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使用机器学习技术预测心脏病的有效模型——一项比较研究
摘要：心血管疾病是现代世界最重要的死亡原因之一，而对临床信息评估的重大障碍可能是对心血管疾病的预期。机器学习 (ML) 已被证明有助于在医疗行业的大量数据中进行预测和决策。此外，ML 算法已应用于物联网等许多重要领域。在本文中，我们应用了各种 ML 方法来预测和分类心脏病患者的疾病，包括 K-最近邻算法 (KNN)、朴素贝叶斯 (NB)、神经网络 (NN)、决策树 (DT)、支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF)、逻辑回归 (LR)、梯度提升 GB)、随机梯度下降 (SGD) 和 Ada-Boost。对所有模型进行了评估，并选择了最准确的预测模型以提高心脏病发作预测的准确性。与其他模型相比，我们的结果高效、充分，可以帮助更有效、更准确地预测心脏病。
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Rich是一位40岁的退休医生，五年前被诊断出患有脊柱发作ALS。他与妻子和三个学龄儿童住在家里，并从家中的护理人员和其他住在附近的家庭成员那里获得护理帮助。诊断后不久，他很难在计算机上访问，并开始使用头部鼠标和语音识别软件，而不是鼠标和键盘。大约两年后，Rich接受了气管切开术，以提供全职侵入性呼吸支持，并且不再能够说话。语言病理学家帮助他获得了语音产生的设备，他使用头部鼠标控制了语音。随着ALS的发展，Rich的头部控制变得越来越不可靠。他迅速疲劳，并在使用SGD的头部鼠标时犯了频繁的错误。Rich和他的家人想知道是否还有其他替代访问选择对他有利，以及随着他的运动功能恶化，他如何继续交流。
使用
妊娠糖尿病是一种高血糖的一种形式，在孕妇中表现出来。，如果您怀孕的任何时刻发生这种情况，可以在分娩期间和分娩后经历并发症。尤其是在仅偶尔检查孕妇检查的地方，如果发现危险，则可以减少危害。医疗保健行业不受使用机器学习算法开发的智能系统所带来的广泛转变。这项研究提出了一个合并的预测模型，用于识别可能患糖尿病的孕妇。数据集是从Kaggle，妊娠糖尿病（GDM数据集）获得的，其中包括3526名孕妇的记录。使用了八种模型，包括传统的（支持矢量机，随机森林，逻辑回归，XGBoost，决策树，SGD）和深度学习（人造神经网）模型，并且发现的结果范围从模型的87％-97％。结果表明，深度学习模型可以显着提高预测准确性。
通过合成生成间接用户请求
间接用户请求（iurs），例如“这里很冷”而不是“请提高温度？”在人类以任务为导向的对话中很常见，并掌握了听众的世界知识和务实的理由。虽然大型语言模型（LLMS）可以效率地处理这些请求，但由于资源范围而在虚拟助手上部署的较小模型经常在挣扎中挣扎。此外，现有的面向任务的Di-Alogue基准缺乏足够的复杂话语现象的例子，例如直接性。为了解决这个问题，我们提出了一组语言标准以及基于LLM的管道，用于生成现实的IARS，以测试自然语言理解（NLU）和对话状态跟踪（DST）模型，然后再部署在新领域。我们还发布了基于模式指导对话框（SGD）语料库的IURS数据集，作为一个比较测试床，用于评估较小模型在处理指定请求时的实现。
CRISPR/Cas9技术在药用植物中的应用与展望
知途径; 虚线代表未知途径; 图2（在线颜色）萜类，生物碱和苯丙烷的生物合成途径。萜类生物合成的途径可以分为三个阶段。第一阶段：IPP或DMAPP由G3P和丙酮酸或乙酰辅酶A作为底物产生；第二阶段，IPP和DMAPP用作底物来生成萜烯前体GPP，FPP和GGPP。第三阶段：GPP，FPP和GGPP在TPS的作用和修饰酶的作用下产生特定的萜类化合物。涉及萜类合成途径的酶包括：DXS，DXR，AACT，HMGS，IDI，GPS，FPS，FPS，GGPPS，GGPPS，ADS，CPS，CPS，CYP76AK2，CYP76AK2，CYP76AK3，CYP76AK3，PDS，PPTA / G，PPTA / G，CYP5150L8，和CYP505DD13D13。生物碱使用氨基酸作为其前体。