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使用机器学习和过滤伊拉克糖尿病数据动态的多级糖尿病的预测建模
糖尿病是一种与血糖水平升高有关的持续代谢疾病，被称为血糖。随着时间的流逝，这种情况会对心脏，血管，眼睛，肾脏和神经产生不利影响。这是一种慢性疾病，当人体无法产生足够的胰岛素或无法有效使用其胰岛素的胰岛素时会产生。当糖尿病无法得到适当治疗时，通常会导致高血糖，这种疾病的特征是血糖水平升高或葡萄糖耐受性受损。这可能会对各种身体系统（包括神经和血管）造成重大伤害。在本文中，我们建议使用医学城医院数据动态实验室极度不平衡的实验室进行多类糖尿病检测和分类方法。我们还制定了一个新的数据集，该数据集是根据医疗城医院数据动态实验室中等不平衡的。要正确识别多类糖尿病，我们采用了三个机器学习分类器，即支持向量机器，逻辑恢复和k-nearest邻居。我们还专注于降低维度（功能选择 - 窗口，包装器和嵌入式方法），以修剪不必要的特征并扩大分类性能。要优化分类器的分类性能，我们通过超参数优化使用10倍网格搜索交叉验证来调整模型。通过根据基于包装器的顺序特征选择使用前9个功能，K-Nearest邻居为其他性能指标提供了0.935和1.0的精度。对于原始的极度不平衡数据集（具有70:30的分区和支持向量机分类器），我们达到了0.964的最高准确性，精度为0.968，召回0.964，F1得分为0.962，Cohen Kappa为0.835，为0.835和0.99的COHEN KAPPA和0.99的UC和0.99的uc auc of Top 4 Fift top 4 Feater fip Top 4功能。对于我们创建的具有80:20分区的中等不平衡的数据集，SVM分类器可实现0.938的最大精度，而对于其他性能指标，则可实现1.0。对于多类糖尿病的检测和分类，我们的实验表现优于医学城医院数据动力学实验室的研究。
多级当前充电系统设计和分析...
由于其较高的能量密度，更长的寿命和优质的功率密度，锂电池已成为近年来电动汽车（EV）开发的主要能源。在电池上运行的车辆需要快速有效地充电。在填充汽油动力汽车的同时，只需几分钟，就可以从四到六个小时内收取电动汽车（EV），具体取决于C速率。在这项研究中，对两轮电动汽车的多电流充电机制进行了建模和模拟。建议的技术通过闭合环控制器通过降压转换器功率调节电路得出充电电流。在MATLAB/SIMULINK环境中模拟电路以验证建议的充电方法。然后将结果与恒定电流（CC）和恒定电流恒定电压（CC-CV）充电方法进行比较。
“智能”供应链的兴起：AI和自动化如何革新物流基于Yolov8的多级交通标志检测方法
认识到交通标志是自动驾驶汽车的至关重要的任务，以提高道路安全性。在这项研究中，我们建议一本小说您只能看一次版本8（Yolov8）模型来识别交通标志。该模型已在Kaggle数据集上进行了培训，该数据集包含不同环境下的多个流量标志。Yolov8模型的准确性为80.64％，测试数据的召回率为65.67％。这些指标强调了该模型识别流量标志的能力。值得注意的是，Yolov8对早期版本进行了一些显着改进，例如在困难情况下增强的检测和增强的小规模标志识别。本文还探讨了整个模型训练阶段产生的困难，并提供了可行的解决方案，这些解决方案用于克服这些困难，从而提高了模型的性能。令人鼓舞的结果表明，实施基于YOLOV8的策略在实际交通管理系统中的生存能力，这是建立更复杂和可靠的交通信号识别技术的积极进步。
一种多级定量分析方法关于中国古典花园中岩石的规模，形状和数量：以旧夏季宫殿为例，以Wanfang Anhe Rockery为例
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
通过多级域对齐实现通用的睡眠分期
自动睡眠分期对于睡眠评估和疾病诊断至关重要。大多数现有方法依赖于一个特定的数据集，并且仅限于推广到其他看不见的数据集，这些数据集的训练数据和测试数据来自同一数据集。在本文中，我们将领域泛化引入自动睡眠分期并提出可泛化的睡眠分期任务，旨在提高模型对看不见的数据集的泛化能力。受现有领域泛化方法的启发，我们采用特征对齐的思想并提出一个名为 SleepDG 的框架来解决它。考虑到局部显着特征和序列特征对于睡眠分期都很重要，我们提出了一种结合时代级和序列级特征对齐的多级特征对齐来学习领域不变的特征表示。具体来说，我们设计了一个 Epoch 级特征对齐来对齐不同域之间每个单个睡眠时期的特征分布，并设计了一个 Sequence 级特征对齐来最小化不同域之间序列特征的差异。SleepDG 在五个公共数据集上进行了验证，实现了最先进的性能。
