XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网格搜索
用于设计和制造可靠的杂化光子晶体腔
通过改变横截面区域，周期性和填充因子，我们可以对可能的单位细胞进行网格搜索。在图S.1b中，我们从主文本中绘制了腔c 1的镜像单元电池的完整准频段图。要使发射极夫妇搭配到腔，必须移动频带，以使目标频率以引导模式存在。这可以通过修改单位单元的周期性，同时将所有其他参数固定来实现。如图S.1c所示，降低了孔的周期性，将准TE模式移至较高的频率。从镜像区域到腔区域的腔孔的数量和chirp的功能形式决定了引入的缺陷模式的副词。我们使用二次chirp函数，其中给定单位细胞在腔区域中的周期性由
使用集成机器学习模型
极值。数据平衡确保模型不会偏向特定类别，这可以帮助构建一个更健壮和准确的模型。数据归一化可以使所有功能达到相同的量表，并降低具有广泛值的变量的效果。特征选择可以帮助识别最相关的变量并降低模型的复杂性，从而可以改善性能和对结果的更直接解释。将这些步骤组合在集合方法中可以导致更准确，更健壮的模型，该模型能够处理具有缺失值，离群值和不平衡类的复杂数据集。在第二阶段，使用网格搜索调整了ML算法的超参数。稍后，合奏方法是通过组合单个调整良好的ML模型来构建的。在最后阶段，使用共同的绩效评估措施评估模型的性能：准确性，精度，回忆和F1得分。图1中描述了所提出的框架的一般概述。
用于检测和分类恶意软件的框架...
抽象恶意软件构成了对网络基础架构的主要威胁，该威胁容易受到几种破坏性恶意软件攻击的影响，例如病毒和勒索软件。传统的Antimalware软件可提供有限的效率，以防止恶意软件删除，因为不断发展的恶意软件能力（例如多态性）。Antimalware仅删除了其签名的恶意软件，并且对零日间攻击无效和无助，几项研究工作利用了监督和无监督的学习算法来检测和分类恶意软件，但假阳性占上风。这项研究利用机器学习来通过采用机器学习技术（包括特征选择技术以及网格搜索超参数优化）来检测和对恶意软件进行分类。主成分分析与Chi Square结合使用，以治愈维数的诅咒。支持向量机，K最近的邻居和决策树用两个数据集分别训练模型。使用混乱矩阵，精度，召回和F1评分评估了研究模型。使用CICMALMEM数据集分别使用K最近的邻居，决策树和支持向量机获得了99％，98.64％和100％的精度，该数据集分别具有相等数量的恶意软件和良性文件，K最近的邻居无法实现误报。未来的作品包括采用深度学习和集成学习作为分类器以及实施其他超参数优化技术。关键字：恶意软件检测，功能选择，超参数调整，网格搜索，机器学习。Accuracy of 97.7%,70% and 96% was achieved with K Nearest Neighbor, Decision Tree and Support Vector Machine respectively with Dataset_Malware.csv dataset, K Nearest Neighbor achieved False Positives of 38.The Model was trained separately with default hyperparameters of the chosen algorithms as well as the optimal hyperparameters obtained from Grid Search and it was discovered that optimizing超参数和与主组件分析获得的功能和Chi Square获得的功能使用具有相等数量的良性和恶意文件（CICMALMEM数据集）的数据集训练模型，从而通过支持向量机获得了最佳性能。简介的使用互联网的使用兴起，这是一个全球互连计算机网络的网络，带来了新的风险和漏洞。网络安全面临的主要问题之一是恶意攻击（Abiola＆Marhusin，2018年）。恶意软件（也称为恶意软件）是侵入性软件，其设计具有伤害的特定目标，获得
与KNN的性能有关的调查...
