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隔离森林用于分类糖尿病
糖尿病是人类已知的最古老的疾病之一，可以追溯到古埃及。这种疾病是一种慢性代谢疾病，由于年度患者的稳定增长，全球医疗保健额的负担很大。令人担忧的是，糖尿病不仅会影响人口老龄化，还会影响儿童。控制这个问题很普遍，因为疾病会导致许多健康并发症。随着进化的发生，人类开始使用医疗保健系统对计算机技术进行整体技术。人工智能的利用有助于医疗保健在诊断糖尿病患者，更好的医疗保健服务和更偏心的情况下更有效。在人工智能的高级数据挖掘技术中，堆叠是糖尿病领域中最突出的方法之一。因此，本研究选择研究堆叠合奏的潜力。这项研究的目的是降低堆叠固有的高复杂性，因为此问题有助于较长的训练时间，并减少糖尿病数据中的异常值以提高分类性能。在解决这一问题时，引入了一种新型的机器学习方法，称为“堆叠递归特征消除 - 隔离森林”进行预测。使用递归功能消除堆叠的应用是为糖尿病诊断设计有效的模型，同时使用较少的功能作为资源。此方法还融合了将隔离林作为一个离群移除方法的利用。研究使用准确性，精度，召回，F1测量，训练时间和标准偏差指标来识别分类性能。该提出的方法获得了PIMA印第安人糖尿病的准确度为79.077％，糖尿病预测数据集获得了97.446％的精度，超过了许多现有方法并证明了糖尿病领域的有效性。
PCM 保护付款指南
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石墨烯/六角形的粘附和重建...
Table 1: 1L-G/1L-hBN stacking configurations and corresponding equilibrium separations, BEs, and breathing-mode (out-of-plane zone-center optical phonon) frequencies, obtained by fitting Equation 1 to DMC energy data obtained with both layers forced to adopt the lattice constant of G. C, B, and N atoms are shown as black, orange, and green balls, respectively.六边形sublattices A和B在配置中标记。I.偏移ℓ是从相应的B-N键中心的每个C-C键中心的平面位移。a 1和2是晶格向量，如图1b所示。由于在每种情况下使用相同的DMC 1L能量，因此不同配置的DMC平衡是相关的；因此，差异比绝对BES上的误差线所建议的更精确。相对BES的错误显示在表2中。
混合分子取向促进体异质结太阳能电池中的电荷传输
溶液处理的有机太阳能电池 (OSC) 为实现轻质、经济高效、灵活和光学可调的光伏电池提供了一种有希望的途径。1,2 OSC 在室内和室外条件下都表现出了优异的性能，其能量转换效率 (PCE) 分别超过了 31% 3 和 19% 4。高性能 OSC 采用体异质结 (BHJ) 概念 5，即电子给体和电子接受域相互渗透的纳米级网络，以促进激子解离。BHJ 的形态细节，包括域大小、纯度、结晶度等，2,6 强烈影响电荷光生成、电荷传输和 PCE。分子取向被认为是影响光吸收、激子解离、电荷传输和能级排列的关键参数。7 对于 π 堆叠分子，面朝上的取向，即分子平面与基底平行，能够在分子堆叠内实现有效的垂直电荷传输。 8,9 另一方面，边缘取向，即分子平面相对于基底直立，在薄膜中产生有效的横向通路。10 因此，促进 OSC 中非平面电荷传输的努力强调了正面分子堆叠是 BHJ 活性层中理想的结构特征，8,11 而边缘堆叠通常被视为非预期且有害的。根据这种想法，许多研究已经注意到 BHJ 活性层中正面分子堆叠引起的电荷载流子迁移率和 PCE 增益。12–14
模型压缩 - CS@Cornell
1.简介 集成是通过加权平均或投票将预测组合在一起的模型集合。集成方法在过去十年中一直是重要研究的焦点，并且已经引入了各种集成方法。众所周知的集成方法包括 bagging [2]、boosting [14]、随机森林[3]、贝叶斯平均 [9] 和 stacking [17]。人们对集成方法的兴趣大部分源于其出色的实证表现。然而，集成有一个经常被忽视的缺点：许多集成很大且速度很慢。这使得集成方法无法用于内存、存储空间或计算能力有限的应用程序（例如便携式设备或传感器网络），以及需要实时预测的应用程序。例如，考虑增强决策树、袋装决策树或随机森林。这些模型通常包含数百或数千个决策树，每个决策树都必须存储并在运行时执行以进行预测。执行一棵树很快，但执行一千棵树则不然。
模型压缩 - CS@Cornell
1. 简介 集成是通过加权平均或投票将预测组合在一起的模型的集合。过去十年，集成方法一直是重要研究的焦点，人们推出了多种集成方法。众所周知的集成方法包括 bagging [2]、boosting [14]、随机森林 [3]、贝叶斯平均 [9] 和 stacking [17]。人们对集成方法的大部分兴趣源于其出色的实证表现。然而，集成有一个经常被忽视的缺点：许多集成很大而且很慢。这使得集成方法不适用于内存、存储空间或计算能力有限的应用（例如便携式设备或传感器网络），也不适用于需要实时预测的应用。例如，考虑 boosted 决策树、bagged 决策树或随机森林。这些模型通常包含数百或数千个决策树，每个决策树都必须存储并在运行时执行以进行预测。执行单个决策树很快，但执行一千个决策树则不然。
