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使用混合机器学习的心脏病预测...大道超市（2021 - 2024）
摘要：印度零售业正在见证快速增长，标志着不断发展的购物形式和以客户为中心的体验。在这一动态景观中，由Avenue Supermarts Ltd.运营的DMART已成为印度领先的零售连锁店之一，以有竞争力的价格提供优质产品而闻名。本研究研究了DMART在2021年至2024年期间的股票表现，分析了其增长轨迹，市场趋势和财务绩效。该研究深入研究了DMART纪律严明的商业模式，创新策略和以客户为中心的方法，这极大地促进了其持续的成功。主要见解源自历史股票数据，财务报告和市场分析，阐明了推动公司强大市值的因素，该因素截至2025年1月，该因素约为23.1亿卢比。这项研究还强调了DMART的战略举措，运营效率以及在经济挑战方面的韧性，并将其确立为中等收入家庭的首选选择，并且是印度有组织零售部门的主要参与者。这项研究的结果为DMART的股票表现及其作为市场领导者的作用提供了宝贵的观点，为投资者，市场分析师和商业战略家提供了见解。Intorduction：DMART是由Avenue Supermarts Ltd.经营的超级市场领先的连锁店，自2000年成立以来一直是印度零售业的主要参与者。在NSE和BSE上列为“ Avenue Supermarts”，截至2025年1月，该公司的市场估值约为23.1亿卢比。由R.K.创立DMART是一位受人尊敬的投资者Damani始于向消费者提供价格最低的商品的愿景，并通过负担能力和质量使自己与众不同。总部位于马哈拉施特拉邦的孟买，该公司已成长为在12个州和工会领土上经营381家商店，成为中等收入家庭的值得信赖的名字。以“印度沃尔玛的著名”而闻名，DMART提供了广泛的产品，包括杂货，服装，家庭必需品和私人标签物品，都侧重于物有所值。在五个子公司支持下，DMART确保运营效率和有效的供应链管理。dmart的纪律策略，以客户为中心的方法以及适应市场变化的能力
Niskayuna保护咨询委员会和2025年1月8日下午7:00混合机构（城镇董事会室）和虚拟（Google Meets）I。
Niskayuna保护咨询委员会和2025年1月8日下午7:00混合机构（城镇董事会室）和虚拟（Google Meets）I。致电订单II。滚动电话III。批准分钟1。2024年11月6日2。2024年12月4日iv。地板V的特权。环境评估表转介1。EAF 2025-01 Niskayuna Harbour Pud Application VI。 讨论项目1。 规划项目报告•2339 Troy Schenectady Road（EAF 2024-04）•1356 Balltown Road初步分区批准了VII。 气候智能社区工作队授予合同1。 温室气体排放清单和政府气候行动计划2。 自然资源库存正在进行的计划3。 土地保存工具4。 农药外展5。 低MOW /生物多样性计划6。< / div> 安静的niskayuna 7。 堆肥计划8。 野生动物走廊9。 可持续性清单VIII。 休会下次会议：2025年2月5日晚上7点，镇议会室，混合格式EAF 2025-01 Niskayuna Harbour Pud Application VI。讨论项目1。规划项目报告•2339 Troy Schenectady Road（EAF 2024-04）•1356 Balltown Road初步分区批准了VII。气候智能社区工作队授予合同1。温室气体排放清单和政府气候行动计划2。自然资源库存正在进行的计划3。土地保存工具4。农药外展5。低MOW /生物多样性计划6。< / div>安静的niskayuna 7。堆肥计划8。野生动物走廊9。可持续性清单VIII。休会下次会议：2025年2月5日晚上7点，镇议会室，混合格式
利用混合机器学习模型进行早期诊断
