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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。
（所有金额都被四舍五入到最近的百万jpy）1。截至3月的前九个月合并财务业绩
1) Overview ....................................................................................................................................................2 [Consolidated Financial Results (Core Base)] ..................................................................................................2 [Revenue by Business Unit] ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Forecasts of Consolidated Financial Results and Other Forward-Looking Statements ......9 (4) Information about Return to Shareholders .....................................................................................................10 2.Condensed Interim Consolidated Financial Statements with Primary Notes ........................................................11
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
决策树算法与k-最近邻算法的比较...
糖尿病是一种慢性代谢性疾病，其特征是血糖升高，可导致眼睛和重要器官受损。2 型糖尿病是糖尿病的一种变体，最常影响 18 岁以上的成年人，这种变体引起的症状并不明显，识别它需要很长的测试过程。使用分类算法预测糖尿病，有助于在疾病早期阶段将风险降至最低，并帮助健康从业者控制糖尿病的影响。在本研究中，作者在 Pima Indian Diabetes 数据集上比较了决策树和 K-Nearest Neighbor 算法在预测糖尿病方面的表现。两种算法模型均使用 3 个数据集共享比率进行训练，分别为 80:20、70:30 和 65:35。此外，作者还实施了 GridSearchCV 超参数调整，以找到两种模型的最佳参数。两种模型的准确率、精确度、召回率和 F-1 分数用于确定哪种模型具有最佳性能。结果表明，未进行超参数调优的决策树算法在 70:40 的比例下效果最佳，准确率为 83.33%；KNN 算法中 K=7 为最优 K 值，准确率为 77.65%；进行超参数调优的 GridSearchCV 在 80:20 和 65:35 的比例下效果最佳，能够找到决策算法中的最佳参数。但决策树算法仍然存在过拟合的问题。
Bogoliubov de gennes Quasi粒子特征状态和平坦带超导两分晶格的普遍关系的隐藏对称性下一年度邻居跳上单个...
在正方形晶格上的半填充一轨式哈伯德模型中，我们研究了使用基于基于蒙特利亚的 +蒙特 - 卡洛方法对模拟过程的精确型 - 型号 +基于蒙特 - 卡洛的方法在有限的温度下跳跃对单粒子光谱函数的影响。我们发现，在néel温度t n和相对较高的温度尺度t ∗之间存在的伪ap状倾角，沿高象征性方向以及沿正常状态的福利表面沿孔和颗粒激发能量中有显着的不对称能量。从（π/ 2，π/ 2）沿正常状态费米表面移动到（π，0）时，孔驱引气能量增加，这种行为与在高t c库酸酯的d波状态和伪gap阶段非常相似，而粒子示出能量的行为降低。Quasiparticle峰高度是最大的（π/ 2，π/ 2），而它是靠近的小（π，0）。这些光谱特征在t n之外生存。温度窗口t n t n t≲t ∗随着下一个最新的邻居跳跃的增加而缩小，这表明下一个最新的邻居跳跃可能不支持PseudoGap-like特征。
探索银河系最近的目的地
由于时间通常是此类问题中唯一的独立变量，我们必须制定策略来发现适宜居住的地方并利用地外能源。这一目的回顾了太空探索在第二代生物燃料、聚变、生物特征、技术特征、原子丰度曲线、核合成（即燃烧 H、He、C、Ne、O、Si、Fe）等领域的研究问题。从氢进行氦、氧和氖的核合成，以及从捕获过剩的大气碳和甲烷进行铁的核合成，可以为太空探索提供宝贵的物质资源并促进技术科学知识。无论如何，聚变与其他有效手段相结合，是星际旅行的一个有前途的技术项目，而从这个角度来看，控制核扩散的伦理问题也必须得到解决。因此，功利主义应该得到责任和组合学的帮助。
超近邻环境和中程顺序的研究
原子对 键距 (Å) Al-Al 3.1 Al-Si 3.1 Al-O 1.75 Al-Na 2.8 Al-H 2.38 Si-Si 3.1 Si-O 1.65 Si-Na 3.35 Si-H 2.3 OO 2.6 O-Na 2.6 OH 0.99 Na-Na 3.5 Na-H 2.44 HH 1.42
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
在有符号累积函数中进行最近子空间搜索...
