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使用熔岩流不一致和蒙特卡洛计算方法来约束火星上奥林巴斯蒙斯山顶上的岩浆存储条件
出于地貌理由放置了另一个可能的入侵地点，但是当人们认识到奥林巴斯蒙斯山顶附近的一些熔岩流也不一致[5]。mogi风格的分析模型用于检验[5]的假设，即这种不一致是由于Caldera Complex的东南部东南部的岩浆体的通货膨胀引起的，虽然这种岩浆系统是合理的，但观察到的不和谐模式可以更好地归因于East [3,6,6]。不幸的是，尽管这些最初的见解令人兴奋，并支持了山顶附近存在岩浆岩体的身体的观念，但可以从Mogi式的方法中推断出来的，因为该方法无法考虑关键元素，例如诸如大厦大厦的详细表面形态，岩浆身体的几何形状，是否表面故障（是否
经过验证的概率方法来估计洪水直接...
摘要。本研究介绍了在欧盟 H2020 欧洲沿海洪水预警系统 (ECFAS) 项目中开发的用于评估沿海洪水影响的方法，用于评估洪水对欧洲沿海人口、建筑物和道路的直接影响。该方法整合了基于对象的评估和概率评估，为损害评估提供不确定性估计。该方法经历了一个用户驱动的共同评估过程。它已应用于欧洲各地的 16 个测试案例，并根据三个主要参考案例中报告的影响数据进行了验证：2010 年法国拉福特苏梅尔的 Xynthia、2013 年英国诺福克的 Xaver 和 2018 年西班牙加的斯的 Emma。还与基于网格的损害评估方法进行了比较。研究结果表明，与传统的基于网格的方法相比，EC-FAS 影响方法为受影响人口提供了有价值的估计，为建筑物和道路提供了可靠的损害评估，并且准确性更高。该方法还为预防和准备活动提供了信息，并有助于进一步评估风险情景和对灾害风险减少战略进行成本效益分析。该方法是一种适用于大规模沿海洪水影响评估的工具，为沿海洪水预报提供了更高的准确性和可操作性。它代表了欧洲洪水意识系统 (EFAS) 用于河流洪水预警的现有欧洲规模影响方法的潜在进步。基于对象和基于模型的集成
使用多层感知神经网络和BAT优化算法来增强皮肤疾病诊断
Hasanain Hayder Razzaq doi：https：//doi.org/10.33545/2707661x.2024.v5.i2b.102抽象的皮肤癌源自构成皮肤主要成分的细胞。这些细胞生长，分裂形成新细胞，并随着老化和死亡而替换旧细胞。然而，这个过程有时会出现故障，导致产生不必要的新细胞或旧细胞死亡，从而导致大量被称为肿瘤的组织。在这项研究中，我们专注于使用公开可用的ISIC数据集中的皮肤图像诊断七种类型的皮肤病。作为一种创新，采用了一种称为Google Net的卷积神经网络体系结构，以进行最佳特征提取。随后，使用带有传输学习的三层感知器网络对特征进行了分类。在分类之前，使用BAT优化算法在单独的特征选择阶段选择有效特征。然后将这些优化的特征送入感知到的网络进行分类。所提出的方法的准确性为98％，与基线方法相比，提高了5％。关键字：皮肤疾病，感知到神经网络，蝙蝠优化算法1。引入匹配治疗方法以诊断速度和准确性对当今医学界患者的生活质量和治疗结果至关重要。由于皮肤癌和皮肤疾病中有分化模式和类似症状的错误的机会很高，因此诊断提出了挑战。dl辅助皮肤科医生以0.87的AUC实现了最佳性能。常规的诊断方法大部分时间都取决于专家的经验，有时结果是错误的且耗时的。因此，这种情况证明了在皮肤图像分析的这一领域中改进的技术的依赖性，以提高诊断精度[1]。在这种情况下，人工智能技术，尤其是神经网络，赋予医学成像中自动化和有效分析的可能性。仍然，挑战仍然存在于最佳特征选择和减少计算复杂性。这项工作提出了一个具有多层感知神经网络和BAT优化算法的模型，以有效地解决并为皮肤疾病诊断提供准确的解决方案[2,3]，这些问题需要在现实生活中解决方案中解决方案。已经完成了各种工作以提高皮肤病诊断的性能。在研究中，黑色素瘤危险使用了在皮肤镜图像训练的DL模型。dl算法表现出很高的诊断精度，并证明它们可以与经验丰富的皮肤科医生达成平等。当前的研究的目的是批判性地评估DL在诊断黑色素瘤并探索其与皮肤科医生的相互作用方面的性能。通过多个数据库进行系统搜索确定了37项研究，其中27个具有足够的数据将其包括在荟萃分析中。结果：DL特异性的灵敏度为82％，为87％，AUC为0.92。与皮肤科医生相比，DL模型的表现更好，AUC为0.87，而皮肤科医生的AUC为0.83。这些发现表明，DL可以在黑色素瘤诊断中支持皮肤科医生，尽管进一步的大规模研究对于克服医学AI诊断的挑战是必要的。
一种新型ML驱动的方法来增强CRN性能
摘要： - 本文探讨了CRN背景下频谱分配的RL和DRL技术，并考虑了在不断变化的条件下频谱利用和网络性能之类的困难。提议的改进的频谱管理模型将RL与基于模型的预测集成在一起，以改善决策。实验结果证明，已确定的方法允许达到96％的平均准确度水平，损失率为0.20，精度为92％至0.95。此外，召回率从0.85延长到0.90，F1分数为0.90，这表明该模型在精确和召回方面表现出令人满意的性能。所提出的算法的表现优于现有的机器学习模型，其精度为96％，低损失为0.20，而F1得分为0.90，展示了出色的可靠性和适应性。基于这些结果，可以得出结论，所提出的混合RL模型在预测下一个可用频谱方面更有效，并且比单个RL方法更适应于CRN环境的变化，因此，提出的解决方案适用于CRN中的实时频谱分配。
一种深度学习方法来检测高级...
