洪水是大自然最灾难性的灾难之一，对人类生活，农业，基础设施和社会经济系统造成了不可逆转和巨大的破坏。已经进行了几项有关洪水灾难管理和洪水预测系统的研究。实时对洪水的发作和进展的准确预测是具有挑战性的。为了估计大面积的水位和速度，有必要将数据与计算要求的洪水传播模型相结合。本文旨在减少这种自然灾害的极端风险，并通过使用不同的机器学习模型为洪水提供预测来促进政策建议。这项研究将使用二进制逻辑回归，K-Nearest邻居（KNN），支持向量分类器（SVC）和决策树分类器来提供准确的预测。通过结果，将进行比较分析，以了解哪种模型具有更好的准确性。
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近年来，在数字病理应用中，在研究和临床环境中越来越普遍的部署这些模型的部署证明了在数字病理应用中的深度学习模型的开发方面取得了巨大进步。尽管此类模型在解决DP应用程序中的基本计算任务方面表现出了前所未有的表现，但在适应转移学习的看不见数据时，它们会遭受灾难性的遗忘。随着对深度学习模型的需求越来越多地处理不断变化的数据分布，包括不断发展的患者人群和新的诊断测定法，持续的学习模型减轻了模型忘记的遗忘，需要在基于DP的分析中引入。但是，据我们所知，没有针对DP特定应用的此类模型的系统研究。在这里，我们提出了DP设置中的CL方案，其中的组织病理学图像数据来自不同来源/分布，其知识已集成到单个模型中，而无需从头开始训练所有数据。然后，我们建立了一个用于结直肠癌H＆E分类的增强数据集，以模拟图像外观的变化，并在拟议的CL方案中评估了CL模型性能。我们利用乳腺肿瘤H＆E数据集以及结直肠癌来评估不同肿瘤类型的CL。此外，我们在注释和计算资源的限制下在在线几弹性设置中评估了CL方法。我们揭示了DP应用中CL的有希望的结果，这可能为这些方法在临床实践中的应用铺平了道路。
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