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机器学习实验管理工具：混合...
抽象机器学习（ML）实验管理工具在构建智能软件系统时支持ML从业人员和软件工程师。通过管理大量ML实验，包括许多不同的ML资产，它们不仅促进了工程师的ML模型和支持ML的系统，而且还可以管理其演变，例如，在模型性能漂移时将系统行为追溯到具体实验。但是，尽管ML实验管理工具越来越流行，但对它们在实践中的有效性以及实际的好处和挑战知之甚少。我们介绍了实验管理工具及其提供给用户的支持的混合方法。首先，我们对81名ML从业者的调查试图确定ML实验管理和现有工具景观的好处和挑战。第二，对15名学生开发人员进行了对照实验，研究了ML实验管理工具的有效性。我们了解到，有70％的调查受访者使用专用工具进行了ML实验，而在不使用此类工具的人中，有52％的人不知道实验管理工具或其好处。受控实验表明，实验管理工具为用户提供了有价值的支持，以系统地跟踪和检索ML资产。使用ML实验管理工具降低了错误率和提高的完成率。通过介绍用户对实验管理工具的看法以及该领域的第一个受控实验，我们希望我们的结果在实践中促进了这些工具的采用，以及他们指导工具建设者和研究人员改善工具景观的整体。
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
身体表现强烈预测了老年糖尿病患者的现实世界中的全因死亡率风险：M
1生物学，生态与地球科学系，卡拉布里亚大学，意大利列德，2个生物学与环境科学与工程系（BESE），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），瑟瓦尔，沙特阿拉伯，瑟瓦尔，阿拉伯，3 sdaia-kaust excell of Date Science and Artopi Intelligence, Thuwal, Saudi Arabia, 4 Institute of Chemical Biology, Ilia State University, TBBI, Georgia, 5 Scientific Direction, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 6 Diabetology Unit, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 7 Unit of Geriatric Medicine, IRCCS Inca, Cosenza, Cosenza, Cosenza,意大利，加拉布里亚大学药学，健康和营养科学系8号，意大利列德尔大学，临床与分子科学系9 IRCCS INRCA，意大利Ancona，12号医学与外科科学系，博洛尼亚大学，博洛尼亚大学，意大利，意大利，13个总方向，IRCCS INRCA，ANCONA，意大利，意大利Ancona，14实验室和精密医学诊所，IRCCS INRCA，IRCCS INRCA，ANCONA，ANCONA，ANCONA，意大利，意大利> >1生物学，生态与地球科学系，卡拉布里亚大学，意大利列德，2个生物学与环境科学与工程系（BESE），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），瑟瓦尔，沙特阿拉伯，瑟瓦尔，阿拉伯，3 sdaia-kaust excell of Date Science and Artopi Intelligence, Thuwal, Saudi Arabia, 4 Institute of Chemical Biology, Ilia State University, TBBI, Georgia, 5 Scientific Direction, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 6 Diabetology Unit, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 7 Unit of Geriatric Medicine, IRCCS Inca, Cosenza, Cosenza, Cosenza,意大利，加拉布里亚大学药学，健康和营养科学系8号，意大利列德尔大学，临床与分子科学系9 IRCCS INRCA，意大利Ancona，12号医学与外科科学系，博洛尼亚大学，博洛尼亚大学，意大利，意大利，13个总方向，IRCCS INRCA，ANCONA，意大利，意大利Ancona，14实验室和精密医学诊所，IRCCS INRCA，IRCCS INRCA，ANCONA，ANCONA，ANCONA，意大利，意大利> >
机场上的车间学习 - 读取和...