4-羟基苯基甲醛和多巴胺转化为（S） - 霉菌，这是苄基等喹啉生物碱的前体；色素通过吲哚途径从分支酸合成，IPP/DMAPP通过虹膜素途径转化为secologinin。色素和secologanin被转化为严格辛汀，这是单二烯吲哚吲哚生物碱的常见前体。涉及生物碱合成途径的酶包括：NCS，TNMT，MSH，SOMT，TDC，CYP719A19，STOX，COOMT，COOMT，STR，SGD，SGD，4'OMT，G10H，G10H，G10H，SLS，SLS，LAMT和HSS。苯丙烷合成途径始于苯丙氨酸。苯丙氨酸被催化至4-甲基二氧化碳，该COA与丙二酰辅酶A反应形成类黄酮，并与3,4-二羟基苯乙酸形成酚酸。参与苯丙烷合成途径的酶包括：PAL，C4H，4CL，CHS，IFS，CHI，CHI，F3H，DFR，ANS，GTS，GTS，C3H，CCR，CCR，RAS和LAC；黄色块代表苯丙烷；蓝色块代表生物碱；绿色块代表萜烯；实线代表已知途径；虚线代表未知的途径；两条固体/虚线表示多步反应
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CVPR 2024的第一位解决方案自主挑战赛
A100 GPU。批处理大小设置为64，随机GRA-211 DIENT下降（SGD）[2]和基本学习率为0.05。212训练包括100个时期，队列大小为213，动量编码器为3,276,800。类似于Mocov2 [4]中描述的En-214 Hancements，我们利用了相同的215损耗函数和数据增强技术； （2）点216云预测阶段。在此阶段，我们在32 nvidia a100 gpus上训练217型。训练涉及218使用5帧的历史多视图图像和迭代219 219变压器解码器6次，以预测点云220，即接下来的3秒钟，每个框架间隔为0.5 sec-221 ONDS。为了保存GPU内存，我们在每个训练步骤中分离出222个其他预测的梯度。使用ADAMW [8] Opti-224 Mizer，初始学习速率为2E-4的系统223的系统进行了8个预训练时期，并通过余弦退火策略调整了225。226
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。
论量子计算机的物理信息神经网络
物理信息神经网络 (PINN) 已成为解决科学计算问题的强大工具，从偏微分方程的求解到数据同化任务。使用 PINN 的优势之一是利用依赖于 CPU 和协处理器（如加速器）组合使用的机器学习计算框架来实现最大性能。这项工作使用量子处理单元 (QPU) 协处理器研究 PINN 的设计、实现和性能。我们设计了一个简单的量子 PINN，使用连续变量 (CV) 量子计算框架来解决一维泊松问题。我们讨论了不同的优化器、PINN 残差公式和量子神经网络深度对量子 PINN 精度的影响。我们表明，在量子 PINN 的情况下，优化器对训练景观的探索不如经典 PINN 有效，而基本随机梯度下降 (SGD) 优化器的表现优于自适应和高阶优化器。最后，我们重点介绍了量子和经典 PINN 在方法和算法上的差异，并概述了量子 PINN 开发的未来研究挑战。
TR 104 222 - V1.2.1 - 保护人工智能
AE 对抗性示例 AI 人工智能 API 应用程序接口 BDP 边界差分隐私 BIM 基本迭代方法 CIFAR 加拿大高级研究院 CNN 卷积神经网络 CW Carlini 和 Wagner（攻击） DNN 深度神经网络 DP-SGD 差分隐私随机梯度下降 FGSM 快速梯度符号法 GNN 图形神经网络 IP 知识产权 JPEG 联合图像专家组 JSMA 基于雅可比矩阵的显著性图 KNHT 键控非参数假设检验 L-BFGS 有限内存 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（算法） MNIST 改良的国家标准与技术研究所 MNTD 元神经木马检测 PATE 教师集合的私有聚合 PCA 主成分分析 PGD 项目梯度下降 PRADA 防止 DNN 模型窃取攻击 ReLU 整流线性单元 RNN 循环神经网络 RONI 拒绝负面影响 SAI 保护人工智能 SAT 可满足性 SGD 随机梯度下降 SMT 可满足性 模理论 STRIP STRong 有意扰动 TRIM 基于修剪的算法 ULP 通用试金石