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World File Search System采样技术
出版商权利声明：这是作者接受的 Y. Yu 等人的稿件，“最先进的：AI 辅助替代建模和优化
摘要 — 微波滤波器是现代无线通信系统不可或缺的无源器件。如今，基于电磁 (EM) 仿真的设计过程已成为滤波器设计的常态。近年来，出现了许多基于 EM 的微波滤波器设计方法，以实现效率、自动化和可定制性。大多数基于 EM 的设计方法都以各种形式利用低成本模型（即替代模型），人工智能技术则协助替代模型建模和优化过程。本文重点研究替代模型辅助微波滤波器设计，首先分析基于不同设计目标函数的滤波器设计特点。然后，回顾了最先进的滤波器设计方法，包括替代模型建模（机器学习）方法和高级优化算法。其中包括滤波器设计中的三种基本技术：1）智能数据采样技术；2）高级替代模型建模技术。3）高级优化方法和框架。为了获得成功和稳定性，必须对它们进行量身定制或组合，以实现微波滤波器的特定特性。最后，讨论了新兴的设计应用和过滤器设计的未来趋势。
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。
![arxiv：2409.05215v1 [CS.LG] 8月8日-Athene Research](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2a68aa8b27f2f0f386156d6c10db4b3ec03bbf92.webp)
arxiv：2409.05215v1 [CS.LG] 8月8日-Athene Research
摘要。由于其数据驱动的性质，机器学习（ML）模型容易受到从数据中继承的偏差，尤其是在类别和组失衡的分类问题中。类别不平衡（在分类目标中）和群体失衡（在性行为或种族等属性中）可能会破坏ML效用和公平性。尽管类别和组失衡通常是在实际表格数据集中重合的，但有限的方法解决了这种情况。尽管大多数方法都使用过采样技术（例如插值）来降低了处于疾病的不平衡，但合成表格数据代理的最新进步提供了承诺，但尚未充分探索此功能。为此，本文进行了比较分析，以解决合成表格数据生成和各种抽样策略的最先进模型的类别和群体失衡。在四个数据集上进行的实验结果，证明了生成模型对缓解偏置的有效性，从而为朝这个方向进行进一步探索创造了机会。
报告在坎帕延伸下在ICFRE森林生物多样性组织的Campa扩展下的“森林地区土壤采样方法”的报告，H
该培训计划的开头是Sc-'G'的S Pattanaik博士和Hyderabad森林生物多样性的GCR博士的欢迎地址。他热烈欢迎所有参与者。在他的讲话中，他简要介绍了该研究所的授权，愿景和各种正在进行的研究活动。他还强调说，该研究所是“ Prakriti”计划的一部分，这是一项科学家的联系计划，旨在在学童中对保护自然的认识。Pattanaik博士进一步强调了培训计划的重要性，并指出土壤是植物生长的关键因素。因此，必须通过确定植物生长必需营养的状态来评估土壤特性和质量。他解释说，土壤采样技术涉及使用标准方法为整个区域（1公顷面积）收集代表性的土壤样品。最后，帕塔奈克博士重申了培训计划在评估土壤中宏观和微养分状态的重要性，这对于植物生产力至关重要。
高频脑电图检测与不确定性通过早期出口范式
脑电图（EEG）对于监测和诊断脑疾病至关重要。然而，脑电图信号遭受非脑部伪影引起的扰动，从而限制了其效率。当前的伪影检测管道是渴望资源的，并且严重依赖手工制作的功能。此外，这些管道本质上是决定性的，使它们无法捕获预测性不确定性。我们提出了E 4 g，这是一个高频脑电图检测的深度学习框架。我们的框架利用了早期出口范式，建立了能够捕获不确定性的模型的隐性集合。我们将对坦普尔大学的脑电图施工（v2.0）进行评估，以实现现状的分类结果。此外，E 4 g提供了良好的不确定性指标，可与采样技术相吻合，例如仅在一次前传球中蒙特卡洛辍学。e 4 g为支持临床医生在环框架中的不确定性感知人工检测打开了大门。