数学系成立于1996年，旨在为数学及其在本科和研究生级别的工程领域提供强大的基础。数学系有15名教职员工，他们都是博士学位，在各种领域，例如代数，粗糙的理论，排队理论，随机过程，图形论，流体力学，功能分析，拓扑，图像处理，机器学习，深度学习等部门组织了SSN Trust和其他资助机构定期赞助的各种研讨会，FDP和会议。该系在钦奈安娜大学的领导下被公认。大约29 Ph.D.学者获得了学位，在我们教师的指导下，约有27名学者正在追求学位。大约29 Ph.D.学者获得了学位，在我们教师的指导下，约有27名学者正在追求学位。
主动学习信心 - 自由函数在机器人中 -
老龄化社会的需求提出了在日常情况下机器人支持人类的希望。对于这些辅助机器人，与用户自然通信的功能能力至关重要。但是，当前对话系统中使用的最先进技术远远不令人满意。对于使用这些技术的机器人选择适当的动作，例如朝橱柜移动或在听到命令“带给我杯子”时，这不是一件容易的事。房屋内部可以有许多候选杯子，并且需要将其移交给用户的特定杯子根据情况而不同。例如，它可能与准备一顿饭菜或被清除的一顿饭有关。出于实际原因，服务机器人采用的大多数对话管理机构是言语（用户的话语）和非语言（例如，视觉，运动和背景）的信息。使用这些机制，当机器人处理发音时，情况和以前的经历都没有考虑到，因此它可能会执行用户没有想象的动议。在这项研究中，当机器人由于识别误差而执行不良运动时，我们将“运动失败”定义为发生的。这项研究的目的是减少失败的风险。专注于语言理解与运动之间的关系，我们不处理成功识别用户命令的情况，但执行的运动最终导致了不良的结论。考虑一个机器人成功识别命令“选择对象”的情况，但是机器人在尝试捡起时未能掌握指定的对象。
引用Long CA，Ahrens RNM，Jones TT和Siders ZA（2024）一种用于保护物种的机器学习方法。正面。 3月科学。 11：
渔业旁观，与商业或娱乐性的未经使用或未托管的物种的相互作用（Davies等，2009）对许多物种产生负面影响，包括死亡率，使旁观者的减少成为海洋保护和薄纱管理的主要重点2018; Nelms等人，2021年；当旁观物包含受保护的物种，例如海洋哺乳动物，海龟，鲨鱼和海鸟（Moore等，2009; Wallace等，2013; Lewison et al。，2014; Komoroske and Lewison和2015; 2015; 2015; 2015; 2015年;降低旁观可以提高商业曲折的效率和有效性（Richards等，2018； Noaa Fisheries，2022; Senko等，2022），并限制了由于高水平的受保护物种相互作用而导致的填充风险。然而，鉴于大多数bychip的物种的相互作用率低以及受保护物种相互作用的稀有发生率的较低相互作用率，估计杂草捕获的水平可能具有挑战性（McCracken，2004；Amandè等，2012; Martin等，2015； 2015年； Stock等，2019）。渔业管理计划和法规通常需要估算和监视给定层中给定物种的兼容量。根据管辖区的不同，过度的旁观，定义不同，可能会导致调整习惯的监管变化，弯曲齿轮的变化，限制性活动的限制或整个封闭式封闭。1362）。因此，准确，准确地确定在填充中旁观的水平的能力是填充管理的关键组成部分。在美国，《马格努森 - 斯文森渔业保护与管理法》（MSA），濒危物种法（ESA）和海洋哺乳动物保护法（MMPA）（MMPA）适用于旁观物种和填充物，并要求管理机构来监视旁注。在MSA（50CFR§600.350）下，应最小化或避免征用，而受保护的物种兼容不能超过ESA（50 CFR 216.3）下的允许采取或超过MMPA下潜在的生物移除水平（U.S.C.通常，为了实现旁观监测目标，训练有素的钓鱼者观察者被放置在钓鱼容器上，以监视受保护的物种相互作用，并记录捕获和旁捕虫（NOAA Fisheries，20222），因为这些信息不需要记录在日志中。这些观察者收集的数据用于通过各种统计或数学手段来估计填充中的兼例水平。在许多情况下，基于样本的比率估计器（例如广义比率估计器或Horvitz-Thompson估计器）可以提供对旁观的无偏估计（McCracken，2000，2019）。还实施了基于模型的估计，包括通用线性模型（GLM），零插入模型，跨栏模型，贝叶斯模型和广义添加剂模型（GAMS），以说明少数协变量对纤维状雪橇的影响（McCracken，2004; Martin等； Martin等，2015; 2015年； 2015年；从这种方法中估算的临界估计，然后进一步介绍了在给定时期内（通常为一年）对某些物种的兼容限制的过程（Moore等，2009），以及其他下游产品和
k-nearest-neymen-nighbor学习基于糖果 - 糖 -
如今，EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域，该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供，以在本地，区域和全球改善卫生服务。 通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者，而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务，有效的疾病风险预测模型。 在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。如今，EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域，该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供，以在本地，区域和全球改善卫生服务。通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者，而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务，有效的疾病风险预测模型。 在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。有效的疾病风险预测模型。在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。
一种用于现实的深度学习技术的混合方法......
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先，改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点，然后进行心跳分割。随后，提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类，例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示，使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%，F 1 分数为 99.24%，而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。