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World File Search System比较研究
通过数据增强增强社交网络广告预测的比较研究
摘要 - 在社交网络广告的不断发展的景观中，数据的数量和准确性在预测模型的性能中起着至关重要的作用。然而，鲁棒预测算法的发展通常受到现实数据集中存在的有限尺寸和潜在偏差的阻碍。本研究介绍并探讨了社交网络广告数据的生成增强框架。我们的框架探索了三个用于数据增强的生成模型 - 生成对抗网络（GAN），变异自动编码器（VAE）和高斯混合模型（GMMS） - 以丰富社交网络广告分析有效性的上下文中的数据可用性和多样性。通过执行特征空间的合成扩展，我们发现通过数据增强，各种分类器的性能已被定量改进。此外，我们比较了每种数据增强技术带来的相对性能增长，从而为从业者提供了选择适当的技术以增强模型性能的见解。本文通过表明综合数据增加可以减轻社交网络广告领域中的小型或不平衡数据集施加的限制，从而有助于文学。同时，本文还提供了有关不同数据增强方法的实用性的比较观点，从而指导从业者选择适当的技术来增强模型性能。
通过生成AI增强自主驾驶安全性分析：自动危害和风险评估的比较研究
摘要 - 自主驾驶技术的出现突显了对全面危害分析和风险评估（HARA）的需求，以确保车辆系统的安全性和可靠性。传统的Hara过程虽然是固有的，但本质上是耗时的，并且会遇到人为错误，因此需要采取变革性的方法来加强安全工程。本文介绍了生成人工智能（AI）的综合应用，作为在自动驾驶安全分析中增强HARA的一种手段。生成的AI以其预测建模和数据生成能力而闻名，可利用HAR的劳动密集型要素自动化，从而加快了该过程并增强了安全分析的彻底性。通过实证研究，该研究将安全专家进行的常规HARA实践与补充生成AI工具的传统习俗进行了对比。基准比较的重点是关键指标，例如分析时间，错误率和风险识别范围。通过采用生成AI，该研究表明了效率的显着上升，这可以通过减少的时间表和扩展的分析覆盖范围来证明。A-Aimaigment流程还提供了增强的头脑风暴支持，刺激创造性的问题解决并识别先前未知的风险因素。这些发现突出了生成AI通过简化工作流程，Mitigat的监督以及扩大危险感知的地平线来改变安全工程范式的潜力。本文主张在安全系统开发的早期阶段将生成性AI整合起来，以识别和解决潜在系统脆弱性。这样做，它提出了一种主动的安全文化，该文化与自主驾驶技术的动态复杂性保持一致。本文通过讨论对未来安全工程实践的影响以及生成AI在建立严格的，容忍故障的自主驾驶系统中的关键作用。
电动汽车电池管理系统的比较研究
摘要。本文对电动汽车中各种电池管理系统（BMS）进行了比较分析，重点是合并机器学习技术，以提高电池安全性并延长电池寿命。该研究在多种操作条件下对机器学习增强模型进行了常规BMS对机器学习增强模型的评估。结果表明，机器学习算法的表现优于常规方法，提供了更准确的SOC和SOH估计，从而提高了车辆的安全性和寿命。关键字：电动汽车，电池管理系统，机器学习，充电状态，健康状况，热失控。1。简介
在不同级别的左束分支区块中选择心脏重新同步治疗策略：在计算机比较研究中
这项硅胶研究中的试验器比较了新的心脏恢复治疗（CRT）策略的影响，包括他的捆绑起搏（HBP），左捆绑分支（LBBP），以及合并的优化疗法（HOT-CRT和LOT-CRT）（HOT-CRT和LOT-CRT），在治疗左bun-aft bun-aft bun-afb左分支中（使用基于患者的临床数据（ECG和心脏计算机断层扫描（CT））的详细计算心脏模型，我们将特定的解剖学和电气特征重现以模拟不同的LBBB类型以及几种CRT策略。进行了100多次计算实验，以评估每种CRT技术对心脏电活动的影响，重点是心室激活时间和Electrical Out偶联。我们的结果表明CRT模态的可变效率取决于收集块的位置。特定的HBP和HOT-CRT对于近端LBBB最有效，而LBBP和Lot-Crt在远端LBBB中显示出显着的好处。相反，BIV-CRT在近端和远端LBBB中均显示出一致的效率。这在计算机方法中提供了一种有希望的途径，可以以患者的特定方式进行治疗干预措施，从而有可能改善CRT和CSP中的诊断能力和结果。
与IVF成功预测的遗传算法集成的机器学习方法的比较研究