摘要：多囊卵巢综合征（PCOS）是一种常见的内分泌疾病，影响了生殖年龄的女性，其特征是月经周期，多囊卵巢和高雄激素。早期诊断对于管理症状和减轻长期健康并发症的风险，包括不育，糖尿病和心血管疾病至关重要。早期检测和对PCOS的适当管理非常重要，并减少了并发症的机会。但是，由于缺乏可靠的生物标志物，并且由于其多样化的表现，诊断PCOS非常具有挑战性。机器学习技术是PCOS诊断的福音，可提高有效性和准确性。本文探讨了各种ML技术 - 包括监督学习算法，例如逻辑回归，支持矢量机和随机森林，以及诸如卷积神经网络之类的深度学习方法，用于从临床，荷尔蒙和成像数据中检测PCOS。它强调了ML不仅有助于早期诊断，而且还可以根据患者特定的数据制定定制的治疗计划。本文旨在通过仔细研究PCOS中的工作来增强诊断过程并减少人为错误。它还解决了相关的挑战，例如数据质量，临床实施等，以改善PCOS女性的医疗保健。
使用分层分类方法的混合机器学习模型进行心脏病诊断
1 研究学者（博士），维韦卡南达全球大学 斋浦尔，拉贾斯坦邦，印度 2 助理教授，Compucom 技术与管理学院 斋浦尔，拉贾斯坦邦，印度 摘要：近几十年来，由于生活压力越来越大和人类行为粗心，心脏病的发病率不断上升，成为全球死亡的主要原因之一。准确、及时地预测心脏病对于成功预防至关重要。已经开发了许多技术来帮助医疗保健从业者预测这种疾病，但每种算法都有自己的局限性。这项研究引入了一种新颖的集成方法，可以提高预测准确性，同时降低误报。针对经典算法和新算法对所建议的技术进行了评估，结果显示预测准确性有显著提高。 关键词：AHA、HRV、IHDPS、SVM、DT、NB、K-NN、MLP、CFS、BFS 1.简介 在过去的许多年里，心脏病一直是全球死亡的首要原因。研究人员使用多方面的数据挖掘方法来帮助医疗保健从业者诊断这种疾病。由于医疗保健行业会产生大量患者数据，因此生物医学数据集对于识别隐藏的模式和联系至关重要。这些数据集通常使用智能医疗信息系统进行分析，有助于发现有用的见解。目标是通过正确识别疾病并以合理的价格提供适当的治疗来提高服务质量。在处理心脏病患者数据库时，临床医生可能会对对疾病预后有重大影响的因素进行加权，以便做出更明智的决定。心脏病风险因素包括营养不良、吸烟和压力、缺乏运动、药物滥用、高血压、酒精、高血糖和胆固醇。高脂肪食物会损害静脉，动脉压力增加会使心壁变硬，可能导致血流受限和心脏病。人类心脏是一种平滑肌，它通过有规律的收缩通过动脉泵血。成年人的体重在 250 到 350 克之间，他们的心脏由四个腔组成。心脏主要由自动运作的心肌组成，对血液循环至关重要。在 66 年的寿命中，心脏平均每分钟跳动 72 次，每分钟泵出约 4.7-5.7 升血液。美国心脏协会 (AHA) 确定冠状动脉疾病的主要风险因素为：• 高血压会增加心脏负担，并可能导致心肌增厚。• 高胆固醇会导致动脉中斑块积聚，从而增加患心脏病的风险。• 吸烟会损害动脉内膜并导致斑块积聚。• 糖尿病会因高血糖水平而显著增加患心脏病的风险，这会损害血管。
混合机器学习参数化中夹带封闭的在线学习
摘要这项工作将机器学习整合到大气参数化中，以目标不确定的混合过程，同时保持可解释，预测和建立良好的物理方程。我们采用涡流质量频阵（EDMF）参数化来对各种对流和湍流制度的统一建模。为避免流失和不稳定性，随后与气候模型相结合，我们陷入了离线训练的机器学习参数化，我们将学习作为一个逆问题：数据驱动的模型嵌入了EDMF参数化中，并将其嵌入在一个二维的在线培训中，以一维垂直气候模型（GCM）列。训练是针对太平洋中GCM模拟的大型大规模条件的大型模拟（LE）的输出进行的。我们的框架不是优化亚网格尺度趋势，而是直接针对感兴趣的气候变量，例如熵和液态水路的垂直剖面。具体来说，我们使用集合卡尔曼反转来同时校准edmf参数和管理数据驱动的侧向混合速率的参数。校准的参数化优于现有的EDMF方案，尤其是在当前气候的热带和亚热带位置，并且在模拟AMIP4K实验的海面温度下增加的海面温度下，在模拟浅层积木和层状机制方面保持了高忠诚度。结果展示了物理上约束数据驱动模型的优势，并通过在线学习直接针对相关变量，以构建强大而稳定的机器学习参数化。
混合机器学习方法5G流量...
