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World File Search System分类的
用于文本分类的量子循环架构
循环神经网络 (RNN) 在神经 NLP 的早期阶段具有变革性（Sutskever 等人，2014 年），并且与 Transformers 等较新的架构相比仍具有竞争力（Orvieto 等人，2024 年）。如今，量子计算也正在成为一种潜在的变革性技术（Preskill，2018 年），我们很自然地会考虑 NLP 模型的量子版本，比如 RNN，并问它们是否比经典模型具有任何优势。在这里，我们开发了基于参数化量子电路 (PQC) 的单元量子 RNN。PQC 可用于提供一种混合量子经典计算形式，其中输入和输出采用经典数据的形式，而控制 PQC 计算的一组参数是经过经典优化的（Benedetti 等人，2019 年）。量子计算之所以令人兴奋，是因为它能让我们高效地解决问题或运行模型，而这些在传统计算机上无法高效运行（Nielsen and Chuang，2000）。量子硬件的快速发展意味着
多类分类的机器学习软件工具在covid-...
分别）。SES组的性别分布没有差异，（χ2（1，n = 2560）= 0.06，p = .81），但男性到女性分布因种族而显着差异，χ2（1，N = 2011）= 10.32，P
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而
使用机器检测和分类的框架
恶意软件是任何可能对计算机系统造成损害的软件。恶意软件构成了对信息系统的重大威胁，这些威胁多年来遭受了几次毁灭性攻击的影响。传统的Antimalware软件由于多种恶意软件（例如多态性）的逃避技术提供了有限的效率，以防止恶意软件删除。Antimalware只能删除其签名的恶意软件，并且对零日间攻击无效和无助。几项研究工作利用受监督和无监督的学习算法成功地检测和对恶意软件进行了分类，但是在相关研究工作中占据了误报和虚假否定，以及利用不足的数据集，这些数据集未能捕获尽可能多的恶意软件家庭来概括地发现发现。这项研究利用机器学习来检测和对恶意软件进行使用机器学习技术，包括特征选择技术以及超参数优化。主成分分析用于治疗由于用于容纳大量恶意软件系列的大型数据集而导致的维度诅咒。支持向量机，K最近的邻居和决策树用于使用两个数据集进行性能比较的模型。通过使用网格搜索和K-折叠验证并调用最佳参数以实现最佳性能，以获得最佳性能，以获得最佳的检测准确性和低的检测和低底片，从而提高了模型的性能，从而增强了所选分类器的超参数以呼吁最佳性能。使用混乱矩阵，精度，召回和F1评分评估了研究模型。准确度为99％，98.64和100％，与K最近的邻居，决策树和支持向量机与CICMALMEM数据集分别具有相等数量的恶意软件和良性文件，与K最近的邻居达到了零误报，而准确性的准确性为97.7％，70％和96％的数据，而Datation却在k中相得益彰，而DATAIT则相应地数据。与K最近的邻居一起，还可以实现38的最低误报数量。该模型接受了默认超标仪的培训，以及通过调整超参数来获得的表演来获得的超级参数，并且发现优化超标仪和功能选择技术的优化能力并不一定能够与DataIns的表现更好，并且可以通过良好的数量进行良好的数量，并提供了良好的数量。未来的作品包括使用深度学习和集合学习作为分类器以及其他超参数优化技术，例如贝叶斯优化和随机搜索，其他具有较高恶意软件系列的数据集也可以用于培训。
3D打印香蕉纤维增强PLA生物复合材料的机械表征图像分类的CNN体系结构
收到：2024年6月21日修订：2024年8月3日接受：2024年8月26日发布：2024年9月30日摘要 - 去年在几个领域中使用了图像处理技术，包括教育，研究，铁路和其他部门。CNN（卷积神经网络）通常被视为图片分类的最有效方法。这项研究包括使用CNN体系结构：Restnet50V2，Restnet152v2，Xception，IntectionV3和MobilenetV2的五种著名的图像处理算法。我们评估了Dehradun DataSet北阿兰奇大学的分类，该数据集有20个不同的部门照片进行分类。在一定的迭代之后，我们的主要目标是使用可用的硬件实现最佳的模型精度。为了评估绩效，我们使用了其他措施，例如准确性，召回和F1得分。调查证明了所有五种算法的特殊精度：Restnet50V2（98.88），Restnet152v2（99.10），Xpection（99.17），InceptionV3（99.2）（99.2）和MobiLENETV2（93.71）。由于其卓越的准确性，选择了X Ception方法进行数据培训，测试和验证。硬件资源，内存能力和数据多样性。这项研究阐明了CNN模型的性能，并帮助公司和大学选择更好的照片分类算法。这项研究还提高了机器学习和深度学习算法，以及它们在现实情况下的实际应用。
