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World File Search System平衡数据
DA40 XLS - GlobalAir.com
所有营销材料、网站或宣传册中展示的飞机可能包含非标准功能、可选设备或尚未获得特定机构认证的设备，如果可用，可能需要额外付费。实际重量和平衡信息将根据飞机上安装的选项而有所不同。飞行计划仅应参考飞机特定的重量和平衡数据。飞机规格、重量、设备清单、颜色选择、型号参考和其他口头陈述或出现在网站、宣传册或其他营销材料中的陈述仅供一般参考，并不构成达成飞机买卖协议的诱因或任何部分。只能依赖与 Diamond Aircraft 或其授权经销商签订的实际合同中的声明和陈述。价格和规格在交货前随时可能更改，恕不另行通知。
汉密尔顿 - 社区健康 - 2024 年状况报告
我们社区面临的许多健康挑战都很复杂。它们需要创新、协作和多层次的行动来解决影响汉密尔顿人健康的因素。我们需要平衡数据和最佳实践的方法，以及来自整个社区的独特观点和专业知识。这是一种全社会的方法。我希望这份报告能够支持这项工作。通过咨询为遭受边缘化和不成比例的健康结果的社区提供服务的当地组织，这份报告得到了加强。我们倾听了他们的声音，以更好地了解健康信息以及如何以有意义的方式分享这些信息。我感谢那些参与者，感谢他们宝贵的见解、他们愿意参与艰难的对话，以及他们在我们利用数据促进健康公平的道路上提供的指导。
DA40 钻石之星 - HubSpot
所有营销材料、网站或宣传册中展示的飞机可能包含非标准功能、可选设备或尚未获得特定机构认证的设备，并且如果可用，可能需要额外付费。实际重量和平衡信息将根据飞机上安装的选项而有所不同。飞行计划仅应参考飞机特定的重量和平衡数据。飞机规格、重量、设备清单、颜色选择、型号参考和其他口头陈述或出现在网站、宣传册或其他营销材料中的陈述仅供一般参考，并不构成签订飞机购买和销售协议的诱因或构成协议的任何部分。只能依赖与 Diamond Aircraft 或其授权经销商签订的实际合同中规定的声明和陈述。价格和规格在交付前随时可能更改，恕不另行通知。
DA20 - HubSpot
所有营销材料、网站或宣传册中展示的飞机可能包含非标准功能、可选设备或尚未获得特定机构认证的设备，并且如果可用，可能需要额外付费。实际重量和平衡信息将根据飞机上安装的选项而有所不同。飞行计划仅应参考飞机特定的重量和平衡数据。飞机规格、重量、设备清单、颜色选择、型号参考和其他口头陈述或出现在网站、宣传册或其他营销材料中的陈述仅供一般参考，并不构成签订飞机买卖协议或成为协议任何部分的诱因。仅可依赖与 Diamond Aircraft 或其授权经销商签订的实际合同中规定的声明和陈述。价格和规格在交付前随时可能更改，恕不另行通知。
发行报告分类的大型语言模型
抽象有效的问题分类对于有效的软件项目管理至关重要。但是，分配给问题的标签通常不一致，这可能会对监督分类模型的性能产生负面影响。在这项工作中，我们研究了标签一致性和培训数据大小如何影响自动问题分类。我们首先在手动验证的数据集上评估了几种弹奏学习方法，并将其与更大的人群中的微调进行比较。结果表明，在经过一致的标签上训练和测试时，我们的方法可以达到更高的准确性。然后，我们使用GPT-3.5检查零射击分类，发现尽管没有微调，但其性能与监督模型相当。这表明生成模型可以在注释数据受到限制时帮助对问题进行分类。总的来说，我们的发现提供了有关平衡数据数量和质量的见解。
使用机器的ICU患者中败血症死亡率的预测
13方法：本研究使用模仿IV数据库分析重症监护患者的结果，14个重点是成人败血症病例。采用最新的数据提取工具，例如Google Big-15查询，并且按照严格的选择标准，我们在本研究中选择了38个功能。此选择16还通过全面的文献综述和临床专业知识来告知。数据预处理17包括处理丢失值，重组分类变量以及使用合成Mi-18诺元过采样技术（SMOTE）来平衡数据。我们评估了几种机器19学习模型：决策树，梯度提升，XGBOOST，LIGHTGBM，多层观察者20 TRON（MLP），支持向量机（SVM）和随机森林。使用了顺序减半和21个分类（SHAC）算法进行高参数调整，并且使用了火车测试拆分22和交叉验证方法来进行性能和计算效率。23
一种提高智能计算有效性的智能方法揭示了信用卡欺诈的最佳方法...
