XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习方法
建模和工程的未来学习方法
日期：2024 年 9 月 23 日至 10 月 18 日 | 地点：虚拟 [ https://flame-ai-workshop.github.io/ ] 联系方式：flame.ai.workshop@gmail.com 使命 建立一个充满活力的论坛，用于交流与流体动力学、湍流和环境科学的 ML 技术相关的想法、前沿数据、先进方法和模型 - 这些应用对于可持续能源解决方案、气候适应力、野火缓解和安全系统的开发至关重要 议程 1. 将举行为期四周的 ML 挑战赛（每队 1-2 人参加）以应对 ML 挑战
电子学习方法和良好实践
根据本许可条款，本作品可复制、重新分发和改编用于非商业用途，但须对作品进行适当引用。使用本作品时，不得暗示粮农组织认可任何特定组织、产品或服务。不得使用粮农组织徽标。如果改编本作品，则必须根据相同或等效的知识共享许可进行授权。如果翻译本作品，则必须包含以下免责声明以及所需的引用：“本译文并非由联合国粮食及农业组织 (FAO) 创作。粮农组织对本译文的内容或准确性不承担任何责任。原 [语言] 版本应为权威版本。”
实时紧急情况的增强学习方法...
在紧急情况下，确保居住者从建筑物中快速而安全的疏散至关重要。传统的疏散计划通常依赖于可能无法很好地适应环境动态条件的静态路线，例如落下物体或开火阻碍。本文提出了增强学习（RL）的创新应用，以开发动态疏散路线指导系统，该系统可实时适应不断变化的条件。我们采用深层Q-NETWORKS（DQN）和近端策略优化（PPO）来根据实时数据优化疏散策略。我们的系统旨在最大程度地减少疏散时间，并通过随着环境的变化而动态调整路线来提高撤离人员的安全性。我们将基于RL的系统与模拟环境中的传统静态疏散计划进行了比较，这些环境包括不同的复杂性，例如不同的建筑布局和火灾传播模式。我们的结果表明，RL方法可以胜过静态方法，尤其是在具有高度不可预测性的情况下。这项研究通过证明机器学习在关键情况下增强安全性的潜力来促进紧急管理。
一种全面的机器学习方法...
目的：本研究研究了数据仓库系统中机器学习（ML）的利用及其将在多大程度上改变商业智能和分析的程度。它旨在了解ML如何改进常规数据仓库系统以支持预测和预测。方法论：本研究使用文献综述以及案例分析。它讨论了使用数据仓库实施机器学习模型时可能出现的问题，例如与数据质量，可扩展性和实时处理有关的问题。该工作检查了诸如数据库内计算，特征存储和MLOP之类的集成模式。案例研究以证明在不同领域使用整合的价值。发现：将机器学习与DW系统相结合，在不同领域提供了显着优势。这种协同作用增强了分析能力，使组织在预测性和规范性分析中的缺点高于描述性分析。但是，这样的决定并不简单，因为它具有实现问题，例如数据质量问题，可伸缩性和实时处理问题。集成最佳实践包括数据库机器学习处理，功能商店和适当的MLOP实践。来自医疗保健行业，银行和金融服务，零售和制造行业的现实生活示例表明，这种整合为业务带来了运营增强，并对客户和整体组织绩效产生了积极影响。建议：这项工作提供了一个有用的框架，用于研究和构建ML在数据仓库中的集成，这是从理论角度到实际仓库的过渡。它为组织提供了实用建议，并强调了与业务目标，数据质量，体系结构，安全和培训的选择相关的集成策略。本研究还设想了未来的趋势，例如边缘计算，汽车和可解释的AI，并提供了有关如何利用这种技术互补性的指南。生成的见解可帮助决策者和从业者了解利用ML-DATA仓库集成作为当代商业环境中转向数据驱动方法的战略资产的可能性。
幻想中的机器学习方法...
