XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System回归技术
二手车价格的机器学习算法的比较分析
4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。 这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。 该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。 准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。 本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。 我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。 K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。 另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。 这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。 我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。 因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。 结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。 关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。简介汽车行业在过去十年中经历了令人震惊的改善，仅2021年就在超过7000万辆旅行车的时代就在整个圈子中遍布。这种激增导致了新的汽车市场，但也导致了增长，但还引起了充满活力和不断扩大的助手促进使用的汽车。随着使用的汽车促进蓬勃发展，准确地预期车辆成本已成为对买家和商人感兴趣的重要地方。一般而言，车辆提取的欲望取决于直接的后滑动模型，尽管坐标，但经常为捕获评估数据时的复杂的非线性关联特征。这些模型以善意为基础的模型以及与复杂和宽的数据集相关联时，按照行驶里程，年龄和状况的基本亮点（例如里程，年龄和状况）进行了基本亮点。随后很长时间以来，该领域已经朝着应用机器学习策略的应用迈出了至关重要的举动，这可以通过使用非线性计划和更合适的大规模数据来进行大修的准确性。在这些方法中，k-near最邻居的计算和增强矢量机后滑动已经积累了值得注意的思想。knn毫无轻松和增强性，根据数据中心的区域预测了车辆成本，而SVM专注于识别完美的超平面，最能将数据最佳分为不同的类别，随后通过照顾非线性关联来推进数字的执行。以下是使用的变量：这项研究探讨了K-Nearest邻居的比较执行，并支持向量机器预测使用的汽车成本。利用来自Kaggle商店的信息，我们评估了这些模型在不同的准备和测试方案下的精确性。我们的发现表明，尽管这两种模型都表现出了有希望的出现，但SVM表明了与KNN相比的精确性略有优势。此询问的观点是为了促进汽车部门内有先见之明的建模的持续讨论，强调了进步的机器学习方法的好处，以提高所使用的汽车成本估算的精度。
电机驱动中的人工智能
1986 年现代反向传播论文首次发表 [1] 后，电机控制界对机器学习 (ML) 的蓬勃发展了如指掌，三年后出现的关于离线训练神经网络以模仿三相 PWM 逆变器中磁滞电流控制器行为的研究 [2] 就证明了这一点。随后，在 20 世纪 90 年代初，人们在通用电压馈电交流电机 [3]、[4]、感应电机 [5]–[15]、直流电机 [16]、[17]、同步电机 [18] 和开关磁阻电机 [19] 上进行了一系列开创性的努力。除了对将 ML 应用于电机驱动控制的广泛兴趣外，此类技术（尤其是分类或回归技术）也已应用于各种类型电机的状态监测和故障诊断 [20]–[27]。大约在那个时候，随着神经网络等机器学习模型的出现，电力电子领域的前沿逐渐向前发展，这些模型已成为电力电子和电机驱动器中复杂系统识别、控制和估计的最重要领域 [28]。然而，也有人得出结论，“尽管技术进步，但目前神经网络在电力电子领域的工业应用似乎非常少” [29]。虽然机器学习应用始终以最快的可用硬件平台为目标，尤其是专注于（大规模）