5G技术的开发和应用正在满足对移动通信的不断增长的需求[1]。经济和社会越来越多，由于新的，迅速扩展的技术革命，经济和社会变得越来越数字化，网络和聪明[2]。5G网络提供了几个优势，包括高速，极端可靠性和最小的延迟。具有全球可访问性，5G技术满足了广泛的终端网络的大量资源需求。但是，它还引入了网络流量，异质性和复杂性的指数增加，如图（1）所示。管理传统蜂窝网络中的大量异质数据流造成的可观交通负荷，5G操作员在宏基碱站周围部署了许多低功率微型和PICO基线站。此配置有助于卸载流量并维持跨宏基础站的负载余额[3，4]。准确的流量预测对于优化大型城市中5G蜂窝网络资源的部署和分配至关重要，并增强了交通管理系统的智能和可靠性[5]。鉴于5G网络流量本质上是时间序列数据，因此可以将预测挑战作为时间序列预测建模问题进行构架[6]。过去的方法主要使用数学理论，例如统计和概率分布，用于建模和预测流量流。这种方法依赖于有限参数，而不是数据集大小[7]。
财务欺诈检测中的新颖方法：混合机器学习和基于不确定性的深度学习
摘要。欺诈检测在各个行业，尤其是在金融部门中起着至关重要的作用，在金融部门中，防止欺诈活动对于减少损失和维持消费者信任至关重要。本文解决了欺诈检测的关键挑战，包括数据失衡和不确定性，这通常会阻碍检测模型的有效性。为了克服这些挑战，我们探索了传统的机器学习方法，并介绍了两种新颖的方法来实现检测能力。首先，我们提出了一条混合管道，该管道既整合受监督和无监督的学习技术，从而更准确地识别欺诈活动。通过这种混合模型，我们在传统模型上展示了性能指标的迹象，有效地解决了数据不平衡造成的局限性。其次，我们开发了一种新颖的深度学习模型，将不确定性纳入其框架中。该模型专门设计用于处理现实世界欺诈检测方案中存在的固有的不确定性，从而使更强大且可靠的检测出现在外。我们使用公开可用数据集的经验评估表明，这种新的深度学习方法优于不考虑不确定性的类似模型。通过将不确定性管理整合到模型的结构中，我们在欺诈检测中实现了更高的准确性和可靠性。这些发现突出了解决欺诈检测中数据不平衡和不确定性的重要性，并证明了混合和深度学习模型的潜力，以增强电子商务和其他财务应用中欺诈检测系统的性能。
使用混合机器学习检测青光眼...
