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Balaji Venkateswaran
Balaji Venkateswaran
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机器学习模型提升供应链行程时间预测能力
本研究论文探讨了应用机器学习和深度学习技术来准确预测供应链管理中的行程时间。该研究旨在通过开发一个利用历史数据估算库存行程持续时间的模型，来提高物流的一致性和绩效。准确的行程时间预测对于有效的规划、需求预测、交货时间管理以及最终的客户满意度至关重要。
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AI框架增强心血管疾病早期风险评估
研究人员开发了一个新颖的框架，结合了机器学习和深度神经网络，用于心血管疾病的早期检测。该系统利用来自物联网医疗设备（如心电图和血压监测器）的数据来识别关键健康指标。通过在集成架构中采用特征选择和优化的分类器（如支持向量机、随机森林和XGBoost），该框架旨在提高诊断准确性并减少假阳性。该系统设计用于云基础设施上的可扩展性，为主动医疗管理和临床决策支持提供了潜力。