دانلود و نمایش مقالات مرتبط با Machine learning Models::صفحه 1
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - Machine learning Models

تعداد مقالات یافته شده: 67
ردیف عنوان نوع
1 Non-destructive and contactless estimation of chlorophyll and ammonia contents in packaged fresh-cut rocket leaves by a Computer Vision System
تخمین غیر مخرب و بدون تماس محتویات کلروفیل و آمونیاک در برگ های موشک تازه برش خورده بسته بندی شده توسط یک سیستم کامپیوتر ویژن-2022
Computer Vision Systems (CVS) offer a non-destructive and contactless tool to assign visual quality level to fruit and vegetables and to estimate some of their internal characteristics. The innovative CVS described in this paper exploits the combination of image processing techniques and machine learning models (Random Forests) to assess the visual quality and predict the internal traits on unpackaged and packaged rocket leaves. Its perfor- mance did not depend on the cultivation system (traditional soil or soilless). The same CVS, exploiting its ma- chine learning components, was able to build effective models for either the classification problem (visual quality level assignment) and the regression problems (estimation of senescence indicators such as chlorophyll and ammonia contents) just by changing the training data. The experiments showed a negligible performance loss on packaged products (Pearson’s linear correlation coefficient of 0.84 for chlorophyll and 0.91 for ammonia) with respect to unpackaged ones (0.86 for chlorophyll and 0.92 for ammonia). Thus, the non-destructive and con- tactless CVS represents a valid alternative to destructive, expensive and time-consuming analyses in the lab and can be effectively and extensively used along the whole supply chain, even on packaged products that cannot be analyzed using traditional tools.
keywords: Contactless quality level assessment | Diplotaxis tenuifolia L | Image analysis | Packaged vegetables | Senescence indicators prediction
مقاله انگلیسی
2 A turnaround control system to automatically detect and monitor the time stamps of ground service actions in airports: A deep learning and computer vision based approach
یک سیستم کنترل چرخش برای شناسایی و نظارت خودکار بر مهرهای زمانی اقدامات خدمات زمینی در فرودگاه‌ها: یک رویکرد مبتنی بر یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری-2022
As it is widely known, several ground services are provided by the airports for the domestic and international flights of the commercial passenger aircraft. Some of these services are conducted during the period called as the turnaround which starts with the parking of the aircraft in the aprons before the flight and ends with their leave from the aprons for the flight. Turnaround processes achieved in short time periods allow using the limited airport resources including the service vehicles and staff effectively. In addition, commercial reputation losses and financial losses that may arise from delays can be reduced as well as the delay-associated turnaround penalties. In this article, a deep learning and computer vision based system that detects and allows monitoring the airport service actions is proposed. The proposed system is capable of analyzing all the primary ground services for an aircraft parking on its apron by employing the RGB video frame sequences obtained from a single fixed camera focusing on the apron. In the service detection and analysis modules of the proposed airport ground service analysis system, some deep learning-based subsystems and in-house-developed algorithms were included and utilized. For the training of the machine learning models, a study-specific dataset was used and the constructed learning models were evaluated on real-life cases. Experimental results obtained as a result of the performance evaluations show that the proposed system is quite successful with precision rates over 90% in the detection and analysis of the airport ground services. This study is one of the limited research studies in which deep learning and computer vision techniques have been applied to detect and analyze the ground service actions. The proposed system is also capable of real-time data processing/analysis and concurrent service action monitoring. Furthermore, it allows monitoring when the service is received by stamping the times of service start/end. In a consideration of industrial relevance or operational perspective, such a system may facilitate the airport ground service management noticeably and reduce the delay-associated costs caused by the timing of the ground services.
keywords: سیستم کنترل گردش فرودگاه | نظارت بر حرکت چرخشی | شناسایی وسایل نقلیه فرودگاهی | تشخیص چرخش | خدمات فرودگاهی | Airportturnaroundcontrolsystem | Turnaroundactionmonitoring | Airportvehicledetection | Turnaroundactiondetection | Airportgroundservices
مقاله انگلیسی
3 Animal biometric assessment using non-invasive computer vision and machine learning are good predictors of dairy cows age and welfare: The future of automated veterinary support systems
ارزیابی بیومتریک حیوانات با استفاده از بینایی کامپیوتری غیرتهاجمی و یادگیری ماشینی پیش‌بینی‌کننده خوبی برای سن و رفاه گاوهای شیری هستند: آینده سیستم‌های پشتیبانی خودکار دامپزشکی-2022
Digitally extracted biometrics from visible videos of farm animals could be used to automatically assess animal welfare, contributing to the future of automated veterinary support systems. This study proposed using non- invasive video acquisition and biometric analysis of dairy cows in a robotic dairy farm (RDF) located at the Dookie campus, The University of Melbourne, Australia. Data extracted from dairy cows were used to develop two machine learning models: a biometrics regression model (Model 1) targeting (i) somatic cell count, (ii) weight, (iii) rumination, and (iv) feed intake and a classification model (Model 2) mapping features from dairy cow’s face to predict animal age. Results showed that Model 1 achieved a high correlation coefficient (R = 0.96), slope (b = 0.96), and performance, and Model 2 had high accuracy (98%), low error (2%), and high performance without signs of under or overfitting. Models developed in this study can be used in parallel with other models to assess milk productivity, quality traits, and welfare for RDF and conventional dairy farms.