面对不育的发生率的增加，这十年在全球辅助生殖技术的应用中急剧上升[1，2]。体外受精（IVF）是艺术中最常见和广泛使用的程序，是在体外繁殖胚胎的过程，如果成功，则会导致妊娠。自1978年第一个IVF婴儿诞生以来[3]，已经努力改善IVF的成功。然而，成功率在约30％[4，5]的情况下保持了大约恒定的恒定，这加上严重的副作用[6，7]和经济负担[8，9]，使父母成为不育夫妇的漫长道路。IVF失败也会带来情绪困扰，例如焦虑和压力，这可能会影响生活质量，甚至导致婚姻失败[10，11]。这使得“我的IVF成功有多大的可能性？”成为寻求治疗的推论夫妇最重要的问题。通常，要回答这个问题，IVF临床医生需要考虑与男性和男性相关的所有人口和临床变量。具有各种变量及其复杂关系，提供了对成功机会的准确估计是具有挑战性的。因此，需要准确的模型来准确预测IVF成功[12，13]。机器学习（ML）作为人工智能的一个子集可以通过基于这些促成因素开发预测模型来预测临床结果。强大的预测模型可以使IVF临床医生更准确地估计IVF成功结果。至关重要的是要认识到，任何预测模型的鲁棒性主要取决于两个关键因素：机器学习算法的选择以及选择最有助于和信息的特征[14，15]。特征选择通过识别最重要的特征在增强模型性能中起着关键作用。但是，将正确的特征集与正确的ML算法相结合[16，17]仍然是一种挑战。虽然各种研究应用了机器学习技术来开发IVF预测模型，但许多研究依赖于特征选择的滤波器方法[18-22]，这些方法通常忽略了变量之间的复杂相互作用，并且无法捕获IVF数据中固有的复杂关系[23，24]。在这项研究中，我们介绍了遗传算法，作为一种可探索整个溶液空间的强大包装算法，动态识别有助于IVF成功预测的最佳子集。这种方法比传统的过滤方法更灵活，更有效，因为它解释了功能之间的复杂交互。我们从系统地比较了五个知名机器学习算法的性能 - 兰多森森林（RF），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），递归分区和回归树（RPART）和ADABOOST - 预测IVF的表现。通过应用基于GA的功能选择来增强此比较。通过将GA选择功能选择与上述机器学习技术相结合，我们试图为IVF成功开发一个可靠的预测模型，从而比依赖传统特征选择方法的现有模型提供了潜在的改进。
使用高级机器学习模型在YouTube评论上检测垃圾邮件：比较研究Gregorius Airlangga 1* 1 Atma Jaya天主教大学
摘要在YouTube等平台上产生的用户生成内容的指数增长导致垃圾邮件评论的增加，这对用户体验和内容审核的工作产生了负面影响。本研究介绍了各种机器学习模型的全面比较研究，用于检测YouTube上的垃圾评论。该研究评估了一系列传统和集合模型，包括线性支持向量分类器（LinearsVC），Randomforest，LightGBM，XGBoost和fotingClassifier，目的是识别自动垃圾邮件检测的最有效方法。数据集由标记的YouTube注释组成，并使用术语频率插图频率（TF-IDF）矢量化进行文本预处理。使用分层的10倍交叉验证对每个模型进行训练和评估，以确保鲁棒性和概括性。LinearsVC优于所有其他模型，其精度为95.33％，F1得分为95.32％。该模型表现出优异的精度（95.46％）和召回（95.33％），使其在区分垃圾邮件和合法评论方面非常有效。结果突出了线性垃圾邮件检测系统的线性潜力，在准确性和计算效率之间提供了可靠的平衡。此外，研究表明，尽管Random Forest和投票classifier之类的集合模型表现良好，但在这种情况下它们并没有超过更简单的线性模型。未来的工作将探索深度学习技术的结合，例如卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），以捕获更复杂的模式并进一步提高YouTube等社交媒体平台上的垃圾邮件检测准确性。
以伊朗为重点的比较研究
研究文章 利用可再生能源实现可持续就业：以伊朗为重点的比较研究 Sadegh Motahar * 伊朗伊斯法罕大学 Shahreza 校区机械工程系 收到日期：2024 年 3 月 20 日/修订日期：2024 年 7 月 18 日/接受日期：2024 年 9 月 2 日/在线发表日期：2024 年 9 月 21 日 摘要 化石燃料资源的枯竭、日益严重的环境问题以及减缓气候变化的努力促使世界各国建立了可再生能源技术。可再生能源技术的社会和经济效益包括改善福利、增加国民生产总值，尤其是创造可持续就业机会。可再生能源行业的就业包括直接和间接就业，包括制造、安装、运营、分销、销售和支持服务等职位 本文研究了各国可再生能源领域的就业机会，然后重点介绍了伊朗可再生能源技术的潜力和现状。对伊朗经济和就业状况以及可再生能源发展立法框架的分析表明，尽管该行业在创造就业机会和出口方面具有巨大潜力，但仍未得到充分利用。全球投资趋势特别强调光伏和生物能源行业。考虑到伊朗巨大的太阳能潜力和该国的电力不平衡，再加上大学毕业生的可用性，有强有力的理由推动可再生能源行业，特别是光伏技术的发展。将伊朗可再生能源行业的就业与邻国进行比较表明，伊朗就业率最高的是水电和光伏行业。然而，在风能和地热技术的可持续就业方面，伊朗远远落后于土耳其。本文最后提出了最大限度地发挥伊朗可再生能源行业创造就业潜力的建议。关键词 可再生能源。可持续就业。经济增长。能源政策。伊朗。