高级和新兴市场经济中有风险的通货膨胀
使用分位数回归技术，我们研究了大型高级和新兴市场经济体（EMES）中通货膨胀风险的驱动因素。我们记录了有关通货膨胀预测分配的几个事实，并突出了这两组国家之间的一些关键差异。首先，汇率对EMES的通货膨胀前景具有定量重要和非线性影响：折旧与上部分位数的增加相比，比下分位数更大，从而增加了分布的正确偏度。相比之下，没有证据表明发达经济体这种非线性。第二，EMES的财务状况更严格带来通货膨胀的下行和上行风险，同时对模态或平均结果产生了沉重的影响。这与发达经济体形成鲜明对比的是，只有下行风险证明是敏感的。第三，政策利率的零下限转化为通货膨胀的实质性下行风险。最后，通货膨胀靶向的采用不仅与平均通货膨胀率较低有关，而且与右转的分布相关。我们的发现强调了在通货膨胀动力学结构模型中包括非线性的重要性。
可再生能源与经济增长：实证分析
摘要 本研究调查了可再生能源对经济增长的影响，特别是实证分析了太阳能与 GDP 之间的关系。该研究采用事后研究设计，并使用普通最小二乘回归技术估算所建立的模型。数据来源于世界银行的世界发展指标，涵盖 1990 年至 2023 年期间。研究结果表明，作为太阳能代理的可再生能源消费对经济增长具有积极且不显著的影响。碳排放对经济增长有积极而显著的影响。外国直接投资对经济增长有积极而显著的影响。贸易平衡也显示出对经济增长的积极影响，但在统计上并不显著。此外，太阳能消耗对 GDP 没有统计上显著的因果关系，GDP 确实是太阳能消耗的格兰杰原因，而碳排放和 GDP 具有双向因果关系。基于这些发现，该研究建议政府应该；增加对太阳能基础设施的投资，鼓励逐步转向可再生能源的政策，结合碳减排战略，创造投资者友好的环境——例如税收激励、简化监管。关键词：太阳能、碳排放、经济增长、格兰杰因果关系。
中小企业的营销策略和竞争优势...
1,2,3 苏丹库达拉特州立大学，会计研究系，EJC MontillaTacurong 市，苏丹库达拉，菲律宾 rosemarienono2@gmail.com ， theapenetrante7@gmail.com ， charmielagdamen@sksu.edu.ph 摘要：本研究旨在确定哪种营销策略领域对南哥打巴托省 Tantangan 小型零售商的竞争优势影响最大。本研究采用定量、非实验性研究设计，采用相关和回归技术。研究的受访者是通过总体枚举法选出的 119 家小型零售商。使用经过调整和情境化的结构化问卷来衡量和建立营销策略与竞争优势之间的关系。此外，还使用平均值、Pearson r 和回归作为统计工具。研究结果表明，营销策略和竞争优势水平较高。此外，数据还显示，营销策略与小型零售商的竞争优势呈中等正相关关系。回归分析发现，营销策略的两个领域影响南哥打巴托省坦坦甘小型零售商的竞争优势。在这两个领域中，流程是竞争优势的最佳预测因素。关键词：营销策略、竞争优势、小型零售商、相关性、回归
选定微型和小型企业 (mses) 的案例研究...
本研究调查了 24 小时经济在推动工业化方面的作用，重点关注肯尼亚内罗毕县的微型和小型企业 (MSE)。该研究深入探讨了延长营业时间对 MSE 生产力、创造就业机会和创新的潜在影响，同时还确定了 MSE 适应 24 小时经济的障碍。该研究借鉴了全面的文献综述、理论框架和横断面描述性调查研究方法，旨在为政策制定者、企业和学术界提供见解。文献综述的主要发现强调了 24 小时经济在刺激经济活动和促进创新方面的变革潜力，特别是在城市环境中。创新扩散理论、资源基础观 (RBV) 理论和生态系统理论等理论框架为理解 24 小时经济中 MSE 参与的动态提供了分析视角。研究方法采用横断面描述性研究设计，结合了访谈、观察和文档分析等定性数据收集方法。分层随机抽样确保内罗毕县不同行业的微型和中小型企业具有比例代表性。使用描述性统计、比较分析和回归技术来评估延长营业时间对微型和中小型企业生产力、就业和创新的影响。研究发现，延长营业时间对微型和中小型企业生产力和就业水平有积极影响，从而对工业化有积极贡献。
机器学习估计雷达的最大垂直速度
