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使用支持向量的心脏病分类...
摘要：心脏病是一种死亡率高的疾病，全世界都有超过1200万人死亡。心脏病的诊断非常具有挑战性。经常遇到的问题是分类过程中缺乏准确性。因此，需要系统来对心脏病进行早期诊断。这项研究的结构是从Kaggle获取心脏病数据集。然后，将通过预处理清洁数据。进行的预处理过程是更改表名称，检查缺失值并归一化。820数据将使用支持向量机进行培训，并将测试205个数据，以了解模型可以执行分类的程度。总共1025个数据的培训和测试结果将形成分类模型。使用支持向量机形成的模型获得了88的混淆矩阵结果，是真实的正数据，93是真正的负数据，10是假阳性数据，而14个是假阴性数据。因此，模型训练的结果的准确度为88％。关键字：支持向量机，心脏病，分类
学期III（单元1）
向量乘以标量的乘法，例如，𝑖𝑖是给定的向量，“ k”是标量。标量的乘积将增加或减少向量的大小。向量的方向将保持不变。矢量的大小的增加或减小将取决于乘以向量的标量值的值。下图显示了矢量乘以一些标量数量。请注意，将矢量的长度乘以标量后的长度如何变化。
脑电动态网络分析方法揭示视觉运动协调的神经特征
人类的视觉-运动协调是运动控制的基本功能，需要多个大脑区域的相互作用。了解皮层-运动协调对于改善运动障碍的物理治疗具有重要意义。但其潜在的瞬态神经动力学仍然很大程度上未知。在本研究中，我们应用基于特征向量的动态网络分析方法来研究视觉-运动协调任务下从脑电图 (EEG) 信号计算的功能连接并识别其亚稳态动力学。我们首先在模拟网络上测试了这种信号处理以与其他动力学方法进行比较，表明基于特征向量的动态网络分析能够正确提取演化网络的动态特征。随后，将基于特征向量的分析应用于视觉-运动协调实验下收集的EEG数据。在对参与者的EEG研究中，拓扑分析和基于特征向量的动态分析的结果都能够区分视觉跟踪任务的不同实验条件。通过动态分析，我们表明，通过研究功能连接的亚稳态动态可以区分不同的视觉运动协调状态。
电子学 第一年 第一学期 每周小时数 N r M/E 课程 L ...
课程名称：数学 1（必修，第一学期，7 ECTS） 课程目标：本课程旨在使学生能够将通过本课程获得的知识应用于电气工程和计算机研究专业课程的辅助工具。 学习成果：成功完成本课程后，学生将能够： 1. 了解并设计解决其专业领域中涉及复数运算的各种问题。使用矩阵和行列式，他们能够解决和应用与线性方程组相关的问题。 2. 理解和应用向量概念以及空间解析几何中的其他元素，设计和开发这些问题。 3. 在研究中发现各种电现象的功能连接大小，然后通过微分学描述和检查它们，知道如何找到它们的最大值并通过图形表示整体，注意它们的所有属性。 课程内容。实数和复数。矩阵、行列式和线性系统求解。向量运算和向量的线性组合。两个向量的标量积和它们之间的角度。向量的向量积、标量三重积和向量三重积。向量的线性独立性和向量的基分解。单变量函数、极限及其连续性。序列的极限。级数的定义及其收敛性。级数收敛的准则。函数的导数及其应用。教学方法：45 小时讲座 + 45 小时听课练习。约 120 小时个人学习和练习。评分制度：家庭作业 10%，期中考试 30%，期末考试 60% 文学：
温室气体排放库存报告2024
Liquigas在新西兰提供大量液化石油气的收费，存储和分布。它不被视为向量的操作控制，因为向量没有“在操作中介绍和实施其运营政策的全部权力”（根据GHG协议标准的操作控制定义）。因此，Liquigas的范围1和2排放包括在向量的范围3 - 15类（投资）下，股权份额为60.25％。2024年7月26日（本披露余额之后）向量达成了有条件的协议，以出售Liquigas业务的60.25％的股权。以后的液糖出售将根据需要/适当的报告反映在以后的报告中。