社交媒体文本中情感分类的机器学习算法的比较分析
在社交媒体时代，情感分析对于理解公众舆论至关重要。本研究对社交媒体文本中情感分类的五种机器学习算法进行了比较分析：逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，天真的贝叶斯和梯度增强。使用三个月内收集的100,000条推文的数据集，我们评估了这些算法在将情感分类为正，负或中性的表现。数据经过了广泛的预处理，包括使用SMOTE清洁，归一化和解决类不平衡。我们的结果表明，逻辑回归和SVM的总体准确性为86.22％，表明所有情感类别的表现都平衡。随机森林紧随其后的精度为82.59％，而幼稚的贝叶斯和梯度提升的表现较低，但仍然值得注意的性能分别为70.45％和69.96％。所有模型在分类负面情绪方面均表现出挑战，这表明了潜在的改进领域。该研究提供了对每种算法的优势和劣势的见解，为从业人员选择适当的情感分析任务的指导提供了指导。我们的发现有助于将机器学习应用于社交媒体交流的快速发展的景观中的复杂的情感分析任务。
使用CNN模型和超参数优化算法提高分类的精度
卷积神经网络（CNN）是一种广泛使用的深度学习模型，对于图像识别和分类任务特别有效。CNN的性能不仅受其建筑的影响，而且受到其超参数的严重影响。因此，优化超参数对于改善CNN模型性能至关重要。在这项研究中，作者提出了利用优化算法，例如随机搜索，使用高斯工艺的贝叶斯优化以及使用树状结构化parzen估计器进行贝叶斯优化，以微调CNN模型的超标仪。将优化的CNN的性能与传统的机器学习模型进行了比较，包括随机森林（RF），支持向量分类（SVC）和K-Nearest Neighbors（KNN）。在这项研究中使用了MNIST和Olivetti Faces数据集。在MNIST数据集的训练过程中，CNN模型的最低准确度达到97.85％，超过了传统模型，在所有优化技术中，最大准确度为97.50％。同样，在Olivetti Faces数据集上，CNN的最低准确度为94.96％，而传统模型的最高准确度为94.00％。在训练测试程序中，CNN表现出令人印象深刻的结果，在MNIST数据集上达到了超过99.31％的准确率，而Olivetti Face face Dataset的准确率超过98.63％，其最大值分别为98.69％和97.50％。此外，该研究还将CNN模型的性能与三种优化算法进行了比较。结果表明，与传统模型相比，将CNN与这些优化技术集成可显着提高预测准确性。
评估气候变化对伊朗Pouya Allahverdipour 1 *气候分类的影响，Mohammad Ali Ghorbani 2，Esmaeil Asadi 3
1 M.Sc. 伊朗塔布里斯大学农业学院，伊朗2.伊朗农业学院水工程系教授，伊朗伊朗大学3月3日，伊朗塔布里斯大学，伊朗大学水工程系助理教授，农业学院，迪拉里斯大学，伊朗大学的范围均应宣传。 气候变量的多样性可有效地确定一个地区的气候，并导致形成不同的气候和不同气候。 气候变化的影响之一是导致气候区域的增加或减少，因此气候区域的变化。 气候分类是试图识别和认识到不同地区气候的差异和相似性，并发现气候系统不同组成部分之间的关系。 气候分类指标用于可视化当前气候，并量化气候模型预测的气候类型的未来变化。 对这些方法进行的研究表明，影响实验方法（例如温度和降水）的气候变量应被视为以新方式确定气候边界的有效变量。 de martonne干旱指数是基于两个组成部分（降水和温度）的气候分类的经验指数。 由于其高精度以及更容易访问的变量的使用，可以在大多数气象站进行测量，因此De Martonne的指数受到了研究人员的更多关注，并且已用于许多气候变化研究中。1 M.Sc.伊朗塔布里斯大学农业学院，伊朗2.伊朗农业学院水工程系教授，伊朗伊朗大学3月3日，伊朗塔布里斯大学，伊朗大学水工程系助理教授，农业学院，迪拉里斯大学，伊朗大学的范围均应宣传。 气候变量的多样性可有效地确定一个地区的气候，并导致形成不同的气候和不同气候。 气候变化的影响之一是导致气候区域的增加或减少，因此气候区域的变化。 气候分类是试图识别和认识到不同地区气候的差异和相似性，并发现气候系统不同组成部分之间的关系。 气候分类指标用于可视化当前气候，并量化气候模型预测的气候类型的未来变化。 对这些方法进行的研究表明，影响实验方法（例如温度和降水）的气候变量应被视为以新方式确定气候边界的有效变量。 de martonne干旱指数是基于两个组成部分（降水和温度）的气候分类的经验指数。 由于其高精度以及更容易访问的变量的使用，可以在大多数气象站进行测量，因此De Martonne的指数受到了研究人员的更多关注，并且已用于许多气候变化研究中。伊朗塔布里斯大学农业学院，伊朗2.