小说的发展进步科学编程机器学习解决方案

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科学规划是一个多学科领域,使用先进的方法来理解和解决复杂的问题。与此同时,机器学习领域,使用统计技术给计算机系统学习和从数据中提取知识的能力,回答问题,和解决问题在不同的应用领域,而不需要显式的编程。都是令人兴奋的,复杂的,和相关领域的进展发生在一个巨大的步伐。

这个特殊的问题旨在汇集一些最重要的进步联盟的科学规划和相关领域的进展机器学习。因此,经过严格的选拔程序,这个数字包括9的作品让我们继续探索机器学习可以提供的可能性,尤其是对科学编程。

第一篇论文题为“64线Lidar-Based“智能车辆道路障碍检测算法的h .王等。在这个工作中,作者提出一个新颖的方法对道路障碍感应通过一个有效的和基于实时算法。这个工作提供贡献提高司机的安全使用64 -行激光雷达传感器和基于支持向量机的分类器。重点是检测障碍与集群对象位置和特定的功能。

第二篇论文题为“低成本命名实体识别的研究基于主动学习”黄h . et al。在这种情况下,作者提出在自然语言处理领域的进步。他们关注命名实体识别通过主动学习条件随机域分类器,这有助于改善其性能。为此,作者应用集群的创建K——方法。测试数据包括中国司法文书和中国电子医疗记录。

第三篇论文题为“设计和实现基于机器学习的身份识别模式”由w·瓦尔等。本文侧重于作者身份在英语和乌尔都语语言使用潜在狄利克雷分配模型。提出的方法是一种无监督的计算方法,可以处理数据的异构性,多样性写作和固有的模糊性语言乌尔都语。最后,作者用一个大语料库来测试提出了方法的性能。

第四篇论文题为“non-disturbing服务自动定制通知发送使用隐含的反馈”通过f·洛佩兹·埃尔南德斯等。工作地址的问题自动定制nondisturbing方式通知。这个想法是使用隐式反馈为了不直接问偏好的用户。为此,混合结合内容的过滤和协同过滤预测的最好通知用户在每个具体情况。

第五个论文题为“共识Clustering-Based欠采样方法不平衡学习”,俄南。在这部作品中,作者类工作不平衡,这是机器学习中的一个重要问题。他提出了一个共识clustering-based欠采样方法不平衡学习。工作也显示了一个实证分析2 33小规模和大规模的不平衡分类基准一起5聚类算法和它们的组合,也有监督学习方法。

第六届论文题为“对用户独特的身份验证机制的建设LMS平台上通过模型驱动工程(身边),j . f . Herrera-Cubides等。在这种情况下,作者身份验证问题。他们提出了一个安全的抽象模型基于模型驱动的学习管理系统工程。为此,作者提出了一个元模型与一套准则如何开展认证考虑所涉及的不同利益相关者。

第七篇论文是《设计和开发的大型跨语言剽窃Urdu-English语言对语料库”i汉尼弗et al。在这个工作中,作者关注跨语言剽窃检测剽窃的文本,即使写在不同的语言通过检查语义相似之处。本文的目的是现在使用英语和乌尔都语语言的结果。实现的目标,作者创造了一个语料库与2398年源对,公开为研究目的。

第八篇论文题为“航空电子设备图形硬件性能预测与机器学习”由s . r .吉拉德et al。作者创建一个系统设计工具来帮助预测图形的渲染性能硬件基于OpenGL库。他们提出取代昂贵的替代品的预测软件应用程序在桌面计算机上运行。此外,作者呈现一个工业现场与功能不习惯在训练阶段,得到一个误差小于4帧每秒。

最后论文题为“具有挑战性的天气和光照的影响上优于车牌检测由于环境中“Rio-Alvarez et al。作者工作在车牌自动识别系统中车牌拘留。他们研究的差异不同的描述符具体天气条件的有效性。他们状态图像受下雨影响不应包含在训练集,但图像受低照度条件应包括因为他们提高性能。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

客人编辑要感谢所有作者的贡献他们的努力和评论家的时间和严格的审查,可能使这个特殊的问题。

韦森特Garcia-Diaz
爱德华·r·Nunez-Valdez
Vijender k Solanki
卡洛斯·e·Montenegro-Marin

版权

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