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使用机器L的女性糖尿病预测。
糖尿病具有严重的长期影响，并且是全球健康方面的关注。及时识别对于改善患者预后至关重要。这项工作使用临床数据使用监督的机器学习算法诊断糖尿病。各种数据集用于训练诸如决策树，天真的贝叶斯，k-nearest邻居，随机森林，梯度提升，逻辑回归和支持向量机等训练模型。通过有效的预处理技术（如标签编码和归一化），可以提高模型的精度。各种特征选择方法用于优先考虑风险指标。该模型在两个不同的数据集上进行了广泛的测试，以评估其性能。的准确性提高（取决于数据集和机器学习技术）的范围从2％到12％。选择最佳的算法是为了额外开发的。Python的烧瓶用于将模型纳入使用Docker部署的在线程序。研究表明，将基于机器学习的分类与适当的数据制备管道的整合可以有效，一致地预测糖尿病，从而促进及时诊断并改善健康后果。
原创文章 基于脑电图的情绪状态分类降维技术的比较分析
摘要：目的：本研究旨在评估各种降维方法（包括主成分分析 (PCA)、拉普拉斯评分和卡方特征选择）对脑电图 (EEG) 数据集分类性能的影响。方法：我们应用了降维技术，包括 PCA、拉普拉斯评分和卡方特征选择，并使用线性回归、K 最近邻 (KNN) 和朴素贝叶斯分类器评估了它们对 EEG 数据分类性能的影响。对模型的分类准确性和计算效率进行了评估。结果：我们的研究结果表明，所有降维策略通常都能提高或保持分类准确性，同时减少计算负荷。值得注意的是，PCA 和 Autofeat 技术可提高模型的准确性。结论：使用降维技术可以通过减少计算需求而不影响准确性来增强 EEG 数据分类。这些结果表明，这些技术有可能应用于既需要计算效率又需要高精度的场景。本研究中使用的代码可在https://github.com/movahedso/Emotion-analysis找到。
来自爱尔兰的苏格兰经济课程
但是，目前，英国的公司税率为25％，这意味着国际协议中显然存在范围，因此要大量削减。在解释可以从税收负债中扣除的无形资产的解释时，也许还有更大的慷慨。但是，英国的利率仅仅增加到25％，这主要是因为在对公共财政压力施加巨大压力的时候需要带来更多的税收收入，这也是因为对先前降低速度促进英国经济绩效的程度的持怀疑态度。8财政部也将非常担心，对无形资产扣除的慷慨大方将导致公司避税。和降低的利率必须在整个英国申请：鉴于在像英国这样融合的经济中可以轻松地搬迁活动，因此在英国境内不同国家和地区运营不同的税收制度将非常困难。最明显的例外是北爱尔兰，因为它在爱尔兰海及其邻国爱尔兰共和国。但已考虑并拒绝了该省降低利率的建议。9
商业信息系统学士学位
在越来越多的数字业务环境中，“大数据”已成为获得业务见解和支持战略决策的宝贵资源。该模块向学生介绍了从聚类和预测到人工智能的各种分析技术。它还提供了这些技术如何通过改进决策，营销和关系建设来帮助组织实现竞争优势的示例。该模块可以讨论组织决策的基本原理以及组织中通常可用的数据类型。这是对数据探索通常使用的数据仓库和基本分析技术的概述。更高级的主题包括集群标识；主成分分析；协会规则和社交网络分析；回归分析；最近的邻居和异常检测；预测和预测技术；和神经网络。学生将通过基于随附数据集的案例研究进行一系列实践练习来获得一些实践经验。还讨论了与使用大数据相关的潜在风险。在模块结束时，学生将对如何使用数据科学来支持组织的战略目标有深入的了解。
俄罗斯对乌克兰的战争 - 欧洲议会
乌克兰国防联络小组（拉姆施泰因小组）由 54 个国家组成，支持基辅反对俄罗斯的军事侵略，于 4 月 21 日开会讨论向乌克兰运送更多军事装备。正当俄罗斯总统弗拉基米尔·普京访问莫斯科军事占领下的乌克兰地区的指挥官时，俄罗斯军队加强了对遭受重创、具有象征意义的乌克兰城市巴赫穆特的重炮轰炸和空袭。乌克兰的邻国和坚定盟友波兰无视欧盟的贸易政策，禁止进口乌克兰粮食，称当地小麦价格暴跌，引发波兰农民抗议。在达成协议确保波兰只是该商品的过境国后，运输货物将恢复。与此同时，俄罗斯对其是否会同意延长不阻止乌克兰通过黑海运输粮食的协议表示怀疑。本说明收集了许多国际智库关于俄罗斯对乌克兰战争的最新出版物和评论的链接。有关这场战争的早期分析可以在“智库在想什么”系列的上一期中找到。
通过选择性互动和多代理强化学习中的长期经验来增强合作
