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cgaposenet+gcan：用于几何相机姿势回归的几何克利福德代数网络
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN，它通过使用几何Clifford代数网络（GCAN）增强了CGAPOSENET，这是相机姿势回归的架构。添加GCAN，我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象，即电动机，可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果，而无需调查损失功能或有关场景的其他信息，例如3D点云，这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样，只学会了预测运动系数，并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展，我们从GCAN上修改了CGAPOSENET：从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议，然后通过在G 4，0中使用的一组层来，将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识，具有多活性价值in-
基于WGCNA和LASSO回归的新型结肠腺癌中衰老相关LNCRNA的预后模型
。cc-by 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予MedRxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
基于地理加权回归的水 - 土壤 - 能源溶液的预测
摘要：由于全球城市化，城市地区遇到了许多环境，社会和经济挑战。已经提出和实施了不同的解决方案，例如基于自然的解决方案以及绿色和蓝色基础设施。考虑到与这些解决方案相关的外源性因素是评估其可能影响的关键问题。这项研究研究了可能的解释性因素及其演变，直到2054年对紫外线地区的几种解决方案进行了研究：废水恢复，地表地热能和区域的热量减震能力。此研究由一系列统计模型，即普通最小二乘（OLS）和地理位置加权回归（GWR）进行，这些回归（GWR）集成在地理信息系统中。主要的驱动因素被确定为土地使用/土地覆盖和人口分布。结果表明，GWR模型捕获了空间自相关的很大一部分。的预测结果，低，中和高潜力实施特定溶液的区域。此外，将解决方案的实施能力与所描述的需求进行了比较，因为需要减慢地表城市热岛的影响和对化石能量的依赖。此外，降温能力始终与人类活动有明显的联系。需要进一步研究以发现剩余的原因，尤其是空气质量，水，植被和气候变化。
非洲的自然资源禀赋与增长动态：面板协整回归的证据
建议引用：Adekunle, Ibrahim Ayoade；Maku, Olukayode Emmanuel；Williams, Tolulope O.；Gbagidi, Judith；Ajike, Emmanuel O. (2023)：非洲的自然资源禀赋和增长动态：面板协整回归证据，AGDI 工作论文，编号 WP/23/015，非洲治理与发展研究所 (AGDI)，雅温得
使用随机森林回归的数据驱动方法准确评估电动汽车电池的健康状态
摘要 - 需要准确评估电动汽车 (EV) 电池的健康状态 (SoH)，以管理其性能、安全性和使用寿命。本研究旨在提出一种使用随机森林回归 (RFR) 模型的数据驱动方法来准确预测 SoH。该方法基于历史电池性能数据来训练 RFR 模型，该模型对于捕获输入特征和 SoH 指标之间的复杂非线性关系特别有用。基于模型的方法需要电化学模型，而数据驱动的方法通常依赖于广泛的实验室测试，而我们的方法展示了一种计算高效、灵活且准确的方法，该方法适用于多种电池类型和用例。它使用电压、电流、温度和充电/放电速率等关键特征作为预测因子，从而可以全面检查当前和以前的电池行为。该模型已根据各种基准数据集进行了评估，并显示出高水平的准确性和稳健性。
EEG基于过度完整的理性扩张小波转换和自动回归的运动图像分类
基于运动图像（MI）的大脑计算机界面（BCI）应用旨在分析大脑如何与脑电图（EEG）信号与外部环境相互作用。尽管当前的模型取得了令人鼓舞的结果，但从EEG信号中开发了MI的准确分类仍然是一个重大挑战。在本文中，我们设计了一个名为（ORDWT_AR）的MI分类模型，该模型利用过度完整的理性扩张小波变换（ORDWT）以及自动回归（AR）模型。首先，使用滑动窗口方法将脑电图分割为间隔。然后，每个脑电图通过ORDWT传递以分析EEG信号。因此，从每个段获得了一系列停止频段。然后，将AR与ORDWT集成，以从每个EEG间隔中提取代表性特征。选定的功能被发送到多种分类模型中，包括加权K-Nearest邻居（WKNN），决策树（DTREE）和Boosted树（BST）。使用四个基准EEG数据库评估所提出的模型，其中三个是从脑部计算机界面（BCI）竞争III中收集的，一个是从CHB-MIT中收集的。结果表明，提出的模型ORDWT_AR与WKNN分类器相结合的三个BCI竞赛III数据集的平均分类精度为99.8％，CHB-MIT数据集的平均分类精度为99.7％。获得的结果表明，所提出的方案是对脑电图信号进行分类并具有出色结果的有前途的工具。提议的模型可以支持专家帮助残疾人与环境互动并提高生活质量。
Tiktok运动中社会影响理论的见解使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
机器学习（ML）正在通过简化健康保险费的预测来重塑医疗保险，从而使保险公司可以为消费者提供更多个性化和高效的服务。本文介绍了一种基于回归的新型模型，旨在根据个人特征准确预测健康保险成本，从而弥合保险公司与保单持有人之间的差距。利用人工神经网络（ANN），该模型考虑了关键因素，包括年龄，性别，体重指数，受抚养人的数量，吸烟状况和地理位置，以更精确地预测高级成本。我们的方法证明了对传统方法的进步，在实验试验中实现了92.72％的预测准确性。这种高性能强调了该模型提供量身定制的高级估计的能力，从而通过提供公平和数据驱动的定价来提高客户满意度。这项研究进一步通过关键绩效指标来评估模型的功效，确认其稳健性和实用性适用于旨在采用ML进行个性化医疗保险的保险公司。拟议的模型有助于数字健康保险领域，为当今技术驱动的医疗保健景观中的保险公司和消费者提供了可扩展且数据丰富的方法。
基于线性回归的算法仍可以成功识别微生物官能团，尽管生态函数的非线性
微生物群落在各种环境中起关键作用。预测它们的功能和动力学是微生物生态学的关键目标，但是这些系统的详细描述可能是非常复杂的。一种处理这种复杂性的方法是诉诸于更粗糙的表示。几种方法试图以数据驱动的方式识别微生物物种的有用群体。最近的工作在从头发现时，使用像线性回归这样简单的方法来预测给定功能的粗略表示，对多个物种甚至单个这样的群体（Ensemble-Biterient优化（EQO）方法）进行了一些经验成功。将社区功能建模为单个物种贡献的线性组合似乎很重要。但是，确定生态系统的预测性过度的任务与预测功能的任务不同，并且可以想象，前者可以通过比后者更简单的方法来完成。在这里，我们使用资源竞争框架来设计一个模型，在该模型中，要发现的“正确”分组是良好的定义，并使用合成数据来评估和比较基于回归的三种方法，即先前提出的两个和我们介绍的两个方法。我们发现，即使函数明显非线性，基于回归的方法也可以恢复分组。该多组方法比单组EQO具有优势。至关重要的是，模拟器（线性）方法的表现可以胜过更复杂的方法。
口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。