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kNearest Neighbors
kNearest Neighbors
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AI模型使用传感器数据准确分类帕金森病严重程度
研究人员开发了一种机器学习方法，利用三轴惯性测量单元（IMU）传感器的数据来分类帕金森病的严重程度。该研究比较了几种分类模型，其中LightGBM模型表现最佳，准确率、精确率、召回率和F1分数均达到约97%。其他模型如决策树和XGBoost的表现接近96%，而K近邻和支持向量机的准确率分别约为90%和94%。这种AI驱动的方法证明了其在无创PD严重程度预测方面的有效能力。
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图神经网络改进地下水砷预测
研究人员开发了图神经网络（GNNs）来预测地下水砷浓度，解决了美国一个重要的公共卫生问题。通过整合来自多个数据库（包括水质门户和矿产资源数据系统）的超过74,000个砷样本数据，他们创建了一个全面的数据集。他们的研究结果表明，GNNs通过有效考虑砷含量的空间依赖性，其性能可以媲美甚至超越梯度提升树等传统方法。