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指导学习的模型复杂性：为什么简单模型几乎总是最有效的，以及为什么它对应用研究很重要 *
受其他领域的启发，政治学家接受了将监督的学习用于词典，推断，测量和描述。这样做，他们通常使用在非社会科学环境中证明成功的相当复杂性的灵活模型。然而，这种方法的回报似乎有很大的限制，至少相对于使用非常模拟（广义线性）模型来进行此类任务的替代方案。我们解释了为什么这是，如何确定这将是真实的问题以及该如何处理。我们表明，政治学数据的内在维度很低，这意味着复杂性的回报是静音或不存在的。我们提供了一种“数据策划”理论来解释这种情况。我们的方法使我们可以诊断简单的模型是最佳的，并为寻求使用机器学习的从业者提供建议。
在单元格的监督分类中优化特征提取和分类器的组合xhoena polisi duro 1,2*，arban uka 2，
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*，Arban UKA 2，Griselda alushllari 2，Albana Ndreu Halili 3，Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2，Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia，“ fan nori”，koria，koria，koria，korica，korica，korica，korka，korka，“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al（X.P.D.）。2埃波卡大学计算机工程系，阿尔巴尼亚蒂拉纳市； auka@epoka.edu.al（a.u.）galushllari@epoka.edu.al（G.A。）dkarras@epoka.edu.al（d.a.k.）3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。） 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.） 摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。）4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.）摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型（A549，BALB 3T3和THP1）的Brightfield显微镜图像，以评估Inception V3，Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN，决策树，随机森林，Adaboost，Adaboost，Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度，以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强，从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明，与神经网络配对时，VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比，使用Butterworth过滤器时的精度提高了，并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字：生物材料风险评估，细胞图像分类，分类器，特征提取，个性化医学，监督分类。
使用SWIN Transformer的头明梯度注入的自我注意图
颅内出血（ICH）是一种威胁生命的医疗紧急情况，需要及时，准确的诊断才能有效治疗并提高患者的存活率。虽然深度学习技术已成为医学图像分析和处理的主要方法，但最常用的监督学习通常需要大型，高质量的注释数据集，这些数据集可能是昂贵的，尤其是对于像素/体素/体素图像分段。为了应对这一挑战并促进ICH治疗决策，我们采用了一种新型的弱监督方法来进行ICH分割，并利用经过分类标签的ICH分类任务训练的SWIN变压器。我们的方法利用了注入头梯度的自我发项图的分层组合，以生成准确的图像分割。此外，我们对不同的学习策略进行了探索性研究，并表明二进制ICH分类对自我发场地图的影响更大，与完全ICH的亚型相比。平均骰子得分为0.44，我们的技术达到了与流行的U-NET和SWIN-UNETR模型相似的ICH分割性能，并使用GradCam胜过类似的弱监督方法，这表明了在挑战医学图像分割任务中所构成的框架的巨大潜力。我们的代码可在https://github.com/healthx-lab/hgi-sam上找到。
使用新的稀疏监督自动编码器神经网络
基于CRISPR的单细胞转录组筛选是有效的遗传工具，可同时评估由一组指南RNA（GRNA）靶向的细胞的表达式，并从观察到的扰动中推断靶基因函数。然而，由于各种局限性，这种方法在检测弱扰动方面缺乏灵敏度，并且在研究主调节器（例如转录因子）时基本上是可靠的。为了克服检测微妙的GRNA诱导的转录组扰动和对响应最快的细胞进行分类的挑战，我们开发了一种新的监督自动编码器神经网络方法。我们稀疏的监督自动编码器（SSAE）神经网络提供相关特征（基因）和实际扰动细胞的选择。我们将此方法应用于基于基于缺氧的长期非编码RNA（LNCRNA）的子集的基于内部单细胞CRISPR干扰（CRISPRI）转录组筛查（CROCPRI）转录组筛选（CROP-SEQ），该子集受缺氧调节的疾病，该疾病在肺腺癌（Lung adenacoarcinoma）（LUAD）的背景下促进了肿瘤的侵略性和耐药性。针对LNCRNA的子集进行了经过验证的GRNA的农作物序列库，并且作为阳性对照，HIF1A和HIF2A（低氧反应的2个主要转录因子）在3、6或24 h期间在正态氧中培养的A549 LUAD细胞中转导的2个主要转录因子。我们首先通过确定在低氧反应的时间开关期间确定其敲低的特定效应，从而验证了HIF1A和HIF2上的SSAE方法。接下来，SSAE方法能够检测出稳定的短缺氧依赖性转录组特征，该特征是由某些LNCRNA候选者的敲低诱导的，表现优于先前发表的
