XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System合奏
![arxiv：2501.10089v1 [cs.cv] 2025年1月17日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\741beda39614c3a573d37b99ccd8947f62d2e5fa.webp)
arxiv：2501.10089v1 [cs.cv] 2025年1月17日
摘要：本文研究了新颖的分类器集合技术，用于应用于图像分类的各种深层神经网络的不确定性校准。我们评估了准确性和校准指标，重点介绍了校准误差（ECE）和最大校准误差（MCE）。我们的工作比较了构建简单而高效的分类器合奏的不同方法，包括多数投票和几种基于元模型的方法。我们的评估表明，尽管用于图像分类的最新深层神经网络在标准数据集上具有很高的精度，但它们经常遭受重大校准误差。基本的合奏技术（例如多数投票）提供了适度的改进，而基于元模型的电源始终降低所有体系结构中的ECE和MCE。值得注意的是，我们比较的元模型表现出最大的校准改进，对准确性的影响最小。此外，具有元模型的分类器合奏在校准的情况下优于传统模型集合，同时需要较少的参数。与传统的事后校准方法相比，我们的方法消除了对单独的校准数据集的需求。这些发现强调了我们提出的基于元模型的分类器集合的潜力，作为一种有效的有效方法来证明模型校准，从而有助于更可靠的深度学习系统。
使用Ensemble检测混淆的恶意软件...
摘要 - 恶意软件是一种入侵，旨在损害计算机和任何网络连接的设备。由于数字时代的技术进步，恶意软件每天都以不同的形式发展。一些恶意软件包括病毒，特洛伊木马，勒索软件等。混淆的恶意软件是一种恶意软件，无法使用预定的签名模式或通过正常的检测策略来识别。混淆的恶意软件是对安全基础架构的主要威胁，很难检测到。为了自动化混淆的恶意软件检测过程，机器学习起着主要作用。本文旨在开发合适的机器学习模型作为一个合奏框架，以检测混淆的恶意软件。目标本文是在堆叠和提升下找到最有效，性能最高的合奏学习方法。堆叠的合奏学习分类器是通过机器学习模型（如随机森林，决策树，k-neart邻居和天真的贝叶斯）开发的。使用ADABOOST分类器，极端梯度提升分类器和直方图梯度增强算法开发增强集合学习分类器。从加拿大网络安全研究所进行的MalmeManalisy-2022数据集进行研究，其中包括58,598个记录，具有57个功能。使用准确性，精度，召回和F1得分等度量评估集合模型的性能。基于模型之间的比较分析，在堆叠方法中，随机森林和决策树以99.99％获得最高的精度。在增强方法中，通过直方图梯度提升和100％的极端梯度增强模型获得了最高精度。索引术语 - 合奏学习；恶意软件检测；机器学习；混淆的恶意软件；绩效评估
使用基于决策树的合奏学习模型Ozge Sen Kaya A，Sinem Bozkurt Keser B， *和Kemal Keskin B
质子泵抑制剂（PPI）广泛用于治疗与胃酸相关的疾病全球和我们国家。PPI的高可靠性还允许长期用于慢性疾病的适当适应症，这增加了药物相互作用的可能性。因此，很明显，应根据药物相互作用来监控PPI的使用，以提供药物治疗成功和患者的安全性。最接近健康顾问的药剂师在处方履行过程中确定这些相互作用的能力将极大地有助于治疗成功。尽管许多研究涉及PPI和药物相互作用的合理使用，但揭示观察性药物相互作用的研究数量很少。本研究旨在确定PPI的社区药房经常遇到的药物 - 药物相互作用，这些药房与许多药物相互作用，通常是处方的。为此，检查了大约1700份由选定的社区药房提供的处方，该处方被检查。通过考虑研究的局限性评估了一百六十四个处方。通过三个不同的电子数据库检查了药物 - 药物相互作用。已经确定164个处方中有73个在三个数据库中的至少一个中有相互作用。在73个处方中，观察到了86种药物相互作用。研究中检测到的相互作用的34％是由兰索拉唑引起的。
对气候变化的影响评估对吹声的影响...
Sugawara，K.，M。Inatsu和Y. Harada，2024年：使用大型合奏数据集对北海道吹雪的气候变化评估。大气上的科学在线信件（Sola），印刷中。
基于方案的预测和近期信息
状态（decadal预测，例如Smith等，2013a; Meehl等，2014a; Boer等，2016; Marotzke et al。，47 2016）。合奏评估方法包括对模型性能和独立性的评估（例如48
这项研究将HySplit合奏与CWT结合在一起，以获取污染物来源和使用的机器学习方法的小时解决，以量化TH
在北京中，主要受源自南部和西部的空气质量的影响，尤其是在西部空气质量的控制下。”它仅表现出观察到的现象，即北京中的环境污染事件主要受南方和西部的空气肿块的影响，尤其是在西部空气质量的影响下，但未能对为什么在某些情况下对西部空气质量产生更大的影响它缺乏猜测或参考相关研究，无法增强对这种现象的根本原因的理解。
图标的能源效率和碳足迹 -
•大气动力学，对流为5个示踪剂•辐射（“ ecrad”）•云覆盖•湍流•饱和调节•graupel Microphysics•大气从初始状态旋转•1天模拟；各种分辨率，合奏填充1个机柜