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[使用SVM
doi no：10.36713/epra14769摘要世界上最严重的疾病之一是糖尿病。它也是其他各种疾病的创造者，例如尿道器官疾病，失明和心力衰竭。在这种情况下，患者必须去诊断设施，以在咨询后收到报告。因此，他们总是必须同时投入金钱和时间。但是，随着机器学习技术的改进，我们现在可以自由寻找正确的解决方案。例如，我们现在拥有复杂的信息处理系统，可以预测患者是否患有多基因疾病。此外，预见疾病的早期结果，可以在紧急情况下给患者提供所需的东西。该分析的目标是开发一种预测患者糖尿病风险水平的系统。实验结果表明，使用支持矢量机的高精度预测以高精度进行了预测。关键字：早期检测，机器学习，SVM（支持向量机），准确性。引言糖尿病是一种常见的慢性疾病。糖尿病，这是由胰岛素和生物学作用的高分泌引起的。糖尿病会对我们的身体造成各种损害，并且可以在开始时期识别这种慢性疾病的组织，肾脏，眼睛和血管识别这种慢性疾病可以帮助全球的专家防止人类生命的丧失。糖尿病可以分为两类，1型糖尿病型糖尿病患者通常年轻，N年龄小于30岁。临床症状增加了口渴和尿液的频繁。这种类型的糖尿病不能被药物清除，因为它需要治疗。2型糖尿病更常见于中年和老年人，这可能显示高血压，肥胖和其他疾病。是死亡率的主要原因之一是糖尿病。目前的需求是早期糖尿病检测和诊断。一个主要的分类问题是诊断糖尿病疾病和糖尿病数据的解释，必须创建准确，实用和具有成本效益的分类器。许多人工智能和软计算技术提供了许多人类意识形态，这些技术也用于与人类相关的应用领域。这些系统对于在医学上进行诊断很有用。本研究报告的主要主题是“使用支持向量机（SVM）的糖尿病检测”，一个精致的
MCTS建立的预测明确计划
摘要 - 我们提出了Mbappe，这是一种新型的运动计划方法，用于自动驾驶，将树搜索与部分学习的环境模型相结合。利用蒙特 - 卡洛搜索树（MCT）固有的可解释的探索和优化功能，我们的方法在动态环境中构成复杂的决策。我们提出了一个将MCT与监督学习相结合的框架，使自动驾驶汽车能够有效地浏览各种情况。实验结果证明了我们方法的有效性和适应性，展示了改进的实时决策和避免碰撞。本文通过为自动驾驶系统中的运动计划提供了强大的解决方案，从而为该领域做出了贡献，并具有解释性和可靠性。代码可用https://github.com/raphychek/mbappe-nuplan。
快速预测电池性能
摘要：在这项研究中，我们研究了人工神经网络作为一种潜在有效方法，以确定具有不同孔隙率的锂离子电池电极的速率能力。锂离子电池的性能在很大程度上取决于其电极的Mi-Crasstructure（即层厚度和孔隙率）。将微观结构定制到特定应用程序是电池开发的关键过程。然而，使用实验或模拟的微观结构和速率性能之间的复杂相关性是耗时且昂贵的。我们的方法提供了一种快速的方法，可以通过在电极横截面的微观结构图像上使用机器学习来预测电池电极的速率。我们训练多个模型，以根据Bateries的微观结构来预测特定能力，并通过使用可解释的人工智能（XAI）方法来研究微观结构的决定性部分。我们的研究表明，即使是相对小的神经网络架构也能够提供最新的预测结果。除此之外，我们的XAI研究表明，这些模型在忽略当前的人工制品的同时使用了易于理解的人类特征。
llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。
算法预测的人类专业知识
我们引入了一个新颖的框架，将人类专业知识纳入算法预测中。我们的方法利用人类的判断来区分算法上无法区分的输入，或者“看起来相同”与预测算法“看起来相同”。我们认为，这种框架阐明了预测任务中人类协作的问题，因为专家通常通过借鉴算法培训数据中未编码的信息来形成判断。算法的不可区分性产生了自然测试，用于评估专家是否合并了这种“侧面信息”，并进一步提供了一种简单但原则上的方法，可选择性地将人类反馈纳入算法预测中。我们表明，这种方法可证明可以提高任何可行算法预测变量的性能，并精确地量化此改进。我们从经验上发现，尽管算法通常通常优于其人类的表现，但人类的判断可以改善对特定实例的算法预测（可以识别出来）。在X射线分类任务中，我们发现该子集占患者人群的近30％。我们的方法提供了一种自然的方式来揭示这种异质性并从而实现有效的人类协作。
基于机器学习的高血糖预测
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者于2023年11月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.11.22.23298939 doi：medrxiv preprint
第二个清晰度预测挑战：助听器可理解性预测的机器学习挑战
本文报告了第二个清晰性词典挑战（CPC2）的设计和结果，以预测听力障碍的人听到的助听器处理信号的清晰度。挑战旨在促进新方法，以估算可用于未来助听器算法开发的助听器信号的清晰度。它在许多关键方向上扩展了较早的一轮（CPC1，2022），包括来自新的语音清晰度聆听的较大数据集，测试材料的可变性更大，以及一个需要预测系统才能推广到不看见的Al-Gorithms和听众的设计。本文提供了有关新公开可用的CPC2数据集，CPC2挑战设计和基线系统的完整描述。挑战吸引了9个研究团队的12个系统。审查了系统，其性能是分析的，并提出了结论，参考了自早期CPC1挑战以来所取得的进展。，可以看到基于预训练的大声学模型的无参考，非侵入性系统如何在这种情况下表现良好。
非高斯响应统计和可靠性预测
（非会员），加利福尼亚大学，加利福尼亚州戴维斯市。——本研究的目的是调查端部边界条件对固体推进剂火箭发动机振动特性的影响。此前，在文献中，解决方案是基于无限长圆柱体的。这些解决方案仅产生有限圆柱体的某些可能的端部边界条件集，但不是那些考虑过的（即固定在所有边界上的）。该方法包括选择一系列具有未知系数的函数。每个项都满足控制微分方程和轴向位移的边界条件。径向位移的边界条件通过正交化程序近似。该方法产生一个特征值矩阵，其系数是频率的超越函数。最终解决方案的精度取决于径向位移边界条件的满足程度。通过使用系列中的 20 个项，发现该程序收敛，并且实现了足够的精度。通过比较两种方法获得的结果，讨论了基于无限圆柱体的更简单方法的局限性。