摘要。这项研究使用三种不同的机器学习算法来构建用于糖尿病预测的模型，并比较每个模型的准确性，这些算法是K最近的邻居（KNN），逻辑回归和特质梯度提升（XGBoost）。这项研究的目标是找到一种用于糖尿病预测的精确算法，这确实是为医生诊断糖尿病的导电性。以这种方式，患者可以按时获得适当的治疗。在构建模型之前，数据集是通过标准缩放和综合少数族裔过度采样（SMOTE）来进行处理的，以平衡类。然后，使用网格搜索简历来找到模型的最佳参数。最后，结果表明，KNN的精度为82％，其次是XGBoost的精度，为79.87％，而Lo-Cistic回归为75.5％。KNN算法的优点是，它仅考虑训练样本与新样本之间的距离，这些距离将在没有任何其他计算的情况下预测。结果，KNN在这三种算法中表现出了最佳性能。将来，本研究可以扩大数据集的大小并尝试更多参数，以便在糖尿病预测模型上获得更高的准确性。
基于二维半导体的Wafer尺度功能电路，并通过机器学习优化的制造
摘要：由对石墨烯的开创性研究触发，已经研究了二维分层材料（2DLM）的家族已有十多年了，并且已经证明了具有吸引力的功能。然而，仍然存在挑战，抑制了高质量的增长和电路水平的整合，而先前研究的结果仍然远远不符合工业标准。在这里，我们通过利用机器学习（ML）算法来评估影响MOS 2顶部门控型晶体管（FET）的电气特性的关键过程参数来克服这些挑战。然后通过ML与网格搜索相结合来指导晶圆尺度的制造过程，以使设备性能（包括移动性，阈值电压和亚阈值秋千）合作。针对MOS 2 FET实施了62级香料建模，并进一步用于构建功能性数字，模拟和光电检测电路。最后，我们介绍了晶圆尺度的测试FET阵列，以及使用行业标准设计流和流程的4位全加法器。总的来说，这些结果在实验中验证了ML辅助制造优化对超硅电子材料的应用潜力。
通过脑电图在线识别情绪
摘要 — 脑信号的自动模式识别可以带来新的体验，增强广泛领域的应用。其研究领域之一是通过脑电图 (EEG) 识别情绪，与其他方法相比，它显示出独特的优势。然而，脑机接口 (BCI) 的研究通常分为两个连续的阶段：数据收集和数据分析。这些阶段在生产环境中的功能系统视角中留下了一个空白，因为从业者需要等待相当长的时间才能看到当前活动的结果。在这项工作中，利用开放资源开发了一个情绪（积极、中性和消极）的在线分类系统。使用 SEED IV 数据集训练了五个机器学习模型，该数据集标有不同的情绪。使用嵌套交叉验证和网格搜索对模型进行训练和测试，以获得最佳超参数。Python 中的算法实现与 OpenBCI 软件集成，以捕获 EEG 信号、处理它们并命令模拟。单个受试者的最佳平均准确率为76.19%，全体受试者的平均准确率为57.07%，信号处理和预测的平均执行时间加起来约为1毫秒，展现了实时特性的应用潜力。
基于增强的 BCI-EEG 分类...
摘要 — 目的：脑电信号被记录为多维数据集。我们提出了一个基于增强协方差的新框架，该框架源自自回归模型，以改进运动想象分类。方法：从自回归模型可以推导出 Yule-Walker 方程，该方程显示了对称正定矩阵的出现：增强协方差矩阵。对协方差矩阵进行分类的最新技术基于黎曼几何。因此，一个相当自然的想法是将这种基于黎曼几何的方法应用于这些增强协方差矩阵。创建增强协方差矩阵的方法与 Takens 为动态系统提出的延迟嵌入定理有着自然的联系。这种嵌入方法基于两个参数的知识：延迟和嵌入维度，分别与自回归模型的滞后和阶数有关。除了标准网格搜索之外，这种方法还提供了计算超参数的新方法。结果：增强协方差矩阵的 ACM 性能优于任何最先进的方法。我们将使用 MOABB 框架在多个数据集和多个主题上测试我们的方法，同时使用会话内和跨会话评估。结论：结果的改善是由于增强协方差矩阵不仅包含空间信息，还包含时间信息。因此，它通过嵌入过程包含有关信号非线性分量的信息，从而允许利用动态系统算法。意义：这些结果扩展了基于黎曼距离的分类算法的概念和结果。
基于深CNN方法的MR脑图像中的有效肿瘤检测：i-Yolov5
摘要随着计算机技术的出现，人工智能（AI）有助于放射科医生诊断脑肿瘤（BT）。可以在医疗保健中提高疾病的早期发现导致进一步的治疗，其中典型的AI系统应用在时间和节省的方面发挥了至关重要的作用。磁共振（MR）图像通过图像增强技术增强，以改善对比度和颜色的效果。此外，对于BT的几种类型的MR成像问题，传统方法是无偿的。深度学习技术可以扩展，以帮助克服常规肿瘤检测中遇到的常见问题。因此，在这项工作中，已经提出了基于MR图像的BT检测的即兴Yolov5技术。最终，使用混合网格搜索优化器算法（HGSOA）应用高参数优化（HPO）的想法，以增强拟议深神经网络中超级参数的肿瘤检测性能。为了评估提出的模型的有效性，麦卡洛克的算法rithm用于定位肿瘤区域分割的图像，并且还使用真实注释的图像检查了分割结果。使用MW脑测试图像进行了各种实验，以测量提出的微调模型的准确性。最后，将分类指标与现有的最新技术进行比较，包括MSE，PSNR，SSIM，FSIM和CPU时间，以证明所提出的模型的有效性。在MRI-BT的分类学中，CNN实现了更大的精确性。
美国海军舰船打捞手册第 4 卷 - 深海作业
1 简介 1-1 简介 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 1-2 范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-2 1-3 历史视角。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-2 1-4 技术演变。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-3 1-5 理念 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-4 1-6 救助监督员的角色。