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使用机器学习预测心血管疾病
摘要：心脏病相关的死亡已成为当今世界的一个大问题，每分钟就有一人死于该疾病。该数据既考虑男性群体也考虑女性群体，而且比例因地区而异。该数据也适用于 25-69 岁年龄段。这并不是说所有年龄段的人都会受到心脏病的影响。这种疾病可能始于生命的早期阶段，预测其来源和疾病目前是一个巨大的挑战。心脏病是世界上最致命的问题之一，它无法用肉眼看到，一旦达到极限就会显现出来。因此，在正确的时间进行精确诊断是必要的。每天，医疗保健行业都会生成大量与患者和疾病相关的数据。另一方面，研究人员和从业者并没有适当地使用这些数据。尽管缺乏知识，但医疗保健行业现在拥有大量数据。在数据挖掘和机器学习中，有各种方法和工具可以从数据库中提取可用信息，并使用这些信息做出更准确的诊断和决策。因此，为了及时发现此类疾病并进行适当治疗，需要一种可靠、精确且可行的方法。在医学领域，机器学习算法和方法已用于处理大量数据集。研究人员采用各种数据挖掘和机器学习方法来分析大型数据集并帮助准确预测心脏病。这项研究比较和对比了朴素贝叶斯、辅助向量机、随机森林和监督学习模型，以找到最成功的算法。与其他算法相比，随机森林的精度高出 95.08%。
研究基于保险的智能精确营销...
今天，成为营销人员并不是一件容易的事，因为它需要指导与客户的相关互动并推动业务成功。这在传统营销领域尤其具有挑战性。在过去的几年中，营销人员观察到，他们在宣传自己的品牌或服务上花费了大量资金，而没有得到收到直接邮件的客户的回应。对听众的缺乏知识使得很难从非相互作用的人中识别出互动者，从而使营销人员觉得自己盲目营销。他们在不知道是否在正确的时间到达合适的受众，这进一步使问题复杂化并延长了创建订婚并为其品牌或服务建立受众的过程。任何营销人员的主要目标是降低成本并增加收入。随着在不同领域（例如保险领域）的服务和通信技术的广泛数字化，在线平台每天都会生产大量有关客户行为的数据。多亏了这种信息来源，并且在市场上的新挑战的推动下，实现了一种更准确，更聪明的营销方法，这在研究人员和公司中越来越多。本研究根据高级功能工程方法和机器学习技术的组合提出了一个智能系统。建议的精确制作系统的目的是帮助管理人员根据潜在特征来辨别客户类别。首先，通过提取一系列数据功能（包括基本属性和消费属性）来开发全面的客户角色。然后，我们评估了各种算法的有效性，例如Catboost，Xgboost，Random Forest（RF），K-最近的邻居（K-NN），Nave Bayes（NB）和支持向量机（SVM）方法，以预测现有客户对下一份产品的响应。采用各种特征选择技术来确定最重要的功能。此外，评估并比较了所使用的模型的性能。结果表明，Catboost的精度，Kappa，Precision，Fmeasure和AUC值分别为0.871、0.711、0.94、0.822和0.85，表现优于其他模型。为了说明我们提出的精确制造系统的优势，我们使用了美国保险公司的现实数据集作为案例研究。关键字：精确营销，机器学习，功能工程，大数据分析，客户
![arXiv:2009.06756v2 [cs.AI] 2020 年 9 月 22 日](/simg/f\f0679682245238697c2448a9bfa1f41d24afb25c.png)
arXiv:2009.06756v2 [cs.AI] 2020 年 9 月 22 日
摘要。机器学习最近推动了人工智能的巨大进步，但这些结果可能高度集中。所需的大型数据集通常是专有的；预测通常按查询出售；如果不努力获取更多数据并维护它们，已发布的模型很快就会过时。已发布的为某些任务免费提供模型和数据的提案包括微软研究院的区块链上的去中心化和协作人工智能。该框架允许参与者协作构建数据集并使用智能合约在公共区块链上共享不断更新的模型。最初的提案概述了该框架，省略了所用模型的许多细节以及现实世界场景中的激励机制。例如，如果在配置框架时未设置适当的参数，他们工作中提出的自我评估激励机制可能会出现问题，例如参与者会丢失押金，并且模型会随着时间的推移变得不准确。在本研究中，我们评估了几种模型和配置的使用情况，以便在使用自我评估激励机制时提出最佳实践，从而使模型能够保持准确性，并使提交正确数据的善意参与者有机会获利。我们分析了三种模型的模拟结果：感知器、朴素贝叶斯和最近质心分类器，使用了三个不同的数据集：使用 Endomondo 的用户活动预测运动、对 IMDB 的电影评论进行情绪分析以及确定新闻文章是否为假。当模型托管在公共区块链上的智能合约中时，我们会比较每个数据集的几个因素：它们随时间的准确性、好用户和坏用户的余额，以及部署、更新、收取退款和收取奖励的交易成本（或 gas）。https://github.com/microsoft/0xDeCA10B 提供了以太坊区块链的免费开源实现和用 Python 编写的模拟。此版本使用原始发布后编写的较新的优化来更新 gas 成本。