keywords: هوش مصنوعی | فیزیولوژی گاو | ماستیت | بیومتریک حیوانات | سنجش از راه دور برد کوتاه | Artificial intelligence | Cows physiology | Mastitis | Animal biometrics | Short range remote sensing
مقاله انگلیسی
4 Quantum Machine Learning Applications in the Biomedical Domain: A Systematic Review
کاربردهای یادگیری ماشین کوانتومی در حوزه زیست پزشکی: مرور سیستماتیک-2022
Quantum technologies have become powerful tools for a wide range of application disciplines, which tend to range from chemistry to agriculture, natural language processing, and healthcare due to exponentially growing computational power and advancement in machine learning algorithms. Furthermore, the processing of classical data and machine learning algorithms in the quantum domain has given rise to an emerging field like quantum machine learning. Recently, quantum machine learning has become quite a challenging field in the case of healthcare applications. As a result, quantum machine learning has become a common and effective technique for data processing and classification across a wide range of domains. Consequently, quantum machine learning is the most commonly used application of quantum computing. The main objective of this work is to present a brief overview of current state-of-the-art published articles between 2013 and 2021 to identify, analyze, and classify the different QML algorithms and applications in the biomedical field. Furthermore, the approach adheres to the requirements for conducting systematic literature review techniques such as research questions and quality metrics of the articles. Initially, we discovered 3149 articles, excluded the 2847 papers, and read the 121 full papers. Therefore, this research compiled 30 articles that comply with the quantum machine learning models and quantum circuits using biomedical data. Eventually, this article provides a broad overview of quantum machine learning limitations and future prospects.
INDEX TERMS: Quantum computing | quantum machine learning | biomedical and healthcare.
مقاله انگلیسی
5 HealthCloud: A system for monitoring health status of heart patients using machine learning and cloud computing
HealthCloud: سیستمی برای نظارت بر وضعیت سلامت بیماران قلبی با استفاده از یادگیری ماشین و محاسبات ابری-2022
In the context of the global health crisis of 2020, the tendency of many people to self-diagnose at home virtually, prior to any physical interaction with medical professionals, has been increased. Existing self-diagnosis systems include those accessible via the Internet, which involve entering one’s symptoms. Several other methods do exist, for example, people read medical blogs or notes, which are often wrongly interpreted by them and they arrive at a completely different assumption regarding the cause of their symptoms. In this paper, a system called HealthCloud is proposed, for monitoring health status of heart patients using machine learning and cloud computing. This study aims to offer the ‘best of both worlds’, by combining the information required for the person to understand the disease in sufficient detail, with an accurate prediction as to whether they may have (in this case) heart disease or not. The presence of heart disease is predicted using machine learning algorithms such as Support Vector Machine, K-Nearest Neighbours, Neural Networks, Logistic Regression and Gradient Boosting Trees. This paper evaluates these machine learning algorithms to obtain the most accurate model, in compliance with Quality of Service (QoS) parameters. The performance of these machine learning models is measured and compared using the metrics such as Accuracy, Sensitivity (Recall), Specificity, AUC scores, Execution Time, Latency, and Memory Usage. For better establishment of the results, these machine learning algorithms have been cross validated with 5-fold cross validation technique. With an accuracy rate of 85.96%, it has been found that Logistic Regression is the most responsive and accurate model amongst those models assessed. The Precision, Recall, Cross Validation mean and AUC Score for this model were 95.83%, 76.67%, 81.68% and 96% respectively. The algorithm and the mobile application were tested on Google Cloud Firebase with existing user inputs from the dataset, as well as with unseen new data. The use of this system can assist patients, both in reaching self-diagnosis decisions and in monitoring their health.
keywords: Machine learning | Smart healthcare | Heart disease prediction | Cloud computing
مقاله انگلیسی
6 Machine learning based real-time visible fatigue crack growth detection
یادگیری ماشین مبتنی بر تشخیص رشد ترک خستگی قابل مشاهده در زمان واقعی-2021
Many large-scale and complex structural components are applied in the aeronautics and automobile industries. However, the repeated alternating or cyclic loads in service tend to cause unexpected fatigue fracture. Therefore, developing real-time and visible monitoring methods for fatigue crack initiation and propagation is critically important for the structural safety. This paper proposes a machine learning-based fatigue crack growth detection method that combines computer vision and machine leaning. In our model, computer vision is used for data creation, and the machine learning model is used for crack detection, then computer vision is used for marking and analyzing the crack growth path and length. We apply seven models for the crack classification and find that the decision tree is the best model in this research. The experimental results prove the effectiveness of our method and the crack length measurement accuracy achieved is 0.6 mm. Furthermore, the slight machine learning models help us realize the real-time and visible fatigue crack detection.