与深度学习方法一起评估了传统的机器学习模型，例如支持向量机（SVM）和随机森林。尽管这些模型对于某些任务有效，但它们通常在处理复杂和高维数据时会显示出局限性。相比之下，深度学习方法在几个指标上表现出卓越的性能：准确性：与SVM和随机森林相比，CNN-LSTM模型获得了更高的准确性（98.5％），通常报告的准确性在90-95％的范围内（Huang等，2021）。精确和回忆：深度学习模型的精度（97.8％）和召回（99.1％）显着超过传统模型的精度，表明误报率较低，而对真实威胁的检测率较高（Chen等人，2020年）。假阳性速率：与传统模型相比，CNN-LSTM模型保持较低的假阳性率（0.9％），这对于最大程度地减少操作环境中不必要的警报至关重要（Rani等，2022）。
使用机器学习算法来预测地中海地区的森林射击概率
通过分析主要火灾因素来确定森林火灾概率水平，可以为森林经理提供对诸如防火策略，燃油管理，消防安全措施，紧急计划以及消防团队安置等问题做出关键决策的基础。主要影响火灾因素，包括植被因素，地形因素，气候因素以及与某些特征（如道路和住宅区）的邻近性，被认为是产生森林火灾概率图。机器学习（ML）算法已成为预测森林射击概率的有效工具。这项研究旨在通过使用与地理信息系统（GIS）Tech Niques集成的两个常用ML模型（LR）和支持向量机（SVM）来生成森林火灾概率图。这项研究是在位于Türkiye的地中海城市安塔利亚市的Elale Forest Enterprise Enterprise（FEC）实施的。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。 在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。 使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。 由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。 根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。结果表明，LR模型生成的火概率图的准确性更好（AUC = 0.845），比SVM模型生成的MAP的准确性（AUC = 0.748）。
利用英格兰的生物多样性净收益立法来扩大城市洪水风险管理
bng是创建创新解决方案的关键机会，以增强城市生态系统和抵御洪水的韧性，并产生更广泛的共同利益。尽管在城市环境中存在自然恢复的障碍，但可以克服这些障碍。（专栏2.1描述了赫尔市议会如何应对这一挑战。）本报告旨在提示利益相关者考虑可以从此类案例研究中学到的课程，以及如何在自己的环境和环境中应用基础解决方案。实际上也将依靠确定BNG资金可以资助的措施，其可用性与整体FRM项目需求的一致性以及克服与将BNG资金引入FRM项目相关的协调障碍。将需要提高和提高到提供这些新要求的团队，无论他们专注于BNG，绿色基础设施，计划或其他相关角色。
“使用机器学习的拇指指纹的血型预测”项目提出了一种开创性的，无创的方法来确定blo
这项创新的核心在于在用已知血型标记的指纹图像数据集上训练基于CNN的模型。通过此过程，该模型学会了识别不同血型独有的微妙而复杂的模式。一旦受过训练，该系统就可以根据具有高度准确性的新指纹图像来预测血型。这种新颖的技术有望有一系列优势，尤其是在医疗紧急情况以及资源不足的地方，可以使用实验室设施。通过提供快速准确的血型预测，该系统减少了对侵入性程序的依赖，并加快了诊断过程的速度，这在挽救生命的情况下可能至关重要。除了其临床应用外，该项目还提供了巨大的潜力，可以集成到常规的健康筛查中，从而促进了更积极的医疗保健方法。作为迈向AI驱动的生物识别诊断的一步，它体现了机器学习如何彻底改变医疗实践，使诊断更快，更容易访问和侵入性更少。该项目强调了人工智能在进行医疗保健方面的变革性作用，尤其是在可能缺乏常规医疗基础设施的地区。
标题：基于自然的方法来解决生物多样性和气候紧急>
Legagneux，P.，Casajus，N.，Cazelles，K.，Chevallier，C.，Chevrinais，M.，Guery，L。等。 228（2018）。 我们的房子正在燃烧：与科学文献相比，气候变化与生物多样性229的覆盖范围在媒体上的差异。 前ECOL EVOL，5。 230Legagneux，P.，Casajus，N.，Cazelles，K.，Chevallier，C.，Chevrinais，M.，Guery，L。等。228（2018）。我们的房子正在燃烧：与科学文献相比，气候变化与生物多样性229的覆盖范围在媒体上的差异。前ECOL EVOL，5。230
一种气候知觉的方法来创建每小时的未来...
图1：田纳西州纳什维尔（Nashville）的1月1日至10日，从1940年1月1日至10日开始的每日最高温度（顶部）最高和最小值。最大值和最小值位于一月份的一天中最冷，最热的部分，然后使用样条函数。中间 - 小时太阳辐照度（实线）与每日平均值（虚线）。底部 - 小时风速（实线）与每日平均值（虚线）。灰色阴影突出显示均值，最大和最小值以及小时值之间的差异。