本研究研究了建立幻想板球团队的三种方法：用户创建的过程，随机过程和K-均值聚类算法。目的是通过检查六场游戏的玩家性能数据来确定最佳的编队策略。随机过程通过在预定参数中随机挑选玩家来创建团队，但用户创建的过程使用基于直观策略的手动选择。使用机器学习技术，根据信用和绩效指标，K-Means聚类算法小组团队，以找到保留在信用限制范围内的表现最佳的团队。这将优化团队组成。我们的发现表明，就整体绩效而言，用户创建和随机生成的团队经常通过K-表示聚类技术执行。这项研究表明了机器学习技术如何通过提供数据驱动的方法来改善幻想板球团队的发展，该方法优于传统和随机方法。关键字：K-均值聚类，幻想板球，幻想点系统，团队优化和玩家
时间系列的机器学习方法
使用深度学习（DL）的新机器学习方法（ML）超过时间系列模型，通常比传统的ML算法更准确。但是，这些相同的模型（DL）是其缺点，因为它花了大量时间来训练它们在其超偏见的复杂定制任务中。可以看出，使用包装技术（RF）和增强（GBM）的另一种强大的ML方法（即随机森林（随机森林-RF）和梯度增强机）的关注较少。它们的计算量较高，而不是时间串联模型，超出了超级保障者的自定义活动的复杂程度远不那么复杂。鉴于此发现，选择了其中两种 - 随机森林和LightGBM，因为它们代表了强大的方法，并且可以有效地捕获数据中的复杂非线性模式。从对这些技术的分析中，我们试图建立一种方法，以系统地获取一种能够协助分析师参与决策过程的工具，以了解投资，赚钱或等待和得出有关在巴西市场中潜在使用机器学习技术的结论，从而提出了推荐的推荐实践和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/of。首先，进口的数据分区分为三组（培训，验证和测试），并且采用了两种数据分离方法：一种使用数据的时间方面和另一个随机除法。该过程遵循数据收集和存储步骤，价格序列的处理和归一化，串联属性的分析，从原始属性创建新属性，使用预测模型以及结果分析。值得注意的是，数据还使用描述为时间栏的方法的自定义标记。总而言之，考虑到所研究的问题，尽管随机分裂具有更有效的措施，这与使用时间分割有关。关于算法，LGBM证明了它的效果更好。
基于大脑的学习方法和学生成绩
推荐引用 推荐引用 Stang, K. (2022)。基于大脑的学习方法和学生成就 [硕士论文，伯特利大学]。Spark 存储库。https://spark.bethel.edu/etd/898
天然纤维复合材料的机器学习方法
近年来，通过应用机器学习 (ML) 重新定义了具有独特特性的天然纤维复合材料 (NFC) 中天然纤维增强材料的优化设计过程。这项工作阐明了 ML 算法和进化计算技术的类型和应用的功能，特别关注它们在 NFC 领域的适用性。此外，解决方案方法和相关数据库被用于产品开发过程的各个阶段，从原材料选择到 NFC 的最终用途应用。详细介绍了 ML 在 NFC 行业的优势和局限性，以及材料科学中的相关挑战，例如 ML 模型的可解释性。最后，讨论了 ML 的未来方向和新兴趋势。DOI：10.15376/biores.20.1.Palanisamy 关键词：机器学习；天然纤维复合材料；深度学习；堆叠序列联系信息：a：机械工程系，PTR 工程与技术学院，Austinpatti，马杜赖，625008，泰米尔纳德邦，印度；b：木材力学与技术系，伊斯坦布尔大学林业学院，Cerrahpasa，Bahcekoy，Sariyer，34473，伊斯坦布尔，土耳其；c：电子与通信工程系 Koneru Lakshmaiah 教育基金会，Vaddeswaram，贡土尔区 - 522 302 安得拉邦，印度；d：科学与技术学院，Università di Camerino，62032 Camerino，意大利：e：工程与管理系，工程学院，苏丹王子大学，利雅得，11586，沙特阿拉伯；f：机械设计与生产工程系，Zagazig 大学工程学院，Zagazig 44519，Sharkia，埃及； * 通讯作者：sivaresearch948@gmail.com; tkhan@psu.edu.sa 引言 天然纤维复合材料 (NFC) 概述及其在材料科学中的意义
利用量子多核学习方法
我们提出了一种采用多个内核的量子投影学习 (QPL) 的理论分析，并通过表征误差分析突出其优势。在先前使用单个基于量子内核的方法的研究基础上，我们进一步研究了一种结合多个高斯内核的量子投影框架，用于低资源口头命令识别。我们的实证结果与我们的理论见解一致，表明基于多个内核的方法可以进一步提高 QPL 的性能。通过利用量子到经典的投影输出嵌入，我们将其与原型网络相结合以进行声学建模。当使用 CommonVoice 中的阿拉伯语、楚瓦什语、爱尔兰语和立陶宛语低资源语音进行评估时，我们提出的方法比循环神经网络和基于单个内核的分类器基线平均高出 +5.28%。