医学研究与外科
关键词：医疗保健、人工智能、诊断、疾病、测序 简介 人工智能 (AI) 有可能加速尖端技术的指数级增长，就像互联网一样。由于来自世界各地私营部门、政府和商人的激烈竞争，互联网作为一项指数级技术已经达到了顶峰。相比之下，人工智能仍处于起步阶段，全世界的人们都不确定它将如何影响他们未来的生活。人工智能是一门技术领域，它使机器人和计算机程序能够模仿人类智力，通过教授一组预定的软件规则，通过反复从经验中学习并慢慢走向最佳性能。虽然这种智能仍在发展，但它已经表现出五个不同级别的独立性。最初用于解决问题。接下来，思考解决方案。第三，回复询问。第四，使用数据分析来生成预测。第五，提出战术建议。大量数据集和“迭代算法”使这一切成为可能，这些算法使用查找表和其他数据结构（如堆栈和队列）来解决问题。迭代是一种策略，其中软件规则会定期调整为数据中的模式，进行一定次数的迭代。人工智能不断进行小规模的渐进式改进，从而实现指数级增长，从而使计算机能够非常熟练地完成其所受训练的任务。对于每一轮数据处理，人工智能都会测试和衡量其性能以开发新的专业知识。为了解决复杂的问题，人工智能旨在创建能够模仿人类行为并表现出类似人类思维过程的计算机系统 [1]。人工智能技术正在开发中，以在医疗保健领域提供个性化药物。到 2030 年，六个不同的人工智能部门将通过利用更大、更易于访问的数据集，大大改善医疗保健服务。第一个是机器学习。人工智能的这一领域会自动学习，并根据识别数据中的模式、获得新见解以及增强系统旨在完成的任何活动的结果来产生改进的结果。它无需接受特定主题的训练即可做到这一点。以下是医疗保健行业中机器学习的几个例子。第一个是 IBM Watson Genomics，它通过将认知计算与基于基因组的肿瘤测序相结合，帮助快速诊断和识别疾病。第二个是 Nave Bayes 项目
基于深度学习的脑卒中预测
摘要 中风或脑卒中是导致成年人残疾的主要原因之一。这是一种医疗紧急情况，因此尽快寻求帮助至关重要。迅速就医有助于避免问题和脑损伤。预测疾病发病率、预后和协助医生开出疾病治疗方法只是临床决策中广泛采用的众多预测方法中的几种。这种预测中风分析程序的方法是使用深度学习网络在脑疾病数据集上进行的。该模型的目标是构建一个使用卷积神经网络识别脑卒中的深度学习应用程序。还创建了三个模型来预测结果。拟议的研究使用 CT 扫描（计算机断层扫描）图像数据集来预测和分类中风。介绍 中风是全球第五大死亡原因。中风是一种非传染性感染，占所有死亡率的 11%。它是印度第四大死亡原因。医疗技术的发展使得使用机器学习预测中风的发生成为可能。机器学习算法有助于提供准确的分析和做出正确的预测。本研究使用机器学习预测了脑中风的可能性。根据所用技术的关键组成部分和获得的结果，Nave Bayes 优于其他五种分类算法，并获得了更高的准确度测量。该模型是在文本数据而不是实际大脑图像上训练的，这是一个缺点。本研究展示了六种机器学习分类方法的实施。这项研究可以扩展以纳入所有最新的机器学习技术。从 Kaggle 中挑选一个具有各种生理变量作为其属性的数据集来继续此任务。根据对这些属性的检查，做出最终预测。最初清理数据集，以便机器学习模型更容易掌握。此时，该过程涉及数据预处理。检查数据集是否有空值，并在必要时进行更新。在标签编码之后，如果需要，可以使用独热编码将字符串值转换为数字。经过数据预处理后，数据集被分为训练数据和测试数据。之后，利用新数据和多种分类技术构建模型。为了找到最精确的预测模型，需要计算并比较每种方法的准确率。当模型经过训练并正确确定后，就会生成一个 HTML 网站和一个 Flask 应用程序。在 Web 应用程序中，用户输入预测值。Flask 应用程序将 Web 应用程序与经过训练的模型连接起来。该研究经过彻底的分析后得出结论，哪种算法最适合预测中风。
CYTEA 大师 – Domenico LAURIOLA - 主存储库
