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Crane 2024年度报告：对离群流程的响应
回应我很高兴能与我们的信任的首席执行官共享这种积极的离群地位（再次），并接受外部审查。我已经解释了我认为在许多情况下取得成功的原因。其中大部分归功于优秀的团队合作，从一开始就将审计和数据收集嵌入我们的服务中，并获得资源以使我们能够提供出色的护理。就像许多服务一样，我觉得从裂口中删除资源的压力比以往任何时候都更大。很容易忘记维持卓越和错误地识别可以在其他地方采用和使用的资源来源的辛勤工作。Cleft服务的资金充分是有原因的，这不得忘记。我注意到，这些结果可能是前卵巢前的群体中的最后一个，但我仍然希望我们的结果将继续保持良好状态，尽管交付方式不同。我将不会从30/9开始成为这项服务的临床领导，并且非正式地听到戴维·塞恩斯伯里（David Sainsbury）从那个日期开始接管。请解决对他的未来信件。我有信心大卫会以纽卡斯尔的裂口向前发展，并继续改善我们以前的成功。Peter Hodgkinson先生临床负责人纽卡斯尔裂口服务
在群算法中处理离群值：评论
抽象的群体优化算法受到生物群的集体行为的启发，是一种有前途的工具，用于解决优化传统方法通常无效的复杂系统的问题。但是，离群值的问题可能会严重影响找到最佳解决方案的过程。因此，研究群算法中检测和处理异常值（例如粒子群优化（PSO））的方法是一项紧急任务，具有提高这些算法在各种实际应用中的效率和可靠性的巨大潜力，例如无人机控制系统，金融系统，环境控制和建模系统。本文涉及群体优化算法（例如PSO）中离群值的问题。提供了现有的管理异常值的方法，包括自适应方法，使用群拓扑，混合算法等的方法。分析了每种方法的优点和缺点。特别关注新的有前途的领域，例如神经网络和增强学习的组合，以开发更有效和适应性的群算法。本文针对优化领域的研究人员和从业人员，他们有兴趣提高群体算法的效率和可靠性。
使用基于离群删除的最大
摘要：由于世界各地的高死亡率，心脏病已经成为许多人的严重健康问题。常规的临床数据分析在心脏病的早期诊断方面有很大的困难。心脏病的鉴定可能会受益于机器学习的使用。为了改善机器学习模型，以前已经进行了几项研究。建议的研究使用分类的最大投票集合技术有效地识别心脏病。建议的分类器是一种更可靠和准确的方法。以识别和消除异常值，进行四分位数范围外离群值的去除和在预处理过程中的最低最大标准化。准确性，精度，召回和F1得分是针对各种模型进行计算和评估的。对于从Kaggle收集的心脏病数据集，建议的最大投票集合分类器的精度为99.22％。关键字：心脏病，最大投票，合奏，离群拆除，XGBoost，决策树，KNN，SVM，梯度增强