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World File Search System最近邻
1 普通水平学校空间分布的 GIS ...
摘要 获得了 Yola North 地方政府区域内所有初中以上学校的全球定位系统观测坐标 这些坐标用于创建数字地图，显示研究区域内初中以上学校的位置。这些坐标用于确定特定单位面积内一个点到其最近邻点的距离。使用以 MATLAB 2009a 编程语言编写的计算机程序计算距离。然后使用获得的距离，使用最近邻分析统计工具确定这些学校的分布模式，其中计算了最近邻指数 (R n ) 的值，发现 R n =1.1124。获得的结果表明研究区域存在随机分布模式。然后使用 Z 分布对 R n 值进行显著性检验，从获得的 Z 值可以看出，R n 值显著。使用学校的属性创建了一个数据库，并从创建的地理空间数据库中生成了不同的查询，如图 4.3 - 4.8 所示。分析表明，最近邻分析可以很好地用于确定初中以上学校和其他设施的空间分布模式，以实现有意义的发展。该研究清楚地描述了使用最近邻分析确定初中以上学校的空间分布模式的过程。该研究揭示了学校在数字地图上的位置，R n 的值表明研究区域内存在随机分布模式。用于单位面积 (A) 的比例显示两所没有任何邻居的学校。建议使用最近邻分析来确定学校的空间分布模式，因为它可以清楚地显示这些学校的分布情况。应鼓励使用编程语言（尤其是 MATLAB）编写计算机程序来计算与坐标的距离。关键词：制图、全球定位系统、MATLAB、GIS。
1 普通中学空间分布GIS...
摘要 我们获得了 Yola North 地方政府区域内所有初中以上的全球定位系统坐标，这些坐标用于创建显示研究区域内初中以上学校位置的数字地图。这些坐标用于确定特定单位区域内一个点到其最近邻点的距离。这些距离是使用 MATLAB 2009a 编程语言编写的计算机程序计算的。然后使用获得的距离确定这些学校的分布模式，使用最近邻分析统计工具，计算出最近邻指数 (R n ) 的值，结果为 R n =1.1124。得到的结果表明研究区域内存在随机分布模式。然后使用 Z 分布对 R n 值进行显著性检验，从获得的 Z 值可以看出，R n 值显著。使用学校的属性创建了一个数据库，并从创建的地理空间数据库中生成了不同的查询，如图 4.3 - 4.8 所示。分析表明，最近邻分析可以很好地用于确定初中以上学校和其他设施的空间分布模式，以实现有意义的发展。这项研究清楚地描述了使用最近邻分析确定初中以上学校空间分布模式的过程。这项研究揭示了学校在数字地图上的位置，R n 的值表明研究区域内存在随机分布模式。单位面积 (A) 使用的比例尺显示两所没有任何邻居的学校。建议使用最近邻分析来确定学校的空间分布模式，因为它清楚地显示了这些学校的分布情况。应该鼓励使用编程语言（尤其是 MATLAB）编写计算机程序来计算与坐标的距离。关键词：制图、全球定位系统、MATLAB、GIS。
1 普通中学空间分布GIS...