Keywords: Fatigue crack | Growth prediction | Mechanoresponsive luminogen | Structural health monitoring | Computer vision | Machine learning
مقاله انگلیسی
7 Observing and predicting knowledge worker stress, focus and awakeness in the wild
مشاهده و پیش بینی استرس ، تمرکز و بیداری کارگران دانش در طبیعت-2021
Knowledge workers face many challenges in the workplace: work is fragmented, disruptions are constant, tasks are complex, and work hours can be long. These challenges can affect knowledge workers’ stress, focus and awakeness, and in turn their interaction with the digital environment, the quality of work performed and theirproductivity in general. We report on a field study with 14 knowledge workers over an eight-week period in which we investigated, using experience sampling, how the workers experience stress and awakeness over time. During this field study, we also collected biometric data including heart- and skin-related measures, which we then used to investigate if it is possible to predict stress, focus and awakeness, in the moment. We observed andreport on various trends in knowledge worker stress and awakeness levels over several weeks, finding that people tend to have certain “baseline” levels for these aspects. Moreover, we found that days with high levels of stress tend to cluster, similarly as the days with low awakeness. We further show that machine learning models can bebuilt from the data of a single minimally invasive device to predict stress, focus, and awakeness. Overall, we found that our models were capable of large improvements in precision and recall in comparison to a random classifier for stress (25.9% increase over random for precision, 4.2% for recall) and awakeness (52.4% increase in precision, 40.8% in recall). The abstract concept of focus proved to be the hardest to predict (26.0% increase in precision, 27.8% decrease in recall).
Keywords: Biometrics | Psycho-Physiological Data | Stress | Awakeness | Focus | Computer Interaction | Ubiquitous Computing | Empirical Study | User Centered Design
مقاله انگلیسی
8 Behavioral biometrics & continuous user authentication on mobile devices: A survey
بیومتریک رفتاری و احراز هویت مداوم کاربر در دستگاه های تلفن همراه: یک مرور-2021
This paper offers an up-to-date, comprehensive, extensive and targeted survey on Behavioral Biometrics and Continuous Authentication technologies for mobile devices. Our aim is to help interested researchers to effectively grasp the background in this field and to avoid pitfalls in their work. In our survey, we first present a classification of behavioral biometrics technologies and continuous authentication for mobile devices and an analysis for behavioral biometrics collection methodologies and feature extraction techniques. Then, we provide a state-of-the-art literature review focusing on the machine learning models performance in seven types of behavioral biometrics for continuous authentication. Further, we conduct another review that showed the vulnerability of machine learning models against well-designed adversarial attack vectors and we highlight relevant countermeasures. Finally, our discussions extend to lessons learned, current challenges and future trends.
Keywords: Machine Learning | Behavioral Biometrics | Continuous Authentication | Mobile Devices | Attacks | Defense | Survey
مقاله انگلیسی
9 پیش بینی قیمت بیت کوین با استفاده از یادگیری ماشین: یک رویکر برای مهندسی ابعاد نمونه
سال انتشار: 2020 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 32