伊朗农业学院水工程系教授，伊朗伊朗大学3月3日，伊朗塔布里斯大学，伊朗大学水工程系助理教授，农业学院，迪拉里斯大学，伊朗大学的范围均应宣传。 气候变量的多样性可有效地确定一个地区的气候，并导致形成不同的气候和不同气候。 气候变化的影响之一是导致气候区域的增加或减少，因此气候区域的变化。 气候分类是试图识别和认识到不同地区气候的差异和相似性，并发现气候系统不同组成部分之间的关系。 气候分类指标用于可视化当前气候，并量化气候模型预测的气候类型的未来变化。 对这些方法进行的研究表明，影响实验方法（例如温度和降水）的气候变量应被视为以新方式确定气候边界的有效变量。 de martonne干旱指数是基于两个组成部分（降水和温度）的气候分类的经验指数。 由于其高精度以及更容易访问的变量的使用，可以在大多数气象站进行测量，因此De Martonne的指数受到了研究人员的更多关注，并且已用于许多气候变化研究中。伊朗塔布里斯大学农业学院，伊朗2.伊朗农业学院水工程系教授，伊朗伊朗大学3月3日，伊朗塔布里斯大学，伊朗大学水工程系助理教授，农业学院，迪拉里斯大学，伊朗大学的范围均应宣传。气候变量的多样性可有效地确定一个地区的气候，并导致形成不同的气候和不同气候。气候变化的影响之一是导致气候区域的增加或减少，因此气候区域的变化。气候分类是试图识别和认识到不同地区气候的差异和相似性，并发现气候系统不同组成部分之间的关系。气候分类指标用于可视化当前气候，并量化气候模型预测的气候类型的未来变化。对这些方法进行的研究表明，影响实验方法（例如温度和降水）的气候变量应被视为以新方式确定气候边界的有效变量。de martonne干旱指数是基于两个组成部分（降水和温度）的气候分类的经验指数。由于其高精度以及更容易访问的变量的使用，可以在大多数气象站进行测量，因此De Martonne的指数受到了研究人员的更多关注，并且已用于许多气候变化研究中。因此，这项研究的目的是评估气候变化对伊朗气候分类的影响。
人工智能对编目和分类的影响
1 西孟加拉邦古尔班加大学图书馆与信息科学系研究学者 2 泰米尔纳德邦马杜赖索拉马莱工程学院管理学系副教授 3 艾哈迈达巴德圣泽维尔学院（自治校）图书馆管理员 4 泰米尔纳德邦丁迪古尔 Dt 帕拉尼-15. Chinakalayamputhur Arulmigu palaniandavar 女子艺术学院图书馆管理员 5 中央图书馆和图书馆与信息科学系图书馆管理员兼主任，G.T.N.艺术学院（自治校），丁迪古尔 624005，泰米尔纳德邦，印度。6 印度卡纳塔克邦贝尔高姆 Visvesvaraya 科技大学 Kalpataru 理工学院计算机科学与工程系教授 590018 1 soumendu.roy@ugb.ac.in、2 profvmr123@gmail.com、3 moradiashivam@gmail.com、4 shanthaapac@gmail.com、5 aravindlibrarian@gtnartscollege.ac.in 和 6 santhukit@gmail.com
用于规则和不规则时间序列分类的新型高效储层计算方法
时间序列是指在一段时间内按时间顺序收集的一系列数据点，每个点通常记录在特定的时间戳。时间序列有两个主要组成部分：时间戳和观测值。时间戳表示获取特定记录的时间，而观测值则显示与每个时间戳相关联的值，该值表明该值相对于其他时间点的相对重要性。此外，时间序列数据可能还带有一些其他模式，使时间序列分析更具挑战性。例如，来自同一数据集的样本可能具有不同的长度（可变长度）和/或相邻时间点可能具有不同的时间间隔（异质间隔）。时间序列分析涉及研究和解释样本随时间变化的趋势和依赖性等模式，并已广泛应用于现实世界现象 [1-3]。其中，时间序列分类 (TSC) 专注于将序列数据分类并标记为不同的类别，在医学、电信和金融等领域发挥着不可或缺的作用。TSC 算法的有效性取决于它们平衡短期和长期记忆以及捕捉时间依赖性的能力，同时将所需模式与噪声模式区分开来。在过去的几十年中，已经开发了大量算法来解决这一特定领域。到目前为止，长短期记忆 (LSTM) 网络可以看作是一个里程碑式的突破，它为序列数据中复杂的长期依赖关系建模所带来的挑战提供了强大的解决方案 [4-7]。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它利用记忆单元和门作为控制信息在网络中流动的手段。网络的设计主要是为了缓解梯度消失的瓶颈。然而，网络的训练是通过最先进的时间反向传播 (BPTT) 技术实现的。虽然 BPTT 是一种强大而有效的方法，但它的计算成本可能很高，尤其是对于大型和深度神经网络而言。除了反向传播辅助神经网络外，基于距离的方法也在广泛的 TSC 任务中取得了巨大的成功 [8-10]，其中，1-最近邻动态时间规整 (1NN-DTW) 已被证明