网络结构在社会困境内促进群体合作中的重要性已得到广泛认可。先前的研究将这种促进性归因于空间相互作用驱动的各种策略。尽管已经采用了强化学习来研究动态互动对合作演变的影响，但仍然缺乏对代理如何发展邻居选择行为以及在显式相互作用结构中形成战略分类的影响。为了解决这个问题，我们的研究介绍了一个基于空间囚犯困境游戏中多代理增强学习的计算框架。此框架使代理商可以根据他们的长期经验选择困境策略和互动邻居，与依赖于预设社会规范或外部激励措施的现有研究不同。通过使用两个不同的Q-networks对每个代理进行建模，我们可以纠缠着共同操作和相互作用之间的协同进化动力学。结果表明，长期经验使代理人能够发展出识别非合作邻居并表现出与合作社相互作用的偏爱的能力。这种紧急的自组织行为导致具有相似策略的代理的聚类，从而增加网络互惠并增强群体合作。
复制后 DNA 甲基化的局部相关动力学揭示了 DNA 甲基化维持的持续性和区域特异性
DNA 甲基化主要发生在哺乳动物基因组中的胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤 (CpG) 二核苷酸上，并且甲基化景观在有丝分裂细胞分裂期间得以维持。有人假设相邻 CpG 之间维持甲基化活性的耦合对于细胞世代的稳定性至关重要；然而，其中的机制尚不清楚。我们使用数学模型和随机模拟来分析实验数据，这些实验探测细胞中复制后新生 DNA 的全基因组甲基化。我们发现单个 CpG 上的 DNA 甲基化维持率在局部上是相关的，并且这种相关的程度因基因组区域环境而异。通过使用蛋白质沿 DNA 扩散理论，我们表明甲基化率与基因组距离相关性的指数衰减与酶的过程性一致。我们的结果为体内全基因组甲基转移酶的过程性提供了定量证据。我们进一步开发了一种方法来解开动力学相关性的不同机械来源。根据实验数据，我们估计，如果相邻 CpG 平均相距 36 个碱基对，单个甲基转移酶会持续甲基化相邻 CpG。但对于较长的 CpG 间距离，其他耦合机制占主导地位。我们的研究表明，通过将数据驱动的统计分析与假设驱动的数学建模相结合，可以从与复制相关的基于细胞的全基因组测量中获得对酶促机制的定量洞察。
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
使用机器学习算法的大学生的压力检测
[5]本文提出了使用可穿戴生理和运动传感器记录的多模式数据集对个体进行压力检测的不同机器学习和深度学习技术，这可以防止某人摆脱各种与压力相关的健康问题。传感器模态的数据，例如三轴加速度（ACC），心电图（ECG），血量脉冲（BVP），体温（临时），呼吸（severmotication（EMG）和电diperotication（EMG）和电dially-mal活性（EDA），在三个生理条件下，在三个生理条件下 - 娱乐状态，中性状态和压力状态，均为weSAD。通过使用机器学习技术（如K-Nearest邻居，线性判别分析，随机森林，决策树，Adaboost和Ker- Nel支持向量机器）评估了三级（娱乐与基线与压力）和二进制（压力与无压力）分类的精度。此外，还为这些三级和二元分类引入了简单的深度学习人工神经网络。在研究期间，通过使用机器学习技术，对于三类和二元分类问题，分别达到了高达81.65个百分比和93.2个百分点的准确性，并且通过深度学习，实现的准确性分别为84.3个百分比和95.21个百分比。
应用机器学习脑电信号分类来
摘要 机器学习方法已成功应用于多种神经生理信号分类问题。考虑到情绪与人类认知和行为的相关性，机器学习的一个重要应用是在基于神经生理活动的情绪识别领域。尽管如此，文献中的结果存在很大的差异，这取决于神经元活动测量、信号特征和分类器类型。本研究旨在为基于电生理脑活动的机器学习应用于情绪识别提供新的方法论见解。为此，我们分析了之前记录的脑电图活动，这些活动是在向一组健康参与者提供情绪刺激、高唤醒和低唤醒（听觉和视觉）时测量的。我们要分类的目标信号是刺激前开始的大脑活动。使用光谱和时间特征比较了三种不同分类器（线性判别分析、支持向量机和 k-最近邻）的分类性能。此外，我们还将分类器的性能与静态和动态（时间演变）特征进行了对比。结果表明，时间动态特征的分类准确率明显提高。特别是，具有时间特征的支持向量机分类器在对高唤醒和低唤醒听觉刺激进行分类时表现出最佳准确率（63.8％）。