摘要：尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害，但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理，例如从卫星造成的高层区域，与恶劣的天气危害有关，但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型，即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练，该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统（WOFS）训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行，从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50％的根平方误差，一个大于0.65的确定系数，以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合（IOU）的相交（IOU）超过0.45。除了WOFS分析之外，使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50％。同时，5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外，但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据，该数据与最大垂直速度有关，这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。
企业规模对微观因素与上市企业财务绩效关系的调节作用
肯尼亚经济增长的评估和预测取决于制造业对经济贡献的增加。然而，尽管政府在《2030 愿景》等发展蓝图中对此给予了高度重视，但这一目标并未实现。事实上，肯尼亚制造企业的表现和对经济的贡献一直令人担忧，尤其是在人们意识到房地产和电信等其他经济部门对 GDP 的贡献已经超过制造业之后。在肯尼亚，制造业在肯尼亚经济总产出中的份额停滞在 10%，对总工资就业的贡献也在下降。正是这一事实使得我们有必要研究微观因素对肯尼亚制造企业财务绩效的影响。具体目标是确定运营实践和企业财务绩效的影响，并确定企业规模对微观因素对企业财务绩效的调节作用。宏观经济因素包括运营实践、生产能力、管理实践。代理理论被用作基础理论，并由财富最大化理论和资源基础理论作为补充。研究设计为描述性研究设计。数据是使用自填问卷收集的，调查对象为肯尼亚 180 家制造企业。回复率为 95%。使用描述性统计、相关性和回归技术来分析数据。研究结果表明，微观因素与企业财务绩效之间存在统计上的正相关和显著的直接关系。结果表明，微观因素与企业财务绩效之间的关系
DSMIII-R原发性失眠症中曲唑酮和Zolpidem的主观催眠功效
曲唑酮是一种抗抑郁药，低剂量用作催眠。曲唑酮在非抑郁失眠症中的催眠E cacy尚不清楚，尤其是与催眠药（如唑吡坦）相比。安慰剂筛查周后，DSM-IIIRDE®原发性失眠症被随机分为平行组，双盲，14天的14天比较50 mg，Zolpidem 10 mg和安慰剂。患者完成了每日早晨问卷调查和每周访问。通过COX比例危害回归技术比较了自我报告的睡眠潜伏期；自我报告的睡眠时间由方差分析。在第1周期间，两种药物都产生了明显的自我报告的睡眠潜伏期，并且自我报告的睡眠时间比安慰剂更长。自我报告的睡眠潜伏期与Zolpidem相比，比曲唑酮短。在第2周期间，只有Zolpidem组比安慰剂组保持了较短的睡眠潜伏期，并且自我报告的睡眠持续时间在组之间没有变化。所有组的不良事件的发生率均低。曲唑酮和唑吡坦都改善了自我报告的睡眠潜伏期和未抑郁的原发性失眠的持续时间； Zolpidem对所研究的剂量更为大。＃1998 John Wiley＆Sons，Ltd。
通过锚定回归进行低秩矩阵的相位检索
我们研究低秩相位恢复问题，我们的目标是从一系列无相位线性测量中恢复 ad 1 × d 2 低秩矩阵。这是一个四阶逆问题，因为我们试图恢复通过一些二次测量间接观察到的矩阵因子。我们提出了使用最近引入的锚定回归技术解决该问题的方法。这种方法使用两种不同类型的凸松弛：我们用多面体搜索代替无相位测量的二次等式约束，并通过核范数正则化强制执行秩约束。结果是 d 1 × d 2 矩阵空间中的凸程序。我们分析了两种特定场景。在第一种情况下，目标矩阵为秩 1，观测结构对应于无相位盲反卷积。在第二种情况下，目标矩阵具有一般秩，我们观察一系列独立高斯随机矩阵的内积幅度。在每个问题中，我们都表明，只要我们能够访问质量足够好的锚定矩阵，锚定回归就能从接近最优数量的测量中返回准确的估计值。我们还展示了如何在无相盲反卷积问题中从最优数量的测量中创建这样的锚定，并针对一般秩问题给出了这方面的部分结果。