图 1：巴塞罗那桂尔公园的挡土墙................................................ ...................................................... 10 图 2：科洛尼亚桂尔教堂 – 高迪– Santa Coloma de Cervelló，巴塞罗那 - 1898 年...................................... 13 图 3：圣家族教堂，巴塞罗那 – 高迪 - 1882 年 - 实际上...... ...................................................... .. 16 图 4：图形平衡分析圣家堂的主殿（Sugrañes 1923）........ 20 图 5：都灵展览宫主厅（1950 年）。预制盖元件图 22 图 6：都灵劳动宫（1961 年）。 ........................................... ........................................... . 25 图 7：柱的立面图和剖面图...................................................... ........................................... 26 图8：从均衡图（A）到钢筋线（B）到肋板的定义（C）以及最终的天花板图案（D）................................ ........................................... ........................................... 27 图 9：均衡地面劳工宫。................................................ ................................... 28 图 10：Burgo 造纸厂，主要部件和尺寸。 ........................................... .......... 28 图 11：横截面（红色表示钢箱周围的钢筋）。..........
2025 年度报告.pdf
2024 年 1 月 28 日，星期日 出席者：Caleb J. Lee 牧师、Bill Anlyan（教区监狱长）、Anne O'Dell（人民监狱长）、Layne Dupree、Ashley Eason、Carol Fields、Steve Haughey、Denise Sheehan、Tom Sramek、David Tousignant、Judy Wilson（财务主管）、Herb Gant（议员） 召集会议和开幕祈祷 任命 为了召开年度会议，Lee 神父提名 Denise Sheehan 为秘书，Herb Gant 为议员。由于没有收到对这两项任命的其他提名，因此提出动议、附议并一致通过，任命 Denise 和 Herb 担任各自的职位。 批准 2023 年会议记录 2023 年度报告在会议开始前分发，并已发布到网站上，供在线查看者访问。李神父邀请与会人员翻到第 4 页，阅读并考虑批准去年年会的会议记录。经过一项动议和第二次表决，2023 年的会议记录获得批准。李神父特别感谢制作年度报告的教区管理员和编辑。提名委员会报告和新教区委员会成员选举 Anne O'Dell 提交了提名委员会的报告。在筹备年会时，教区委员会任命了一个提名委员会来选举新教区委员会成员。根据教区的章程，提名委员会由教区牧师和即将离任的教区委员会成员组成。提名委员会成员包括：Layne Dupree、Tom Sramek，如果没有其他即将离任的教区委员会成员，则由教区长 Bill Anlyan 和 Anne O'Dell 以及 Caleb J. Lee 牧师组成。提名委员会提出了以下教堂委员会候选人：Barbara Banks、Steve Bucci、Scott Sheble 和 Phillip Weiss 所有这些候选人都符合选举资格，都接受了提名并在会众面前接受选举。根据章程，这些名字至少在年会日期前一个月公布，会众的提名开放至年会召开前两周。没有进一步的提名。由于 4 个职位只有 4 名候选人，因此需要以欢呼方式表决。有人提出动议、附议并一致通过。李神父向新教堂委员会成员表示祝贺，并感谢他们愿意服务。监狱长、书记员和财务主管将于 2 月 8 日星期六在教堂委员会静修处选举产生。李神父随后感谢即将退休的教堂委员会成员 Layne Dupree 和 Tom Sramek 的忠诚服务。 Layne Dupree 因其在接待委员会的服务以及最近担任婚礼协调员而获得认可，而 Tom Sramek，在李神父任职的第一年担任初级教区长，他一直忠实支持所有建筑和场地事务，并且是唱诗班的成员。为了纪念和感谢每一位即将离任的教区委员会成员，教堂收到了赞美诗集。这些赞美诗集将留在长椅上，以证明他们的服务。据朱迪·威尔逊 (Judy Wilson) 报道，在匿名捐赠 500,000 美元的祝福下，我们正在着手解决从教堂中殿到教区大厅的无楼梯通道的第一个关键区域。
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