《储能科学与技术》推荐|黄家辉 等:人工智能与储能技术融合的前沿...

集成高能效线性分类器提取信号特征和结构:Xu等提出了一种基于机器学习的读出通道,适用于多执行器数据存储系统,通过决策树分类和梯度提升直接检测数据符号。该学习模块集成了高能效线性分类器,从原始回读信号中提取特征和结构。实验结果表明,该检测精度高,对码间干扰(ISI)和抖动噪声具有鲁棒性。低复杂度的机器学习模块对...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.机器学习基础1.机器学习的定义、分类和发展历程。2.机器学习的基本概念,如数据、模型、训练、预测等。3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

决策树是一种用于分类和回归的监督学习模型,它从数据集合中提取出一系列的规则,基于特征对实例进行分类,可以理解为一组‘if-then’规则的集合。通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

4.熟悉不同声源及边界条件(如辐射和反射边界)的应用和影响;5.理解瞬态分析的原则、网格精度和时间步长要求,能够进行动态结果处理;6.在实操技能方面能够独立完成CAD模型导入和声学频域和瞬态仿真分析,完成数据后处理和结果可视化,以上理论知识和操作技能为深入学习声学仿真奠定基础;有限元仿真基础介绍??有限...

我的AI产品经理转型之路

监督学习:监督学习是机器学习的一种方法,通过训练数据集来学习从输入到输出的映射关系。训练数据集包含输入-输出对,模型使用这些已标记的数据进行训练,学习如何从输入预测输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树和随机森林等。

**阿里巴巴取得海关报关编码专利,确保分类编码的准确性**

专利摘要显示,本申请提供了一种海关、报关编码确定、决策树构建方法和介质,能够在提高物品分类编码的同时,确保分类编码的准确性(www.e993.com)2024年10月31日。其中,海关编码确定方法,包括:获得待处理物品的报关信息;根据报关信息,获取待处理物品的描述文本;对描述文本中属于设定维度的内容进行识别,得到识别结果;将识别结果与决策树进行匹配,在决策树...

重磅| 李为民/王成弟团队发文:创建了适宜国人的肺结节恶性风险...

该系统在第一阶段(Phase1)自动检出肺结节,利用决策树分类模型,根据密度和大小对肺结节进行初步风险分级;第二阶段(Phase2)融合影像、临床等信息,精确诊断高危肺结节;第三阶段(Phase2+),进一步纳入随访结果,建立多模态融合模型,确定极高危肺结节。并针对不同恶性风险等级的结节制定个性化随访及决策建议,以确保医疗...

华西医院团队创建适合中国人群的肺结节风险分级及精准管理策略

C-Lung-RADS第一阶段Phase1使用肺结节的密度类型、大小以及部分实性结节的实性成分比例作为决策树模型的输入,通过对每个分裂节点进行分析,提取出相应的大小阈值作为候选指标。随后,将这些基于不同密度类型所获得的阈值进行整合,并通过网格搜索技术,在群体水平上确定不同密度类型结节四种恶性风险分级的最优的阈值组合,以...

AI产品经理必知的100个专业术语|算法|向量|拟合|贝叶斯|大模型|...

随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习模型,试图找到一个超平面来最大化分类间隔。18、朴素贝叶斯(NaiveBayes)...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

ANN可以自动从数据中学习并提取特征,适用于处理大规模数据集和进行预测分析。在上面的这个研究中,人工神经网络被用来预测物种的濒危状态,利用其强大的数据处理能力和模式识别优势,帮助识别潜在的威胁物种。互补决策树互补决策树(complementarydecisiontree)是一种结合不同预测模型结果的技术,旨在提高分类或预测的准确...