卡拉奇，巴基斯坦摘要这项研究比较了信用卡欺诈检测的机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。我们评估了不同数据集的16种ML算法和交叉验证方法的组合。在所有模型中，具有重复k折的随机森林分类器的精度最高99.0％，而F1得分为99.1％。表现最高的深度学习模型，人工神经网络（ANN）的精度为91.3％，F1得分为91.1％，而结合这些方法的混合模型达到98.9％的精度和F1分数。随机森林分类器继续是最佳选择。我们的发现表明，随机森林分类器具有重复的K折交叉验证，根据其他机器学习模型，深度学习模型和混合模型作为平衡数据集中信用卡欺诈检测的最可靠方法的21种组合进行了测试，提供了有价值的洞察力，提供了增强安全性预处理和针对各种银行业领域的国防范围的宝贵见解。
使用湿法生产磷酸生产的碳足迹分析pt petrokimia gresik
摘要。磷酸是肥料工业的主要商品之一，在印度尼西亚等农业国家非常重要。印度尼西亚肥料行业的最大参与者之一是PT Petrokimia Gresik，该磷酸植物拥有一种使用半含水量工艺生产20万吨/年磷酸的磷酸植物。磷酸的产生可能是能源密集型的，并且涉及大量的材料转运，这通常与高碳足迹相对应。迄今为止，尚无有关印度尼西亚磷酸碳足迹的文献。因此，基于其材料和能量平衡数据的库存，对PT Petrokimia Gresik的磷酸产生进行了碳足迹分析。电力发射因子是根据其煤炭单元发电厂计算得出的，而原材料的排放因子是根据文献估算的。碳足迹为1378.25 kg CO2/吨P 2 O 5。最大的碳足迹贡献来自硫酸（43.81％），其次是材料运输（36.78％）。灵敏度分析表明，碳足迹对硫酸和海洋传输发射因子非常敏感。
bdt：一种处理机器中数据不平衡数据的新方法
摘要：在机器学习和数据科学领域中，数据集的不平衡问题提出了一个重大挑战，通常会导致偏见的模型和不准确的预测。这项研究引入了一种旨在减轻数据不平衡影响的新技术，从而增强了各种指标的模型性能。通过严格检查现有的不平衡校正方法，本研究确定了关键差距，并提出了一种创新方法：平衡数据技术（BDT），将不足的采样，过度抽样和算法调整方法结合在一起。在多个不平衡数据集中采用全面的实验设置，与既定方法相比，该技术表现出了卓越的性能，这可以提高准确性，精度和召回分数。本文详细介绍了从理论基础到实际实施和测试的技术的开发过程。这项研究的含义是深远的，为数据不平衡的领域提供了潜在的改进。通过解决这个基本问题，该提出的技术有助于进步更公平，更有效的机器学习模型。
DT-ML：药物目标度量学习
摘要：现代药物发现的挑战激发了基于机器学习的方法的使用，例如预测药品目标相互作用或已批准的药物的新颖指示，以加快早期发现或重新定位过程。出版偏见导致大规模重新定位数据集中已知的负数据点短缺。但是，训练一个良好的预测因子需要正面和负样本。最近在机器学习的子场中也解决了负面抽样的问题，即最重要的是表示和度量学习。尽管这些新型的负面抽样方法被证明是从不平衡数据集中学习的有效解决方案，但它们尚未用于重新定位，以至于学到的相似性提供了预测的相互作用。在本文中，我们在成对的药物靶向/药物疾病的预测中适应了学习启发的方法，并提出了对其中一个损失函数之一的修改，以更好地管理负样本的不确定性。我们使用基准药物发现和重新定位数据集评估了这些方法。结果表明，与公制学习的相互作用预测在高度不平衡的情况下（例如药物重新定位）优于以前的方法。