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World File Search System学习方法
通信中的机器学习方法
娱乐、商业、医疗和公共安全领域的应用严重依赖无线通信技术。这些技术在每一代新产品中都在不断改进，最新的例子就是 5G 无线网络的广泛实施。工业界和学术界已经在规划下一代无线技术 6G，它将是对 5G 的改进。说到 6G 系统，最重要的事情之一是这些无线网络采用了人工智能和机器学习。从我们对 5G 之前的无线技术的经验中我们了解到，无线系统的每个部分都将使用某种人工智能或机器学习，包括物理、网络和应用层面。本概述文章介绍了未来无线网络（包括 6G）概念的最新概述，以及 ML 方法在这些系统中的相关性。具体来说，我们提出了一个 6G 概念模型，并展示了如何使用 ML 方法并为模型的每一层做出贡献。考虑到无线通信系统，我们回顾了许多新的和旧的 ML 方法，包括监督学习和无监督学习、RL、DL 和 FL。在文章的最后，我们谈到了 6G 网络 ML 和 AI 研究的一些潜在未来用途和困难。
因果推断：统计学习方法
1，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物学系| 2美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学遗传学系| 3美国密歇根州安阿伯市密歇根大学医学院| 4美国科罗拉多州奥罗拉（Aurora）的科罗拉多州Anschutz大学医学校园生物化学与分子遗传学系| 5蜂窝和分子生物学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇，美国加利福尼亚州诺斯里奇| 6国际人类基因组研究实验室，墨西哥Querétaro的JuriquillaQuerétaro大学NacionalAutónomadeMéxico（UNAM）| 7美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学地球系统科学系| 8 Biocontol和Molecular Ecology，Manaaki wherua - Landcare Research，Lincoln，新西兰| 9新西兰奥克兰大学奥克兰大学生物科学学院1，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物学系| 2美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学遗传学系| 3美国密歇根州安阿伯市密歇根大学医学院| 4美国科罗拉多州奥罗拉（Aurora）的科罗拉多州Anschutz大学医学校园生物化学与分子遗传学系| 5蜂窝和分子生物学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇，美国加利福尼亚州诺斯里奇| 6国际人类基因组研究实验室，墨西哥Querétaro的JuriquillaQuerétaro大学NacionalAutónomadeMéxico（UNAM）| 7美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学地球系统科学系| 8 Biocontol和Molecular Ecology，Manaaki wherua - Landcare Research，Lincoln，新西兰| 9新西兰奥克兰大学奥克兰大学生物科学学院
使用可解释的机器学习方法
我们的报告建立了一个基本框架，用于在健康保险欺诈检测的背景下实施可解释的机器学习技术。在健康保险欺诈检测的情况下，欺诈性案件的数量远低于非伪造案件。这种差异会导致机器学习模型偏向非伪装类，从而将欺诈性主张视为非欺骗性的主张。为解决这个问题，这是一种标准做法，可以通过合成增加少数（欺诈性）类样本的数量或通过称为数据不平衡技术的方法来减少多数（非福利）类样本。我们在预处理阶段实施了四种不同的数据不平衡技术，这些技术在第3节中进行了更详细的解释。我们对这三个模型进行了三种机器学习模型的比较研究，并实施了可解释性技术。有关实施机器学习模型工作的更多详细信息，请在第3节中给出。各种不同部分详细介绍了各种可解释的机器学习方法在现实生活中的健康保险数据集上的应用。我们深入了解特征重要性技术，仔细检查输入如何影响输出并探索交互作用。功能重要性技术可以帮助我们更详细地了解各种功能的重要性，并让我们发挥一定的意义。专门的部分还致力于以与业务逻辑相符的方式来解释这些结果。
降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。
图像字幕的深度学习方法
。 2 3计算与信息研究所2922，巴基斯坦； （khalid@gu.edu.pk）4欧罗比亚大学。萨贝尔·托雷斯（Sabel Torres）21，39011西班牙桑坦德（Santander）； Prolacio。Cauanza是一所国际大学。Cuito，Bé，Angola8 La Romana大学。 多米尼加，通信和远程信息处理工程。 valladolid的Unviersity，PaseodeBelén，15。 47011 Valladold - 西班牙； 108 La Romana大学。多米尼加，通信和远程信息处理工程。valladolid的Unviersity，PaseodeBelén，15。47011 Valladold - 西班牙； 10
关于合奏学习方法的评论-IJRPR
机器学习方法是集合学习，其中许多分类器被用于预测单个输出。它也称为多分类器系统。为了胜过其他机器学习算法，Ensemble Learne结合了用于机器学习的Multiple算法，以根据从数据和各种投票过程中推断出数据和结果的属性提供弱预测性结果。合奏学习涉及将多个单个模型的预测结合在一起，以做出最终的预测或决策。合奏分类器比许多情况下的单个分类器更准确。合奏学习的概念可以与实际生活环境相匹配。在做出关键决定时，而不是仅仅依靠一种意见时，就会考虑多个专家。在许多情况下，合奏被证明比每个分类器都更精确，但是，整合模型永远不会成功。具有提高准确性的分类器与可行性构成最佳集合的不同之处。如果每个分类器都会产生不同的错误，则总误差将减少。
多机器学习方法用于建模小...
