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使用机器学习的问题纸分析
学生，Sathyabama科学技术学院教授摘要 - 该问题论文分析仪的目的是检查如何在不同领域应用机器学习算法。本文着重于评估这些算法的性能，并将机器学习方法应用于现实世界中的挑战。该研究调查了机器学习在各种领域的潜力，包括银行，医疗保健，图像识别，自然语言处理和推荐系统。为了进行研究，必须收集数据集并进行预处理，必须使用机器学习算法，并且必须评估其准确性和效率。在将这些算法付诸实践中遇到的困难和限制也涵盖在本文中，包括可解释性，数据维度和过度拟合。本文介绍了机器学习中的最先进，涵盖了强化学习，无监督的学习方法，例如降低和聚类，以及监督的学习方法，例如回归和分类。此外，研究研究了众所周知的机器学习框架和库的应用，包括Scikit-Learn，Tensorflow和Pytorch。结果突出了选择正确的算法并调整超参数以达到峰值性能是多么重要。从这项研究中收集的知识可以帮助选择最佳的问题领域的最佳算法，并提高对不同机器学习技术的优势和缺点的理解。通过对其应用进行详细的分析和评估，考虑的所有因素，该问题论文可以增强当今机器学习研究的状态。关键字：过拟合，Scikit-Learn，Tensorflow，Pytorch，机器学习，算法，绩效评估，医疗保健，金融，图像识别，自然语言处理，推荐系统和增强学习。
审阅者列表
印度泰米尔纳德邦钦奈地区的本地包装和市售面包的微生物质量分析：（1）印度奥斯曼尼亚大学的Malek Hassanpour，印度奥斯曼尼亚大学。（2）阿德里亚娜·阿帕雷卡（Adriana Aparecida Pinto），巴西玛林大学大学。其他审稿人：（1）尼日利亚尼日利亚存储的产品研究所的Ajisafe Segun Samuel。（2）Collinlaw Ndouyang Joseph，帕拉大学，乍得。（3）罗马尼亚的葡萄栽培和酿酒研究开发站（SCDVV）的Filimon Vasile Razvan。（4）巴西联邦圣卡塔琳娜大学的格里西·贝加莫（Greici Bergamo）。（5）埃及阿恩·沙姆斯大学农业学院的穆罕默德·穆斯塔法·阿卜杜勒·埃尔兹克。（6）Maharishi Markandeshwar的Priya Jaswal被认为是印度大学。（7）巴西帕莱巴联邦大学Solange de Sousa。（8）印度尼西亚Malahayati大学的Tessa Sjahriani。完整的同行评审历史记录：https：//www.sdiarticle5.com/review-history/94814在拉贾斯坦大学的选定旅馆，印度斋浦尔的选定旅馆中，印度审查员：（1）Pedro Henrique Silva Silva Silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva silva。（2）巴基斯坦国立科学与技术大学民用与环境工程学院NIDA Maqbool。（3）P。Priyadharsini，Sathyabama科学与技术工厂，印度。其他审稿人：（1）Lamiaa Mahmoud Lotfy，Kafr El-Shiekh大学，埃及。（2）本杰明·博伊（Benjamin Boyi），尼日利亚联邦大学加州大学。arg。）和Longan（Dimocarpus Longan Lour。）评论者：（1）Daniela Stoin，《罗马尼亚国王迈克尔一世》，罗马尼亚。评论者：（1）Daniela Stoin，《罗马尼亚国王迈克尔一世》，罗马尼亚。（3）印度尼西亚印度尼西亚环境科学家协会（IESA），印度尼西亚（4）N。塞缪尔·巴布（N. Samuel Babu） https://www.sdiarticle5.com/review-history/93578不同溶剂的影响及其对提取总酚类含量，总类黄酮含量和抗氧化活性的纯度（caccaurea motleyanamüll。（2）印度尼西亚基因工程研究中心Tri Muji Ermayanti。完整的同行评审历史记录：https：//www.sdiarticle5.com/review-history/95861 Abeche Conge Reviewers的家庭食品和营养安全：（1）（1）Vimal M. Ramani，印度Kamdhenu University，Kamdhenu University，印度印度Kamdhenu University。（2）印度Sri Venkateswara医学科学研究所A. Padmaja。（3）尼日利亚空军理工学院的Ifeoma Bernadette Ucheh。完整的同行评审历史：https：//www.sdiarticle5.com/review-history/95746在0-24个月的儿童计划生育与营养不良之间的关系送往自由医院的营养中心与N'Djamena Nodunter of n'djamena（Chad）的营养中心， 尼日利亚。（2）利比亚卡塔尔大学的Elmukhtar M. Habas。（3）印度Bareilly国际大学Rohillakhand医学院和医院Preeti Lata Rai。完整的同行评审历史记录：https：//www.sdiarticle5.com/review-history/96445
采用 ATMEGA328P 的智能购物车系统...
摘要：在超市，购物车是购物的必备工具。传统上，它被顾客在商店内用来在购物期间将商品运送到收银员处，并且设计为不离开商店。对于想要使用传统购物车在商店中找到所需产品的顾客来说，这很不方便，而且浪费时间。我们的目标是开发一种带有智能购物设备的自动移动手推车来解决这个问题。我们的智能购物车基于两轮移动机器人。本项目介绍了智能手推车系统的硬件和软件设计。手推车被建模为两轮移动机器人。传感器将通过向微控制器发送信号来控制机器人。该系统也配备了传感器最后，展示了机器人导航测试的结果。结果是我们基于传感器框架的智能手推车系统可以移动。关键词：智能购物车、传感器、微控制器、直流齿轮电机。一、引言技术一直是创新新理念和连接世界的一条启迪之路，现代世界为我们带来了许多将人与技术联系起来的可能方式，例如物联网和工业自动化。从技术领域开始创新一开始，其意义就是减少不必要的困难和提高人类的生产力。现代世界最重要的休闲活动之一是花时间在商场、购物中心等购物。因此，购物和零售店领域的一项创新可以是智能购物车系统。它会自动跟随顾客而无需推车。智能购物车以 ATmega328 微控制器为核心，代表了零售业的范式转变。通过集成大量传感器、通信模块和数据处理功能，这款智能设备提供了大量功能，旨在简化消费者的购物旅程，同时为零售商提供有关消费者行为和库存管理的宝贵见解。二、文献综述 自动驾驶与人类跟随手推车是由 Shaurya Rajput 和 Nikhil Tanwar 提出的。[1]。它来自 Jaypee 信息技术大学 (JUIT)，并于 2021 年出版。该项目基于使用 Arduino 的人类跟随手推车。这辆手推车会自动避开障碍物，并且手推车会跟随特定的人。这个项目将在各个领域有所帮助。它可以用作机场或商场的手推车、军队中的运载车辆、运送药物等。智能购物车是由 Midatani Mohansai 提出的。[2]。它来自 Sathyabama 科学技术研究所，并于 2021 年出版。该项目通过引入物联网概念来连接杂货店中的所有商品，形成了一个自动化智能购物系统。在这个系统中，嵌入了一个廉价的 RF-ID 标签。这款购物车内置了一个系统，使客户可以在购物车上为他们的商品结账，而无需排长队结账。使用 RFID 的智能购物车是由 Shubham Singh、Vaibhav Dwivedi、Shweta Kumari、Salony Gupta 和 Navneet Kumar 提出的。[3]。它来自《新兴技术与创新研究杂志》（JETIR），并于 2021 年出版。该项目是基于物联网 (IoT) 的智能购物车，其中包括射频识别 (RFID) 传感器、Arduino 应用程序。系统设计