对Instagram作为社交媒体对品牌形象的影响的分析在PT Telkom Akses
摘要：自过去20年以来，社交媒体的使用一直在不断发展。社交媒体是一种营销工具，可以具有巨大的影响力，可以超越时间，边界或空间。在不断发展的数字时代，社交媒体已成为公司与用户互动并建立强大品牌形象的众多工具之一。Instagram已成为一个在创造知识和用户对品牌的偏好方面具有影响力的平台。本研究旨在确定Instagram对公司品牌形象的影响，即PT Telkom访问。本研究旨在通过Instagram识别和分析内容创建，内容共享，连接和社区构建的影响。最终，这项研究还深入研究了品牌形象对购买意图的影响。这项研究实施了定量方法，其中Instagram被视为独立变量和品牌形象，购买意图，市场份额，数字营销，客户体验和业务发展被视为因变量。使用的采样技术是非概率采样，所使用的分析方法是结构方程模型（SEM）。
morphvae：发展体素的形态设计 -
软机器人设计是一个复杂的领域，由于其复杂且广阔的搜索空间，面临着独特的挑战。在过去的文献中，进化计算算法（包括新型概率生成模型（PGM））在该领域显示了潜力。但是，这些方法是效率低下的样本，主要关注运动任务中的刚性机器人，这限制了它们在机器人设计自动化中的性能和应用。在这项工作中，我们提出了Morphvae，这是一种创新的PGM，它结合了多任务培训方案和精心制作的采样技术，称为“连续自然选择”，旨在增强样品效率。这种方法使我们能够从各种任务和时间进化阶段进行评估的样本中获得见解，同时保持光学效率和生物多样性之间的微妙平衡。通过各种运动和操纵任务的广泛表达，我们证实了形态在产生高性能和多样化设计方面的效率，超过了竞争性基线的性能。
用于量子化学的可扩展神经量子态架构
摘要 量子态神经网络表示的变分优化已成功应用于解决相互作用的费米子问题。尽管发展迅速，但在考虑大规模分子时仍存在重大的可扩展性挑战，这些分子对应于由数千甚至数百万个泡利算子组成的非局部相互作用的量子自旋哈密顿量。在这项工作中，我们引入了可扩展的并行化策略来改进基于神经网络的变分量子蒙特卡罗计算，以用于从头算量子化学应用。我们建立了 GPU 支持的局部能量并行性来计算潜在复杂分子哈密顿量的优化目标。使用自回归采样技术，我们展示了实现耦合簇所需的挂钟时间的系统改进，其中基线目标能量高达双激发。通过将所得自旋哈密顿量的结构纳入自回归采样顺序，性能得到进一步增强。与经典近似方法相比，该算法实现了令人鼓舞的性能，并且与现有的基于神经网络的方法相比，具有运行时间和可扩展性优势。
pontianak的食品供应链网络的青葱供应链
摘要。为了稳定印度尼西亚的葱的供应和价格，Java以外举行了一项生产开发计划。庞蒂亚纳克城是西卡利曼丹葱生产开发的领域之一。每年对Pontianak City的需求水平增加。这表明人均消费量增加。Pontianak的葱问题是高价波动。这不仅发生在消费者层面，而且发生在生产者层面。使用的方法是描述性的定性，可以用FSCN框架分析葱供应链，同时用来用运营效率和价格效率来衡量供应链绩效的描述性定量。使用的采样技术是目的抽样和雪球采样。结果表明，葱已经有一个明确的目标市场，链结构由2个营销渠道组成。供应链参与者由农民，收藏家，分销商，代理商和零售商组成。发生的合同协议是非正式的，而参与者之间的关系结构良好。供应链绩效显示营销渠道1和2尚未有效，而且价格尚未正确传输。
预测欧洲银行困境
本文开发了一种用于预测大型欧洲银行困境的预警系统。我们使用一种新的困境定义，该定义源自银行超出监管要求的余地，研究了三种机器学习技术相对于传统逻辑模型的表现。我们发现随机森林模型在样本外和时间外都表现出优越的性能。与以前的研究不同，我们还采用了一系列采样技术，表明无论使用哪种模型，它们都能显著提高识别困境事件的能力。此外，我们表明，相对于单个最佳表现模型，集成技术可以帮助提高性能。最后，利用最新的机器学习可解释性工具，我们表明与银行盈利能力和偿付能力密切相关的变量是预测银行困境的重要驱动因素。总体而言，我们的论文对银行监管机构和宏观审慎当局具有重要的实际意义，他们可以利用我们的研究结果提前发现银行的弱点，并采取先发制人的措施来维护金融稳定。