通过机器学习模型对星系的光度红移估计：比较研究
这项工作旨在评估用于银河红移估计问题的光度法（高度理想化）数据集中的某些经典回归模型的性能。线性回归模型，多项式回归，决策树，随机森林和支持向量机经过训练和验证，最初是在训练样本中，与原始基本数据的5％相对应。接下来，在测试样本中评估了这些相同的模型，对应于其余95％的基数，从而允许调整后的模型概括的概括。此外，由于变量之间的高度相关性，主要组件分析技术（PCA）也用于降低系统维度。关键字：星系，光度法，回归，宇宙学，机器学习
对神经组织制备质量固定剂的固定剂的比较研究
通常建议对固定剂的摘要心脏灌注进行脑组织学的质量准备，从而确保组织中的快速和深度穿透以保留最脆弱的脑结构。尽管在麻醉和适当的镇痛下进行，但对于实验者而言，此过程很麻烦，并提出了道德问题。最近，基于先前牺牲动物，然后将固定剂注射到循环中，提出了替代方案。这些所谓的验尸灌注方案在理论上应确保组织固定的等效质量，而不会使活动物暴露于程序。在采用这种新方法之前，有必要验证样品质量等效，以确保科学结果的有效性。，我们通过心脏或验尸灌注对几种组织固定方案进行了平行比较，并测量了对轴突结构，树突状棘和线粒体形态的维持的影响。我们的结果表明，组织学参数显示出对所使用的灌注条件和固定剂的敏感性。For instance, axon fragmentation and altered mitochondrial morphology were observed in post-mortem perfusion groups.我们还确定固定条件对免疫染色具有可变影响，从而影响检测到的表达水平或模式。我们的结果是指导实验者选择最佳组织固定条件的指南，从而最大程度地减少了动物的痛苦，同时保证了获得的生物学结果的完整性。
氟化钠的回顾性比较研究
摘要：骨是前列腺癌 (PCa) 最常见的转移部位。68 Ga-PSMA-11（或戈泽托肽）和氟化钠-18 (Na 18 F) 是用于评估 PCa 相关骨转移的较新的放射性药物。戈泽托肽的摄取反映了细胞膜酶活性，而氟化钠的摄取则衡量了晚期 PCa 中的骨矿化情况。在本文中，我们旨在描述这种差异并可能为靶向治疗中的患者选择提供一种新方法。方法：该研究包括 14 名晚期 PCa 患者（M 组 > 5 个病变），这些患者连续几天接受了常规 PET/CT 检查，同时检查了 PSMA 和 NaF，以及 12 名没有骨骼转移的 PCa 患者（N）。CT 中的骨骼区域用于配准两次 PET/CT 扫描。使用 PET 的 CT 部分（HU > 150）定义感兴趣的整个骨骼体积（VOI）；同样，硬化/致密骨定义为 HU > 600。为 PET 定义了额外的 VOI，其病理阈值为 PSMA（SUV > 3.0）和 NaF（SUV > 10）。除了用每种技术（CT、NaF 和 PSMA-PET）及其同时组合测量的病理骨体积外，还记录了与基于 CT 的骨骼和硬化体积重叠的 VOI。此外，测试了 SUV PSMA 的阈值 4.0、6.0 和 10.0。结果：在 M 组中，骨骼 VOI 体积为 8.77 ± 1.80 L，硬化骨体积为 1.32 ± 0.50 L；而 N 组分别为 8.73 ± 1.43 L（骨骼）和 1.23 ± 0.28 L（硬化）。M 组 PSMA 的总酶活性为 2.21 ± 5.15，N 组为 0.078 ± 0.053（p < 0.0002）。M 组 NaF 的总骨脱矿活性为 4.31 ± 6.17，N 组为 0.24 ± 0.56（p < 0.0002）。 M 组病理性 PSMA 体积占硬化骨体积的 0.44–132%，N 组为 0.55–2.3%。多发性转移患者的病理性 NaF 体积占硬化骨体积的 0.27–68%，对照组仅占硬化骨体积的 0.00–6.5%（p < 0.0003）。结论：这些结果证实了我们之前的发现，即单靠 CT 并不适合评估 PCa 中活动性骨转移的程度。PSMA 和 NaF 图像提供了关于活动性骨骼疾病程度的互补信息，这具有临床影响并可能改变其治疗方法。PSMA 和 NaF 绝对体积可用于计划靶向治疗。这里给出的 SUV PSMA 截止值 3.0 与活动性转移性骨骼疾病的表现具有最佳相关性。