XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System到达
使用可解释模型的机器学习方法预测NCAA篮球运动员到达NBA
摘要：在国家篮球协会（NBA）的背景下，在包括体育和篮球在内的各种应用领域中使用了机器学习和知识发现中的预测模型，在这里可以找到相关的预测问题。在本文中，我们应用了监督的机器学习来检查NCAA篮球联盟中的历史和统计数据以及来自NCAA篮球联赛球员的功能，并解决了自动识别NCAA篮球运动员的预测问题，具有极好的机会达到NBA并获得成功。这个问题不容易解决；除其他困难外，许多因素和高度不确定性可能会影响篮球运动员在上述情况下的成功。解决这个预测问题的主要动机之一是为决策者提供相关信息，从而帮助他们改善雇用判断。为此，我们的目标是实现产生可解释的预测模型表示和令人满意的准确性水平的优势，因此，考虑到可解释性和预测精度之间的交易，我们已经投资于白盒分类方法，例如诱导决策树，以及逻辑回归。但是，作为基准，我们认为相关方法是黑框模型的参考。此外，在我们的方法中，我们探索了这些方法与遗传算法相结合，以提高其预测精度并促进特征降低。此外，分析还强调了哪些特征在模型中最重要。结果已经对结果进行了彻底的比较，并且已经强调了表现出色的模型，从而揭示了最佳白盒和黑匣子模型之间的预测精度差异很小。遗传算法和逻辑回归的配对特别值得注意，超过其他模型的预测精度和显着的特征降低，有助于结果的解释性。
使用仿真数据的机器学习使用机器学习的到达角度估计
摘要 - 在汽车行业中，雷达技术正在越来越重要，因为它被用于对象检测，避免碰撞和巡航控制。鉴于雷达信号固有的大量数据，机器学习是制定对车辆情况意识至关重要的预测和决策的理想工具。该技术文档报告了一项初步研究，旨在通过使用机器学习技术的汽车雷达来估算目标，信号到达的方向。最初，进行了道路上的雷达方案的模拟，从而产生了64 GB的数据集，其中约为20万个样本。随后，该数据集被用于训练两种类型的深度学习算法：经典密集的神经网络和卷积神经网络。将结果与被称为音乐的经典信号方向进行比较。
Gavi到达联盟：向非洲之角的零剂量儿童提供免疫服务
在Reach的运营区域中，IRC和合作伙伴估计，在223万名五个识别的儿童总人口中，有123万（54.9％）的人口为零剂量。另外420,000名儿童（-18.6％）的资格不足，这意味着他们尚未收到完整的疫苗接种时间表，并且仍然容易受到可预防的传染病的影响。根据人口数据和现有政府疫苗接种工作的覆盖范围，埃塞俄比亚，索马里，南苏丹和苏丹的156个地区被选为实施。这些地区包括冲突环境，部分或没有政府控制的地区，以及大量国内流离失所者，难民和游牧社区的地区。零剂量儿童居住的地方的第一个映射对于理解免疫和设计策略的上下文障碍至关重要，以可持续达到零剂量和通过疫苗接种服务的不受欢迎的儿童。
Renantis的Agrivoltaic项目SICILY到达商业行动
为了保留当地环境的真实性，本地农作物将在现场种植。种植计划是与卡塔尼亚大学农业，食品和环境系合作设计的 - 雷纳蒂斯与之建立了强有力的合作。种植了果树，药草和多形草，用于放牧绵羊，该地点已准备好举办蜜蜂保留蜂蜜和蜂巢产品的活动。农业活动将由当地合作社管理。该项目将在其历史意义上为该地区带来许多好处，并在当地创造就业机会。Renantis通过强大的社区参与方法对该项目进行了构想，这要归功于当地社区和当地学校的计划。机会投资于该项目，与学术界建立了富有成果的关系，并重点关注当地供应链的发展以及与当地农民的合作伙伴关系的优先级。
durazyme到达 +e糊
durazyme到达 +E：一种用于牛肉和奶牛的专门益生菌糊，富含维生素E和维生素B12，可增强胃肠道健康。针对产犊，气候变化和运输等压力时的量身定制，这种先进的配方将特异性益生菌与必需的维生素结合在一起，以确保平衡的消化和整体活力。具有可靠的功效和关注关键的健康时刻，Durazyme到达 +E是维持牛群幸福感的首选解决方案，为动物健康卓越的新标准树立了新的标准。
durazyme到达 +e糊
durazyme到达 +E：一种用于牛肉和奶牛的专门益生菌糊，富含维生素E和维生素B12，可增强胃肠道健康。针对产犊，气候变化和运输等压力时的量身定制，这种先进的配方将特异性益生菌与必需的维生素结合在一起，以确保平衡的消化和整体活力。具有可靠的功效和关注关键的健康时刻，Durazyme到达 +E是维持牛群幸福感的首选解决方案，为动物健康卓越的新标准树立了新的标准。
用于药物研发的人工智能：我们到达了吗？
药物发现正在适应数据科学、信息学和人工智能 (AI) 等新技术，以加速有效治疗方法的开发，同时降低成本和减少动物实验。投资者、工业和学术科学家以及立法者越来越感兴趣，这表明人工智能正在改变药物发现。成功的药物发现需要优化与药效学、药代动力学和临床结果相关的特性。本综述讨论了人工智能在药物发现的三大支柱中的应用：疾病、靶点和治疗方式，重点是小分子药物。生成化学、机器学习和多属性优化等人工智能技术已经使多种化合物进入临床试验。科学界必须仔细审查已知信息以解决可重复性危机。只有在后期流程阶段有足够的基本事实和适当的人为干预，才能充分发挥人工智能在药物发现方面的潜力。
抗菌抗性靶标：到2030年，我们如何到达它们？
微生物对抗菌药物有抵抗力：为什么这是一个问题？抗菌素抵抗是欧洲和全球的主要公共卫生挑战。每年在欧盟（EU），冰岛和挪威，超过35 000人死于对抗菌抗菌抗菌1的细菌感染1。近年来这个数字有所增加。这些感染对公共卫生的影响与流感，结核病和艾滋病毒/艾滋病的总和相当。随着时间的流逝，细菌，真菌和寄生虫可以适应旨在杀死它们的抗菌剂的作用。这种抵抗是由于在医疗保健环境中不适当地使用抗菌剂的结果，以及预防感染和控制措施不足。