最大k色子图。相关的最大h-链问题要求计算最大总长度的H脱节链（即TC（G）中的集团。著名的Greene-Kleitman（GK）定理[J.梳子。理论，1976年]证明了这两个问题之间的（组合）连接。在这项工作中，我们将GK定理所隐含的组合特性转化为及时的覆盖算法。与先前的结果相反，我们的算法直接应用于g上，并且不需要其及其传递闭合的先例。让αk（g）为可以被k敌生覆盖的最大顶点数量。我们显示：
Jacob Saitman -La City Clerk-洛杉矶市
Lightsource BP资产经理2022年10月 - 现在•监督科罗拉多州和印第安纳州765 MW公用事业规模的太阳能PV投资组合的标准基金职责•通过开发和建筑团队完成调试过程，包括交付护理，保管和控制，包括向电力公司征用，将通知者提供给电力购买者，并将其指示范围内的培训者，<• Engage with landowners and local stakeholders to draft and execute vegetation management agreements as well as liaise with Department of Energy in biodiversity studies via universities in a broader effort to promote environmental stewardship efforts Associate Manager, Asset Services Sep 2021 – Oct 2022 • Develop financial close handover process for 4GW of utility-scale solar PV assets across six states, identifying delegation of authority between development and operations to better streamline商业运营时的交接。代表团领域包括融资协议，收入合同，土地管理，税收义务和环境事务•简化机队范围内的收入和非收入税收义务，作为与第三方财产税顾问的联系，与内部税收团队的联系，以及与内部税收团队一起作为资产管理和资产管理的所有收入和税务税务协会的税务管理率，•Seipt Sect inters Management sect inset sepet feb 2019•Sepet Feb 2019-seet Manails sepet Feb 2019-seet osset Feb 2019• 2商业与公用事业规模的GW太阳能光伏和风能资产•管理开发与建筑项目中项目的所有监管登机/与EIA，FERC，ISO和州机构有关的新收购的运营项目远期合同授予脱离风险的商人收入•监督资产经理所需的标准基金职责，包括资产优化，副业和交易对手关系，保险续订，税收管理，预算和开票特斯拉汽车公司。
公共管理中算法的主权：算法和...
现代国家通过官僚机构履行其职能。但是，今天以令人眼花speed乱的速度开发技术会改变官僚主义并改变一切。机械学习和人工智能实践与技术与逻辑发展并行导致越来越多的算法在公共管理中占主导地位。因此，据称官僚机构已转变为算法，并将继续转变。Algocraine是一个新概念，以通过算法使用官僚机构的算法来表达，以通过办公室使用权力的方式。然而，是否有争议是一个与官僚主义完全不同的概念，这是有争议的。因此，在研究中，首先，澄清了其步的概念。尽管有许多关于文学领域王权提供的机会的研究，但委托书引起的研究和对公民受到威胁的问题却非常有限。以这种方式，该研究的主要目的是考虑算法造成的威胁。在这项研究中，歧视（剥夺算法），侵犯个人隐私，管理，更多集中化，算法，尤其是算法，受到算法的威胁。众所周知，应对这些威胁并不容易。
使用自动指导的车辆机器人
摘要 - 自主机器人在工业世界中生长和使用，并且变得很重要，该机器人广泛用于各个工业领域。自主机器人使用导航系统识别环境，导航在自主机器人中具有重要作用。除了应用良好的导航外，还需要在周围环境中获得准确的地图，以便机器人可以根据环境移动。在这项研究中，将使用Hector SLAM算法方法对映射结果进行准确分析，以通过模拟和实时（机器人）映射周围环境。在这项研究中，它具有几个重要组件，即机器人操作系统（机器人操作系统），即诸如Hector扫描匹配的数据滤波器，可构建所获得的数据，以及极大地影响生成地图质量的传感器类型。本研究测试Hector扫描匹配算法是否可以准确映射环境。这项研究的结果可以得出结论，从模拟和机器人（真实）生成的地图具有相当好的精度。这是基于与模拟和机器人（真实）映射的结果匹配的第一个方案，该结果的精度为SSIM：77.26％，MSE错误：3.96％，像素匹配：55.46％的机器人（真实）映射结果。同时，从用于与获得SSIM准确性的机器人相比的第二种情况下获得的仿真结果：87.29％，MSE错误：1.65％和像素匹配：81.11％。Kata Kunci：机器人操作系统，Hector-SLAM，Hector扫描匹配，均方根误差，像素匹配，结构相似性图像度量，峰值信噪比，LIDAR。摘要 - 自主机器人在工业界越来越多地发展和使用，在各个工业领域都发挥了重要作用并广泛使用。自主机器人使用导航系统浏览其环境，导航在自主机器人中至关重要。为了实施有效的导航，它需要准确的周围环境地图，以便机器人可以根据周围环境移动。这项研究分析了使用Hector SLAM算法方法通过模拟和实时（机器人）绘制周围环境的映射的准确性。这项研究包括几个重要组件，即机器人操作系统（机器人操作系统），数据过滤器（例如用于构建获得的数据的Hector扫描匹配）等数据过滤器，传感器类型显着影响所得地图的质量。研究检查了Hector扫描匹配算法是否可以准确映射环境。这项研究的结果可以得出结论，由模拟和真实机器人产生的地图具有相对良好的精度。这是基于仿真和真实机器人映射的匹配结果，在方案1中结果得出了SSIM的精度：77.26％，MSE错误：3.96％，像素匹配：55.46％的真实机器人映射结果。同时，从用于与机器人进行比较的方案2中获得的仿真结果，SSIM的准确性：87.29％，MSE错误：1.65％和像素匹配：获得了81.11％。关键字：机器人操作系统，Hector-slam，Hector扫描匹配，均方根误，像素匹配，结构相似性图像指标，峰值信噪比，LIDAR
算法，数据结构和软件中的实现
反映了输入大小增加时算法正在运行的效率或速度。这是一个更抽象，更一般的概念，而不是依赖硬件或特殊环境。通过检查输入大小（例如，数组中的元素数）生长无限时，算法的性能如何变化来测量算法的复杂性。即使在大尺寸的问题上使用，这也有助于识别有效的算法。