摘要 我们获得了 Yola North 地方政府区域内所有初中以上的全球定位系统坐标，这些坐标用于创建显示研究区域内初中以上学校位置的数字地图。这些坐标用于确定特定单位区域内一个点到其最近邻点的距离。这些距离是使用 MATLAB 2009a 编程语言编写的计算机程序计算的。然后使用获得的距离确定这些学校的分布模式，使用最近邻分析统计工具，计算出最近邻指数 (R n ) 的值，结果为 R n =1.1124。得到的结果表明研究区域内存在随机分布模式。然后使用 Z 分布对 R n 值进行显著性检验，从获得的 Z 值可以看出，R n 值显著。使用学校的属性创建了一个数据库，并从创建的地理空间数据库中生成了不同的查询，如图 4.3 - 4.8 所示。分析表明，最近邻分析可以很好地用于确定初中以上学校和其他设施的空间分布模式，以实现有意义的发展。这项研究清楚地描述了使用最近邻分析确定初中以上学校空间分布模式的过程。这项研究揭示了学校在数字地图上的位置，R n 的值表明研究区域内存在随机分布模式。单位面积 (A) 使用的比例尺显示两所没有任何邻居的学校。建议使用最近邻分析来确定学校的空间分布模式，因为它清楚地显示了这些学校的分布情况。应该鼓励使用编程语言（尤其是 MATLAB）编写计算机程序来计算与坐标的距离。关键词：制图、全球定位系统、MATLAB、GIS。
新型 K 近邻与卷积神经网络 (KNN-CNN) 实现精准脑部识别
摘要 - 脑肿瘤分类在早期诊断和有效治疗计划中起着至关重要的作用。在本文中，我们提出了一种新方法，即基于卷积神经网络的 K 最近邻 (KNN-CNN)，用于精确的脑肿瘤分类。所提出的方法结合了 K 最近邻 (KNN) 和卷积神经网络 (CNN) 的优势，同时利用了传统的基于特征的分类和基于深度学习的特征提取。我们使用 CNN 从脑肿瘤图像中学习高级特征，并使用 KNN 根据提取的特征对肿瘤进行分类。在脑肿瘤数据集上的实验结果证明了 KNN-CNN 方法的有效性和效率，实现了高分类准确率并且优于传统方法。关键词：图像挖掘、脑肿瘤、分类、磁共振成像、最近邻；
基于脑电信号的个人热舒适度预测
与仅使用问卷相比，需要对热舒适条件进行定量测量才能获得更有效的测量结果。本研究旨在使用脑电图 (EEG) 信号进行初步研究，以预测室内环境中的个人热舒适度。个人的满意度或不满意度描述了个人对热条件暴露的热舒适度。本研究应用的分类方法是 k-最近邻分类。所得结果表明，大脑的枕叶（以 O2 通道为代表）和额叶（以 FC5 通道为代表）被怀疑可以量化个人热舒适度。量化是在 O2 通道中的 delta（0-4 Hz）和 theta（4-8 Hz）频带以及 FC5 通道中的 beta（13-30 Hz）频带中生成的。k-最近邻算法的准确率为 85%，适合预测个人热舒适度。
通过 Lipschitz 嵌入和图上的最短路径精确计算流形度量
数据敏感度量自然出现在机器学习中，并且在一些著名方法中起着核心作用，例如 k-NN 图方法、流形学习、水平集方法、单链接聚类和基于欧氏 MST 的聚类（详情见第 5 节和附录 A）。构建合适的数据敏感度量是一个活跃的研究领域。我们考虑一个简单的数据敏感度量，它有一个底层流形结构，称为最近邻度量。该度量最早在 [CFM + 15] 中引入。它及其近似变体在过去已被多位研究人员研究过 [HDHI16、CFM + 15、SO05、BRS11、VB03]。在本文中，我们展示了如何精确计算任意维度的最近邻度量，这解决了任何基于流形的度量最重要和最具挑战性的问题之一。
Actis：严格的地方工会——寻找解码器
容错量子计算需要经典硬件来执行纠错所需的解码。并查集解码器是最佳候选解码器之一。它具有非常有机的特性，涉及通过最近邻步骤增长和合并数据结构；这自然表明它有可能使用带有最近邻链接的简单处理器格来实现。这样，计算负载可以以近乎理想的并行性进行分配。在这里，我们首次证明了这种严格（而非部分）局部性是实用的，最坏情况运行时间为 O(d3)，平均运行时间在表面代码距离 d 上是亚二次的。我们采用了一种新颖的奇偶校验计算方案，可以简化以前提出的架构，并且我们的方法针对电路级噪声进行了优化。我们将我们的局部实现与通过长距离链接增强的实现进行了比较；虽然后者当然更快，但我们注意到本地异步逻辑可能会消除差异。
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
Actis：严格的地方工会——寻找解码器
容错量子计算需要经典硬件来执行纠错所需的解码。并查集解码器是最佳候选解码器之一。它具有非常有机的特性，涉及通过最近邻步骤增长和合并数据结构；这自然表明它有可能使用带有最近邻链接的简单处理器格来实现。这样，计算负载可以以近乎理想的并行性进行分配。在这里，我们首次证明了这种严格（而非部分）局部性是实用的，最坏情况运行时间为 O(d3)，平均运行时间在表面代码距离 d 上是亚二次的。我们采用了一种新颖的奇偶校验计算方案，可以简化以前提出的架构，并且我们的方法针对电路级噪声进行了优化。我们将我们的局部实现与通过长距离链接增强的实现进行了比较；虽然后者当然更快，但我们注意到本地异步逻辑可能会消除差异。