پس از فراز و فرودهای قیمت های ارزهای رمزنگاری شده در سال های اخیر، بیت کوین به صورت فزاینده ای به عنوان یک دارایی برای سرمایه گذاری در نظر گرفته شده است. به خاطر ماهیت بسیار بی ثبات قیمت بیت کوین، لازم است تا پیش بینی های مناسبی صورت گیرد تا، بر اساس آن، بتوان در مورد سرمایه گذاری تصمیم گیری نمود. با وجودی که تحقیقات جاری برای پیش بینی دقیق تر قیمت بیت کوین از یادگیری ماشین استفاده کرده اند، تعداد اندکی از آنها به امکان استفاده از تکنیک های مختلف مدل سازی برای نمونه هایی با ساختار داده ای و ویژگی های بعدی مختلف توجه کرده اند. به منظور پیش بینی بهای بیت کوین در فرکانس های مختلف با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین، ابتدا قیمت بیت کوین را بر اساس قیمت روزانه و قیمت فرکانس بالا طبقه بندی می کنیم. مجموعه ای از ویژگی های با ابعاد بالا از جمله دارایی و شبکه، معاملات و بازار، توجه و قیمت لحظه ای طلا برای پیش بینی قیمت روزانه بیت کوین استفاده می شود، در حالی که ویژگی های اصلی تجارت که از تبادل ارز رمزنگاری شده حاصل شده اند، برای پیش بینی قیمت در فواصل 5 دقیقه ای استفاده می شوند. روشهای آماری شامل رگرسیون لجستیک و آنالیز افتراقی خطی برای پیش بینی قیمت روزانه بیت کوین با ویژگی های ابعاد بالا، به دقت 66٪ رسیده و از الگوریتم های یادگیری پیچیده تر ماشین پیشی می گیرند. در مقایسه با نتایج مبنا برای پیش بینی قیمت روزانه، با بالاترین دقت در روش های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشینی، به ترتیب 66٪ و 3/65٪، به عملکرد بهتری دست پیدا می کنیم. مدلهای یادگیری ماشینی، شامل جنگل تصادفی ،XGBoost، آنالیز افتراقی درجه دو، ماشین بردار پشتیبان و حافظه کوتاه مدت بلند برای پیش بینی قیمت 5 دقیقه ای بیت کوین که دقت آنها به 67.2% رسیده است، از روشهای آماری بهتر هستند. بررسی ما در مورد پیش بینی قیمت بیت کوین را می توان مطالعه ای مقدماتی در مورد اهمیت ابعاد نمونه در تکنیک های یادگیری ماشین در نظر گرفت.
کلمات کلیدی: مهندسی ابعاد نمونه | اصل Occam’s Razor | پیش بینی قیمت بیت کوین | الگوریتم های یادگیری ماشین
مقاله ترجمه شده
10 پیش بینی قیمت بیت کوین با استفاده از یادگیری ماشین: یک رویکر برای مهندسی ابعاد نمونه
سال انتشار: 2020 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 32
پس از فراز و فرودهای قیمت های ارزهای رمزنگاری شده در سال های اخیر، بیت کوین به صورت فزاینده ای به عنوان یک دارایی برای سرمایه گذاری در نظر گرفته شده است. به خاطر ماهیت بسیار بی ثبات قیمت بیت کوین، لازم است تا پیش بینی های مناسبی صورت گیرد تا، بر اساس آن، بتوان در مورد سرمایه گذاری تصمیم گیری نمود. با وجودی که تحقیقات جاری برای پیش بینی دقیق تر قیمت بیت کوین از یادگیری ماشین استفاده کرده اند، تعداد اندکی از آنها به امکان استفاده از تکنیک های مختلف مدل سازی برای نمونه هایی با ساختار داده ای و ویژگی های بعدی مختلف توجه کرده اند. به منظور پیش بینی بهای بیت کوین در فرکانس های مختلف با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین، ابتدا قیمت بیت کوین را بر اساس قیمت روزانه و قیمت فرکانس بالا طبقه بندی می کنیم. مجموعه ای از ویژگی های با ابعاد بالا از جمله دارایی و شبکه، معاملات و بازار، توجه و قیمت لحظه ای طلا برای پیش بینی قیمت روزانه بیت کوین استفاده می شود، در حالی که ویژگی های اصلی تجارت که از تبادل ارز رمزنگاری شده حاصل شده اند، برای پیش بینی قیمت در فواصل 5 دقیقه ای استفاده می شوند. روشهای آماری شامل رگرسیون لجستیک و آنالیز افتراقی خطی برای پیش بینی قیمت روزانه بیت کوین با ویژگی های ابعاد بالا، به دقت 66٪ رسیده و از الگوریتم های یادگیری پیچیده تر ماشین پیشی می گیرند. در مقایسه با نتایج مبنا برای پیش بینی قیمت روزانه، با بالاترین دقت در روش های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشینی، به ترتیب 66٪ و 3/65٪، به عملکرد بهتری دست پیدا می کنیم. مدلهای یادگیری ماشینی، شامل جنگل تصادفی ،XGBoost، آنالیز افتراقی درجه دو، ماشین بردار پشتیبان و حافظه کوتاه مدت بلند برای پیش بینی قیمت 5 دقیقه ای بیت کوین که دقت آنها به 67.2% رسیده است، از روشهای آماری بهتر هستند. بررسی ما در مورد پیش بینی قیمت بیت کوین را می توان مطالعه ای مقدماتی در مورد اهمیت ابعاد نمونه در تکنیک های یادگیری ماشین در نظر گرفت.
کلمات کلیدی: مهندسی ابعاد نمونه | اصل Occam’s Razor | پیش بینی قیمت بیت کوین | الگوریتم های یادگیری ماشین
مقاله ترجمه شده
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 4292 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 38559 :::::::: افراد آنلاین: 52