超参数优化和严格的模型评估被实施，以识别最佳XGBoost模型。随后，使用Shapley添加说明（SHAP）分析来查明关键监测站（例如，站点C）。（2）VOC源代码分配：阳性基质分解（PMF）应用于关键站点的32个VOC物种，解决六个排放源：石化化学过程（PP），燃料蒸发（FE），燃烧源（CS），燃烧源（CS），Solvent使用（SU），（SU），Polymer Fabrication（Pff），Polimer Fabrication（Pf）和车辆（VEVE）（VE）（VE）。（3）因子影响量化：从XGBoost模型得出的形状值为200
心脏病检测的机器学习方法
摘要。本文对机器学习算法在心脏病的早期发现中的应用进行了全面综述。心脏病仍然是全球领先的健康问题，需要有效而准确的诊断方法。机器学习已成为一种有希望的方法，它提供了提高诊断准确性并减少评估所需时间的潜力。本综述首先阐明了机器学习的基本原理，并简要说明了心脏病检测中使用的最普遍的算法。随后，它研究了为心脏病诊断利用机器学习技术的值得注意的研究工作。还提供了这些研究的详细表格比较，突出了各种算法和方法的优势和缺点。这项调查强调了在利用机器学习以进行早期心脏病检测方面取得的显着步伐，并强调了持续进行进一步研究以增强其临床适用性和功效的需求。关键字：机器学习，分类技术，监督学习，幼稚的贝叶斯，支持向量机，心脏病，决策树，K-最近的邻居，随机森林
人工智能系统安全和隐私的真实学习方法
真实学习是一种实践性的教育方法，旨在为学生提供解决实际问题所需的技能和知识。在网络安全背景下，真实学习可以帮助学生培养所需的技能，以应对机器学习系统日益增加的对抗性攻击风险。为了实现这一目标，真实学习通常涉及一系列实验前、实验和实验后活动，学生在其中学习关键概念、练习解决问题并反思他们的解决方案。随着机器学习变得越来越普遍，对抗性攻击和其他安全威胁的风险也在增加。对抗性攻击可以绕过传统的网络安全防御并造成重大损害，例如窃取敏感数据或注入恶意代码。除了对抗性攻击外，人工智能系统还面临着多种安全威胁 [1]，例如人工智能木马 [2]、模型反转 [3] 和其他类型的网络攻击。为了有效地对抗这些威胁，网络安全课程需要结合对机器学习系统攻击和防御的真实学习。然而，目前该领域缺乏教学和学习材料、开源便携式动手实验室软件以及专门的工作人员和教师。为了应对这些挑战，我们提出了一种开源、便携和模块化的方法来增强人工智能的安全性和隐私性。这种方法涉及开发在线、便携式动手实验室软件，该实验室软件由多个模块组成，涵盖各种主题，例如入门、对抗性示例攻击和防御、AI 木马攻击和防御、模型反转攻击和防御、数据集中毒攻击和防御、算法
基于视觉的无人机自主着陆学习方法...
根据 ONERA [1] 和 EASA [21] 的路线图，实施机器学习 (ML) 技术以提高飞行器的自主性和可靠性是一个非常活跃的研究领域。视觉传感器和计算性能的最新进展以及 ML 技术和算法的改进使基于计算机视觉的解决方案成为改进制导、导航和控制架构的真正资产，例如通过丰富数据融合算法，从而提高无人机的导航性能 [24]。此外，这些解决方案是被动的、廉价的，除了机载摄像头和视觉处理单元外，不需要任何特殊设备。近年来，ONERA 和 ISAE-SUPAERO 为基于计算机视觉的民用飞机自主性和安全性的最新进展做出了重大贡献。尽管获得了宝贵的成果和多次成功的飞行演示，但大多数开发的方法都是基于经典技术，数据驱动算法的使用非常有限，并且考虑的场景仅限于正常能见度条件。因此，其他机器学习方法和架构仍有很大的改进和探索空间，特别是在民用飞机着陆阶段，在正常和下降的能见度条件下。事实上，着陆阶段被认为是迄今为止最关键的阶段，它可以从计算机视觉工具中受益，这些工具可以为飞行员提供信息，甚至可以部分或完全控制飞机。基于视觉的着陆是 EASA CoDANN（神经网络设计保证概念）报告 [6] 中详述的第一个具体示例，需要在传感器生成的图像上识别着陆跑道。