本文提出了一种使用有符号累积分布变换 (SCDT) 对一维信号进行分类的新方法。所提出的方法利用 SCDT 的某些线性化特性，使问题在 SCDT 空间中更容易解决。该方法使用 SCDT 域中的最近子空间搜索技术来提供一种非迭代、有效且易于实现的分类算法。实验表明，所提出的技术在使用极少量训练样本的情况下优于最先进的神经网络，并且对模拟数据上的分布外示例也具有鲁棒性。我们还通过将所提出的技术应用于 ECG 分类问题来证明其在实际应用中的有效性。实现所提出的分类器的 Python 代码可以在 PyTransKit [1] 中找到。
建筑物 / 停车场接送点缩写 AI RSO 前的 AI 马蹄形停车位 A&I 校友游客中心 Canyon Crest Dr. 上的建筑物前面 AVC 艺术大楼 艺术大楼楼梯旁的装卸码头 ARTS Bannockburn South BB South 停车场中途 BBS Bannockburn North Bannockburn RSO 前面的 60 分钟停车位 BBN Batchelor Hall 停车场 11 号装卸码头 BACHL 书店 Pedals Bike Shop 旁边的停车场 19 号 BOOKSTR Bourns Hall Winston Chung Hall 前面的切口 BRNHL Boyce Hall SOM 教育装卸码头在最近的 SOM Scotty's 停车位 BOYCHL 校园健康中心 校园健康中心附近的残疾人停车位 CHC CHASS 跨学科停车场 19 号停车位 PE 大楼和 CHASS 大楼旁边的角落 INTN Chung Hall Winston Chung Hall 前面的切口 CHUNG Costo Hall Costo Hall 和学生服务大楼之间 COSTHL 计算与通信 C&C 前面建筑物内 9 号地块 C&C 昆虫学 11A 号地块内，位于 SOM 和昆虫学之间 ENTOM 昆虫学研究博物馆 11A 号地块内，位于 SOM 和昆虫学之间 ENTM MUS 法尔柯克学生公寓 峡谷顶入口处的停车位 法尔柯克基因组学 11A 号地块在通往建筑物的右侧人行道处 GENOME 地质学 Winston Chung 大厅前的切口 地质学 Glen Mor I Pentland Way 环路 Scotty's GLENM Glen Mor II Glen Mor II RSO 前面的服务车辆停车位 GLENM2 温室 11 号地块装卸码头 GRNHSE 总务处（温室）8 号地块 - 停车场内，靠近 HDHSE Hinderaker Hall 标志处 Hinderaker Hall 装卸码头 HINDHL 人力资源部 UV 剧院前面 HR 人文学科 通过 Sproul 门臂的服务车辆停车位 HMNSS 国际村（位于 Everton Pl.）国际村停车场的残疾人专用停车位 INTER VILL 演讲厅19 号停车场，位于残疾人专用停车位旁 UNLH 生命科学学院 Rivera 装卸码头，位于第二个门臂旁 LS 1500 Lothian 14 号停车场，位于 RSO LOTHIAN 材料科学与工程学院 Aberdeen 门前，位于 MSE 岔道旁 MSE 医学院 SOM 教育装卸码头，位于最靠近 SOM Scottys MED SCH Oban 学生公寓车道，靠近 Canyon Crest 的住房服务车辆停车位 OBAN Olmsted Hall 经过 Rivera 门，位于 Olmstead 和 Rivera 图书馆之间的黄色上锁大门旁 OLMHL Orbach 科学图书馆 位于 Campus Dr. 人行横道旁 SCI LIB 停车场 01 位于售货亭旁边的装卸区 LOT 01
建筑物 / 停车场接送点缩写 AI RSO 前的 AI 马蹄形停车位 A&I 校友游客中心 Canyon Crest Dr. 上的建筑物前面 AVC 艺术大楼 艺术大楼楼梯旁的装卸码头 ARTS Bannockburn South BB South 停车场中途 BBS Bannockburn North Bannockburn RSO 前面的 60 分钟停车位 BBN Batchelor Hall 停车场 11 号装卸码头 BACHL 书店 Pedals Bike Shop 旁边的停车场 19 号 BOOKSTR Bourns Hall Winston Chung Hall 前面的切口 BRNHL Boyce Hall SOM 教育装卸码头在最近的 SOM Scotty's 停车位 BOYCHL 校园健康中心 校园健康中心附近的残疾人停车位 CHC CHASS 跨学科停车场 19 号停车位 PE 大楼和 CHASS 大楼旁边的角落 INTN Chung Hall Winston Chung Hall 前面的切口 CHUNG Costo Hall Costo Hall 和学生服务大楼之间 COSTHL 计算与通信 C&C 前面建筑物内 9 号地块 C&C 昆虫学 11A 号地块内，位于 SOM 和昆虫学之间 ENTOM 昆虫学研究博物馆 11A 号地块内，位于 SOM 和昆虫学之间 ENTM MUS 法尔柯克学生公寓 峡谷顶入口处的停车位 法尔柯克基因组学 11A 号地块在通往建筑物的右侧人行道处 GENOME 地质学 Winston Chung 大厅前的切口 地质学 Glen Mor I Pentland Way 环路 Scotty's GLENM Glen Mor II Glen Mor II RSO 前面的服务车辆停车位 GLENM2 温室 11 号地块装卸码头 GRNHSE 总务处（温室）8 号地块 - 停车场内，靠近 HDHSE Hinderaker Hall 标志处 Hinderaker Hall 装卸码头 HINDHL 人力资源部 UV 剧院前面 HR 人文学科 通过 Sproul 门臂的服务车辆停车位 HMNSS 国际村（位于 Everton Pl.）国际村停车场的残疾人专用停车位 INTER VILL 演讲厅19 号停车场，位于残疾人专用停车位旁 UNLH 生命科学学院 Rivera 装卸码头，位于第二个门臂旁 LS 1500 Lothian 14 号停车场，位于 RSO LOTHIAN 材料科学与工程学院 Aberdeen 门前，位于 MSE 岔道旁 MSE 医学院 SOM 教育装卸码头，位于最靠近 SOM Scottys MED SCH Oban 学生公寓车道，靠近 Canyon Crest 的住房服务车辆停车位 OBAN Olmsted Hall 经过 Rivera 门，位于 Olmstead 和 Rivera 图书馆之间的黄色上锁大门旁 OLMHL Orbach 科学图书馆 位于 Campus Dr. 人行横道旁 SCI LIB 停车场 01 位于售货亭旁边的装卸区 LOT 01