摘要 如果青光眼这种眼部疾病未被发现且未得到适当治疗，则会导致不可逆的失明。最大的挑战是青光眼在早期往往没有任何症状，因此很难使用眼压测量和眼科检查等传统测试方法进行检测。由于训练数据集不足，几种青光眼检测技术遇到了困难，导致过度拟合和欠拟合问题。提出了一种基于 CNN-SVM 的混合机器学习方法来检测青光眼。首先使用标准标量对从青光眼数据集中获取的图像进行预处理，然后将预处理后的图像输入 CNN 以转换为高级特征，随后将提取的特征传递到 SVM 分类器以区分正常情况和青光眼情况。实验结果表明，所提出的 CNN-SVM 的准确率、精确率、召回率和 F1 分数均为 100%，证明了其优于其他现有技术，例如 SVM 的准确率、精确率、召回率和 F1 分数分别为 93%、92%、90% 和 94%，CNN 的准确率、精确率、召回率和 F1 分数分别为 95%、99%、88% 和 90%。CNN 和 SVM 的结合为自动青光眼检测提供了一个有前途的框架，为现实世界的临床应用提供了巨大潜力。 关键词：混合机器学习技术、青光眼检测、CNN、SVM、CNN-SVM 简介 人体共有五种感官：触觉、视觉、听觉、嗅觉和味觉；然而，视觉是最常用的感官之一。处理视觉信息需要大量的脑力（广州等人，2019 年）。青光眼、糖尿病视网膜病变、白内障、弱视、屈光不正和老年性黄斑变性是一些可能导致
混合机器学习模型结合了关联规则挖掘和分类算法，以预测分化的甲状腺癌复发
在各种各样的内分泌恶性肿瘤中，分歧甲状腺癌（DTC）是最普遍的，由于其可变的复发率，在肿瘤学领域内构成了独特的挑战。这些闪烁的复发模式可以深刻影响患者管理策略和长期结局，从而强调了这种疾病的复杂性（1）。甲状腺癌变得越来越普遍，尤其是DTC。甲状腺癌在DTC处的差异程度以及疾病谱的无exented（偏变）末端已被用于对这些肿瘤进行分类。这两个物种的形态和行为有明显的区别。乳头状和卵泡癌是DTC的两种类型。未效力的组包括范围另一端的那种层，岛状和其他形式的癌。在行为方面，变性癌极具侵略性，而乳头状和卵泡癌通常是轻度且可以治疗的（2）。根据SEER（监视，流行病学和最终结果计划）的数据，2024年的估计病例数为44,020。该速率占2024年所有癌症病例的2.2％。2024年的估计死亡人数为2,170。但是，甲状腺癌的总体5年生存率相当不错。虽然局部疾病的5年预期生存率为99％，但远处转移的局面降至51％。它通常在55至64岁之间达到顶峰。我们在仍在局部的情况下检测到绝大多数患者（3）。乳头类型，尤其是在2014 - 2015年增加之后，甲状腺的趋势下降了，而卵泡类型往往保持稳定二十多年。尽管尚不清楚甲状腺癌的病因，但许多因素被指责，尤其是在地方性甲状腺肿区域中发现的DTC和暴露于童年时期辐射的人（4）。尽管与DTC相关的普遍预后，该疾病在大约20％的患者中表现出显着复发的倾向，这突出了对出色预测方法发展的迫切需求。这种方法将使高危个人识别并促进治疗方案的剪裁，最终优化患者的结果（5）。近年来，在数据挖掘和机器学习领域取得了显着的进步，迎来了新的途径，以增强各个医学领域的复发预测的准确性。在这些创新的方法中，关联分类已成为一种特别有希望的技术，证明了其在各种医疗应用中的潜力（6）。这种方法协同合并了与
一种混合机器学习γ-...
摘要 - γ发射放射性核素的自动识别和量化，这是由于放射性源环境中伽马相互作用而导致的光谱变形，这是各种核应用的挑战。在本文中，通过开发结合机器学习和经典统计方法的混合方法来解决此问题。提出了一种基于机器学习的自动编码器，可以提出可以使用有限数据捕获光谱变异性的。研究了一种使用预训练的自动编码器的新型混合构想算法，以在四个放射性核素的混合物（57 CO，60 CO，133 BA，137 CS）的情况下进行频谱特征的联合估算和计数。这项研究是为了考虑到低统计量下的衰减和康普顿散射引起的光谱变形。结果证明了这种新的混合方法基于机器学习的有效性和对γ光谱自动全光谱分析的最大可能性的有效性。索引术语 - gamma射线光谱，光谱变异性，混合算法，机器学习，插值自动编码器，半盲透明