标题：EPL项目的恢复策略/技术的制定：向东南亚（ICARE）的响应式橡胶行业（ICARE）监督者：
第一个结果是沿橡胶种植园的方向引入新土地引起的森林砍伐。后者对生物多样性有不利影响，尤其是在热带环境中；但是，它也对当地人口所呈现的生态系统服务有直接的影响（流域退化，通过致密植物覆盖，土壤侵蚀和土壤质量损失所实现的蒸散限制，水手的沉积以及landsslides的风险增加1.tropical Forest地区的风险。项目区域中的某些物种尤其受到森林砍伐的威胁，例如亚洲大象。除了森林砍伐外，自然橡胶的单栽培产生意味着生物多样性的直接丧失。
多个单个特征GWA和监督的机器学习揭示了欧洲对Ash Dieback的Fraxinus Excelsior耐受性的遗传结构
1丹麦弗雷德里克斯伯格哥本哈根大学地球科学与自然资源管理系| 2西北德国森林研究所，汉恩。Münden，德国| 3立陶宛考纳斯的Kaunas林业与环境工程大学应用科学大学| 4 NTNU大学博物馆自然历史系，挪威科学技术大学（NTNU），挪威特朗德海姆| 5立陶宛立陶宛农业与林业研究中心，立陶宛Kaunas | 6 Zentralstelle der forstverwaltung，ForschungsanstaltfürWaldökologieund forstwirtschaft，Hauptstraße16，Trippstadt，德国| 7森林生物多样性与自然保护研究所，联邦森林研究与培训中心，自然危害和景观，奥地利维也纳| 8 Skogforsk，Ekebo 2250，Svalöv，瑞典| 9瑞典农业科学大学瑞典南部森林研究中心，瑞典阿尔纳普| 10森林发展部，爱尔兰都柏林Teagasc | 11巴伐利亚森林遗传学办公室（AWG），德国Teisendorf | 12森林昆虫学研究所，森林病理学和森林保护，生态系统管理部，气候与生物多样性，波库大学，维也纳，奥地利，奥地利| 13丹麦哥本哈根卫生与医学科学学院进化全息学中心| 14 BIOGECO，INRAE，波尔多大学，法国CESTASMünden，德国| 3立陶宛考纳斯的Kaunas林业与环境工程大学应用科学大学| 4 NTNU大学博物馆自然历史系，挪威科学技术大学（NTNU），挪威特朗德海姆| 5立陶宛立陶宛农业与林业研究中心，立陶宛Kaunas | 6 Zentralstelle der forstverwaltung，ForschungsanstaltfürWaldökologieund forstwirtschaft，Hauptstraße16，Trippstadt，德国| 7森林生物多样性与自然保护研究所，联邦森林研究与培训中心，自然危害和景观，奥地利维也纳| 8 Skogforsk，Ekebo 2250，Svalöv，瑞典| 9瑞典农业科学大学瑞典南部森林研究中心，瑞典阿尔纳普| 10森林发展部，爱尔兰都柏林Teagasc | 11巴伐利亚森林遗传学办公室（AWG），德国Teisendorf | 12森林昆虫学研究所，森林病理学和森林保护，生态系统管理部，气候与生物多样性，波库大学，维也纳，奥地利，奥地利| 13丹麦哥本哈根卫生与医学科学学院进化全息学中心| 14 BIOGECO，INRAE，波尔多大学，法国CESTAS
DS303课程描述主题旨在涵盖
Introduction to ML Idea of supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning Linear regression Idea of model complexity, generalization, bias-variance trade-off, regularization Cross validation, VC dimension Supervised classification algorithms: K nearest neighbor, LDA, Decision Tree, SVM and kernel methods, Neural Network, Naive Bayes', Gaussian判别分析，集合方法等有关概率学习模型的更多更多信息：使用MLE，MAP，GMM，EM算法估算参数无监督的学习：群集和内核密度估计，K-Means，dbscan，parzen窗口技术等。使用PCA和内核PCA降低维度强化学习的介绍深度学习和卷积网络的简介，经常性网络
A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。
电动机轴承故障检测的监督对比度学习 /作者=张，亨格鲁伊； Wang，Bingnan /CreationDate = 2024年9月4日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
抽象的各种故障会导致电动机故障，从而导致停机时间和资产损失。故障检测技术在行业中非常需要预测和防止此类故障。机器学习的最新进展已启用数据驱动的模型，这些模型可以从电动机中监视的信号中识别故障。但是，这些信号可能很复杂，并且表明故障的特征是微妙的。因此，需要提取与信号故障相关的信息特征的有效方法。在本文中，我们探讨了对比度学习在检测相位电流信号的轴承断层中的使用。我们开发了一个模型架构，该模型结构由两个部分，一个特征提取器和一个分类器组成，其中特征提取器使用监督的对比度学习进行了预训练。在Pader-Born University轴承故障数据集上进行了测试，我们的模型达到了87％的高故障分类精度，这表现优于常规机器学习模型。我们还进行了消融测试，以证明该模型中基于对比的学习培训的重要性。通过研究模型的分类结果和提取的特征，我们进一步探讨了对比度学习在提取区分不同类别的特征中的效果。我们预计对比度学习可以奠定更准确的故障检测模型的基础，并将其扩展到其他实际的故障检测任务。
如何引用：Maesya，Aries等。 Al。，（2023）。基于监督学习算法的手机价格预测。国际应用E
摘要 - 移动电话的价格是市场上移动产品成功的最重要因素之一。根据其功能预测手机价格的回归方法可以帮助公司确定新手机的价格。这项研究研究了可显着预测价格并开发模型以使用两种方法预测价格的变量，即线性回归和随机森林方法。该实验使用的数据从Kaggle下载，其中包含145个手机价格和功能。发现，线性回归和随机森林算法可以提供相对良好的手机预测，其MAPE评分低于10％和R2得分以上95％以上。随机森林方法预测价格略好于线性回归。