GDPR对网络安全的影响：重点是美国和欧洲实践的审查 对供应链管理中当前技术的评估 Keystone物种：生物多样性与稳定的生态建筑师：评论 通过先进技术和正在进行的专业人士培训来促进医疗保健创新文化 使用SVM 的心脏病预测 AI供应链优化：美国和非洲趋势的比较审查 分子鉴定细菌（klebsiella aerogenes，p35235）从街头食品（炒饭）中分离出来；研究果汁的抗生素灵敏度模式和益生菌强化（fragaria ananassa，spasiflora ligularis和phyllanthus 铜绿假单胞菌对塑料的生物降解 鉴定与木偶（OGI/AKAMU）相关的细菌，并冷藏温度 利用AI在建筑环境中进行能源优化 分析木薯（Manihot esculenta crantz）DNA模式和过氧化物酶活性诱导水杨酸的抗性 对一些在尼日利亚卡诺（Gwale “智能”供应链的兴起：AI和自动化如何革新物流 基于Yolov8的多级交通标志检测方法
一般数据保护法规（GDPR）已成为一项具有里程碑意义的立法，重塑了数据隐私和网络安全的全球格局。在2018年5月执行，GDPR对全球组织产生了深远的影响，促使对网络安全实践进行了重新评估，以确保遵守严格的数据保护标准。本文对GDPR对网络安全的影响进行了全面综述，并特别强调了美国（美国）和欧洲采用的对比方法和实践。GDPR介绍了一组旨在保护个人的权利和隐私的强大原则，强调需要透明度，问责制和主动措施来保护个人数据。其域外范围将其影响扩大到欧洲边界之外，迫使全球业务遵守其法规。本文探讨了GDPR合规性带来的挑战和机遇，研究了美国和欧洲的组织如何导航不断发展的网络安全景观。在美国，在美国，在整个州的隐私法规都有不同的情况下，GDPR促使讨论有关联邦隐私法的制定。考虑到州和联邦法规之间在塑造网络安全策略中的相互作用，审查研究了美国企业采用的不同方法。相反，欧洲实践反映了对GDPR的积极反应，因为组织已经接受了规定中嵌入的原则以加强网络安全框架。本文调查了欧洲网络安全标准的发展，强调了成功的策略和潜在的改进领域。通过综合大西洋两岸的经验，这项综述有助于更深入地了解GDPR对网络安全的影响。它阐明了数据保护的不断发展的动态，为寻求增强其网络安全弹性的组织提供了见解，面对迅速变化的监管景观。
基于水电学信号的加拿大大西洋地区流量预测准确性的定量改进：多级先进的高级智能专家框架
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IDB-A多级运动计划：光纤束配方
抽象的高维运动计划问题通常可以通过使用多级抽象来更快地解决。虽然有多种方式正式捕获多级抽象，但我们以纤维束的方式制定了它们。纤维束基本上使用本地产品空间来描述状态空间的低维投影，这使我们能够根据捆绑限制和捆绑截面来简化和得出新颖的算法。鉴于这种结构和相应的可允许约束函数，我们为高维状态空间开发了高度有效和基于最佳采样的运动计划方法。这些方法通过使用捆绑图来利用捆绑的结构。这些原语用于创建新颖的捆绑计划者，快速探索商的空间树（QRRT*）和商空间路线图计划者（QMP*）。两个计划者均显示出概率完整且几乎渐近地最佳。为了评估我们的捆绑计划者，我们将它们与四个低维情况的基准测试和基于经典的计划者进行了比较，以及八个高维场景，范围从21至100度的自由度不等，包括多个机器人和非健康的约束。我们的发现显示了多达2到6个数量级的改进，并强调了多级运动计划者的效率以及使用Fier Bundles的术语来利用多级抽象的有益。
使用机器学习的多级阿尔茨海默氏病分类的基于语音的检测
采用，话语结构和语音错误。总的来说，痴呆症的Pitt Corpus数据集是研究神经退行性疾病的宝贵资源，尤其是阿尔茨海默氏病，并且已在该领域广泛使用，用于开发和评估机器学习模型，以诊断和预测这些疾病。我们与最初合作的数据集包含1200个条目和100多个功能，这些功能保存在CSV文件中。为了确保数据适合培训模型，您进行了大量清洁，包括删除冗余列以及处理缺失值和错误。此外，您将数据标准化，以防止任何功能对模型产生不成比例的影响。由于此预处理，您确定了50个用于训练模型的相关功能。
具有多级功能的RRAM设备增强的紧凑型模型的波浪数字仿真
索引术语 - RRAM，1T-1R，建模，波浪数字化效果，回忆系统，Neuromorhpic摘要 - RRAM DECICES的可靠而紧凑的建模对于支持包括它们在内的新技术的发展至关重要。后者包括广泛的应用，例如神经形态网络中的内存计算或熟悉逻辑。所考虑的基于HFO 2的RRAM设备的主要优势是它们的CMOS兼容性，这使它们可以在当前的应用中使用。但是，RRAM的一个问题是它们的制造仍然导致设备的变化。这使得以实验方式测试有抱负的技术的功能是一项挑战。这项工作致力于1T-1R RRAM设备的紧凑建模和有效的设备。具体来说，我们旨在基于Stanford-PKU模型提供增强的模型，该模型可在任何模拟平台上使用，例如Spice，Verliog-A，甚至是标准ODE求解器，以模拟多级功能的RRAM设备。此外，我们基于Wave数字概念提供了一个算法模型，该模型允许实时模拟所考虑的RRAM设备。使用后者，我们展示了增强模型的滞后，以表现出与实际设备测量值的惊人相似之处。