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-5 2 水下搜索和回收技术 2-1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-1 2-2 水下搜索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-1 2-2.1 搜索分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-2 2-2.2 搜索工具。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 2-2.2.1 回声测深仪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 2-2.2.2 侧扫声纳。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 2-2.2.3 Pinger 定位器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-5 2-2.2.4 磁力计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..2-6 2-2.2.5 光学成像系统 ..。。。。。。。。 < /div>.................. div>.2-6 2-2.2.6 遥控潜水器 (ROV) ...。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . . . . 2-7 2-2.2.7 导航系统 . . . . . . . div> . . . . . . . . . . . . . . . . . . div> . . . . . . . 2-7 2-2.3 损失数据分析 . . . . < div> 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> . 2-8 2-2.4 搜索概率分析 . . . . > . . . . . . < div> 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。。。。。。。。。.........2-7 2-2.2.7 导航系统 ....... div>.................. div>.......2-7 2-2.3 损失数据分析 ....< div> 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>.2-8 2-2.4 搜索概率分析 ..........< div> 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-8 2-2.5 搜索模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-8 2-2.5.1 并行网格搜索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-9 2-2.5.2 恒定范围搜索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-10 2-2.5.3 “Z”搜索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-11 2-2.5.4 ROV 箱搜索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....2-11 2-2.6 搜索覆盖范围 .................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-11 2-2.6.1 幅宽。.....................。。。。。。。。。。。。。。2-11 2-2.6.2 车道间距。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....2-12 2-2.6.3 范围重叠 .................。。。。。。。。。。。。。。。。2-12 2-2.7 搜索时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....................2-12 2-2.8 联系人分类。..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...........2-13 2-3 搜索与回收作业之间的过渡 ..2-13 2-4 水下回收 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....2-14 2-4.1 恢复系统。...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-14
使用监督的机器学习和
630612，印度泰米尔纳德邦1 yoheswari1988@gmail.com摘要：社交媒体的兴起为沟通和互动创建了一个新的平台，但它也促进了诸如网络欺凌之类的有害行为的传播。在社交媒体平台上检测和缓解网络欺凌是需要先进技术解决方案的关键挑战。本文使用监督机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术的组合提出了一种新的网络欺凌检测方法，并通过优化算法增强了。拟议的系统旨在实时识别和分类网络欺凌行为，从社交媒体帖子中分析文本数据以检测有害内容。使用有监督的ML算法（例如支持向量机（SVM），决策树和随机森林），该模型在大型标记的欺凌和非欺凌内容的实例上进行了训练。NLP技术，包括情感分析，关键字提取和文本矢量化，用于预处理和将数据转换为适合机器学习的格式。为了优化检测模型的性能，使用网格搜索，遗传算法和粒子群优化等技术可用于微调超参数，从而提高准确性和降低的假阳性。通过在各种社交媒体平台上进行的实验来验证系统的有效性，证明了其高精度检测网络欺凌的潜力。未来的工作将着重于增强模型对社交媒体中新兴语和不断发展的语言模式的适应性。