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World File Search System合奏
关于合奏学习方法的评论-IJRPR
机器学习方法是集合学习，其中许多分类器被用于预测单个输出。它也称为多分类器系统。为了胜过其他机器学习算法，Ensemble Learne结合了用于机器学习的Multiple算法，以根据从数据和各种投票过程中推断出数据和结果的属性提供弱预测性结果。合奏学习涉及将多个单个模型的预测结合在一起，以做出最终的预测或决策。合奏分类器比许多情况下的单个分类器更准确。合奏学习的概念可以与实际生活环境相匹配。在做出关键决定时，而不是仅仅依靠一种意见时，就会考虑多个专家。在许多情况下，合奏被证明比每个分类器都更精确，但是，整合模型永远不会成功。具有提高准确性的分类器与可行性构成最佳集合的不同之处。如果每个分类器都会产生不同的错误，则总误差将减少。
在新的CMIP6气候模拟合奏中，气候变化对西非作物产量的负面影响较小
粮食不安全是非洲气候变化带来的最大风险之一，那里有90％至95％的非洲粮食生产是雨天，很大一部分人口已经面临慢性饥饿和营养不良。尽管有几项研究发现了在气候变化情景下未来农作物产量损失的有力证据，但农作物和地区之间存在广泛的差异以及大型建模不确定性。这种不足的很大一部分源于气候预测，因为气候模型可能在模拟未来的降水和温度变化方面有所不同，这可能导致未来的作物产生情况。这项工作研究了西非气候变化对西非玉米，小米和高粱作物产量的影响，使用耦合模型对比项目对比项目第五阶段（CMIP5）和新一代来自耦合模型模型库库对间项目的气候模型的预测（CMIP5）（CMIP6）（CMIP6）。我们使用模拟作物建模框架来模拟历史和未来的作物产量，并使用引导技术来评估CMIP5和CMIP6合奏之间作物生产力的预计变化。使用新一代气候模型CMIP6，我们发现CMIP5模拟所示的负作物产量预测大大降低，当大气CO 2浓度在作物模型中所考虑时，也大大增加了作物产量。这种结果突出了在评估该地区气候变化的影响以及最终用户预期适应策略的差异方面仍然存在的巨大不确定性。CMIP5和CMIP6模拟之间作物产量影响的这些差异主要是由于西非温度和沉淀的气候不同。到本世纪末，CMIP6预测在本世纪中叶和较小程度上都显着湿润和凉爽。
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。
从硅 - 隔离器微林中的G中心合奏中的腔体增强零值发射
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
潜入公平池：算法公平，合奏预测和人群的智慧
算法在我们的私人和公共生活中扮演着许多重要角色。他们产生搜索引擎结果，在社交媒体上组织新闻源，并确定有希望的浪漫伴侣。他们为司法，贷款，社会福利和大学录取决定提供了信息。他们还提出了紧迫和烦恼的道德挑战。例如，美国刑事司法系统中使用的一些算法预测个人是否会累进。著名的是，已经发现这种算法表现出明显的种族和性别偏见，例如将黑人非累犯者评级为比白人非养育者更喜欢重新审判（Angwin等人（Angwin等），2016a，b）。在某种程度上对这种发现的反应中，算法公平的研究在计算机科学，哲学和其他领域中扮演着重要的作用。从这些研究中得出的理论上有趣且在道德上显着发现的是，实施明智的公平概念可以兑现，以付出代价（Corbett-Davies et al。，2017年； Menon和Williamson，2018年； Kearns and Roth，2019年）。
西北地中海重大降水事件在温暖的气候下：稳健与不确定的变化，对流渗透模型合奏
1 CNRM，de toulouseUniversitéde toulouse，Météo -France，CNRS，Toulouse，法国，2 Laboratoire Alterato Milieux Milieux观察时代人/Institut Pierre Simon Laplace（IPSL） （DWD），德国奥登巴赫，4大气与气候科学研究所，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士5 Wyss自然学院，伯恩大学，伯恩大学，瑞士6气候与环境物理，物理学，物理学，物理学研究所，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯尔尼，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔尼挪威奥斯陆气象学院，9卡尔斯鲁希技术研究所（KIT），德国卡尔斯鲁希，德国10个气候服务中心（Gerics），Helmholtz -Zentrum thermholtrum thermhore gmbh，德国汉堡，德国，11个研究所，乔格尔（Josci），乔格（Ibgg -3）德国，英国埃克塞特市大都会办公室12号办公室，德国勃兰登堡技术大学大气进程主席13，德国科特布斯，德国科特布斯，荷兰皇家气象研究所（KNMI）14号，荷兰，荷兰15 Fondazione Centro -Meditertro -Mediterraneo suiiii camcaty climcicali climccy climccy climccy climccy， Abdus Salam国际理论物理中心（ICTP），意大利Trieste，17 Faculdade deCiências，Instituto dom Luiz Instituto dom Luiz，Lisboa大学，里斯本，里斯本，葡萄牙，CESR 18 CESR（环境系统研究中心）
海马EGR1依赖性神经合奏负调节运动学习
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
使用表面速度和高程的观察结果验证UpernavikIsstrøm（1985- 2019年）的合奏历史模拟
响应气候变暖的潮汐水冰川的未来是格陵兰冰盖对全球海平面上升的贡献的最大不确定性来源之一。在这项研究中，我们研究了冰片模型通过开处方前部的质量和表面升高的过去演变的能力。为了实现这一目标，我们通过Weertman和正规化的-Coulomb摩擦法运行了两个模拟。我们表明，冰流模型必须包括在快速流动区域的冰锋上游的前15公里中减少摩擦，以捕获1985年至2019年期间观察到的趋势。没有这个过程，整体模型高估了2005年沿前部撤退之前的冰流，并且在撤退期间没有完全再现其加速度。这导致了1985年至2019年之间总质量损失的50％（300 vs 200 GT）的高估。使用基于方差的灵敏度分析，我们表明，摩擦定律和冰流法的不确定性对模型结果的影响要比表面质量平衡和初始表面升高更大。