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从笔迹中检测阿尔茨海默氏病的一种新型方法：三重整体学习模型
➢可以根据患者的写作技巧获得有关阿尔茨海默氏病的信息。/根据患者写作技巧的恶化，可以获得有关阿尔茨海默氏病的信息。➢在这项研究中，将梯度提升机，分类提升，自适应机学习分类算法与硬投票的分类器结合使用，并通过手写数据集对公开可用的阿尔茨海默氏症进行培训和测试。/在这项研究中，梯度提升机，分类增强和适应性提升机学习分类算法与硬投票分类器结合使用，并在公共诊断阿尔茨海默氏症中与手写数据集进行了培训。aïm：这项研究的目的是通过结合基于机器学习的分类器来快速和高度敏感性地检测阿尔茨海默氏病。/这项研究的目的是将基于机器学习的分类器结合在一起，并通过手写快速，高精度地检测阿尔茨海默氏病。
使用轻梯度提升机和类别增强模型的混合合奏学习方法，用于基于生活方式的II型糖尿病预测
解决分类和预测挑战，树木集成模型已获得了重要的重要性。促进集合技术是用于预测II型糖尿病的综合技术。光梯度提升机（LightGBM）是一种以其叶片生长策略，减少损失和增强的训练精度而闻名的算法。但是，LightGBM容易过度拟合。相比之下，Catboost使用了称为决策表的平衡基础预测值，该预测值可以减轻过度适应风险，并明显提高测试时间效率。catboost的算法结构抵消了梯度增强偏见，并结合了过度拟合的检测器以尽早停止训练。本研究的重点是开发一种混合模型，该模型结合了LightGBM和Catboost，以最大程度地减少过度拟合并通过降低方差改善效果。为了找到与基础学习者一起使用的最佳超级仪表，使用了贝叶斯超级参数操作方法。通过微调正则化参数阀，混合模型有效地降低了方差（过拟合）。针对LightGBM，Catboost，Xgboost，Deciest Crey，Random Forest，Adaboost和GBM算法的比较评估表明，混合模型具有最佳的F1得分（99.37％），召回率（99.25％）和准确性（99.37％）。因此，拟议中的框架对医疗保健行业的早期糖尿病有望有望，并显示出与糖尿病共享相似性的其他数据集的潜在适用性。
急性冠状动脉综合征的机器学习风险预测模型和在行政数据中使用非甾体类抗炎药的死亡
我们的目的是调查机器学习方法对人群水平上关联的行政健康数据的有用性，以预测使用非甾体类抗炎药（NSAID）后老年患者急性冠状动脉综合征的一年风险和死亡。从2003年1月1日至2004年12月31日之间提供NSAID的西澳大利亚心血管群的患者从药品福利计划数据中识别出了NSAID。 链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。 在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。从药品福利计划数据中识别出了NSAID。链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。
YASKAWA U1000 系列 - 技术手册 - OMRON 欧洲
4.4 启动流程图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 流程图 A：基本启动和电机调整 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 4.6 应用选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 设置 1：供水泵应用 . . . . . . . . . . . . . . . . 110 设置 2：传送带应用 . . . . ................. ... . . . . . . . 111 设置 5：空气压缩机应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 设置 6：提升机应用 . . . . . . . . . . . .
bld 401（建筑技术）教程材料
混凝土厂及设备包括配料厂生产设备、混凝土搅拌机、运输设备（如混凝土搅拌车、混凝土自卸车）、浇筑设备（如混凝土泵、混凝土斗、升降机、输送机、提升机、灌浆设备）、预制专用设备（如振动台和倾斜台、电池模具、表面处理设备、预应力设备、GRC 设备、蒸汽养护设备、移位设备）。安装设备、混凝土振动、修复和养护设备、混凝土实验室测试设备等都属于此类别。
甘蔗农业
水井横截面 原始履带式拖拉机，1904 年 早期履带式拖拉机 重型圆盘犁，最大耕作深度 14 英寸。沟 14 英寸。纳塔尔的耕作 重型圆盘犁耙，祖鲁兰 在佛罗里达州的淤泥土壤中进行圆盘平整 两个标准的重型底土附件 在留尼旺岛的深松土 在重垃圾中耕种宿根 耕种宿根的设备 带凹槽的“切碎”圆盘 切碎机组和工具杆安装 用于灌溉的“拦挡”和切割沟 转运提升机，牙买加 汤姆森飓风甘蔗收割机 在纳塔尔的机械种植 4 吨钢制甘蔗车 钢制甘蔗车列车 装载拖拉机车 满载的甘蔗车列车 甘蔗运输，古巴 巴拿马的甘蔗运输 10 吨转运提升机和称重机，佛罗里达 秘鲁移动便携式履带 夏威夷平地机 佛罗里达州克莱维斯顿种植园商店 非洲纳塔尔埃奇库姆山研究站 牙买加的甘蔗种植园
人工智能在信用风险管理中的应用
与此同时，所谓的机器学习的使用正在飞速增长。计算机处理能力的进步使得人们能够使用多年前发现的方法，例如深度学习、基于树的算法（决策树、随机森林和梯度提升机，例如最新、最强大的 XGBoost 和 Light GBM），以及结合机器学习模型输出的集成技术（例如 Stacking）。在信贷风险行业，使用机器学习技术进行模型开发受到了一定程度的质疑，尤其是从监管合规的角度来看，因为这些技术缺乏透明度，并且具有众所周知的“黑箱”效应。
操作手册 - 东芝
第 8 节 编程图表 基本参数 #1 ......................................................................................8-1 基本参数 #2 ..............................................................................................8-2 面板控制参数 ..............................................................................................8-3 特殊控制参数 ..............................................................................................8-4 端子选择参数 ..............................................................................................8-5 频率设置参数 .............................................................................................8-8 保护参数 .............................................................................................8-13 模式运行控制参数 ......................................................................................8-16 反馈参数 .............................................................................................8-22 通讯设置参数 .............................................................................................8-24 工业应用参数（泵） .............................................................................8-26 工业应用参数（风扇） .............................................................................8-26 工业应用参数（传送带） .............................................................................8-26 工业应用参数（提升机） .............................................................................8-26 工业应用参数（纺织） .............................................................................8-2