如今，乳腺癌已成为近年来最突出的死亡原因之一。在所有恶性肿瘤中，这是全球妇女最常见和主要的死亡原因。手动诊断这种疾病需要大量的时间和专业知识。乳腺癌的检测是耗时的，并且可以通过开发基于机器的乳腺癌预测来减少疾病的传播。在机器学习中，系统可以从先前的实例中学习，并使用各种统计，概率和优化方法从嘈杂或复杂的数据集中找到难以检测的模式。这项工作比较了几种机器学习算法的分类准确性，精度，灵敏度和新近收集的数据集的特异性。在这种工作决策树，随机森林，逻辑回归，天真的贝叶斯和XGBoost中，已经实施了这五种机器学习方法，以在我们的数据集中获得最佳性能。这项研究的重点是找到最佳的算法，该算法可以预测乳腺癌，以最高的准确性。这项工作在效率和有效性方面评估了每种算法数据分类的质量。并与该领域的其他已发表工作相比。实施模型后，本研究达到了最佳模型准确性，在随机森林和XGBoost上达到94％。

在全球范围内，有实质性的未满足需要有效地诊断各种疾病。不同疾病机制的复杂性和患者人群的潜在症状具有巨大挑战，以发展早期诊断工具和有效治疗。机器学习（ML），人工智能（AI）区域，使研究人员，医师和患者能够解决这些问题的一些问题。基于相关研究，本综述解释了如何使用机器学习（ML）和深度学习（DL）来帮助早期识别许多疾病。首先，使用来自Scopus和Science（WOS）数据库的数据来给予所述出版物的生物计量研究。对1216个出版物的生物计量研究进行了确定，以确定最多产的作者，国家，组织和最引用的文章。此次审查总结了基于机器学习的疾病诊断（MLBDD）的最新趋势和方法，考虑到以下因素：算法，疾病类型，数据类型，应用和评估指标。最后，该文件突出了关键结果，并向未来的未来趋势和机遇提供了解。

在这个时代，作为医疗的主要重点，这一时刻已经到来了。尽管令人印象深刻，但已经开发出来检测疾病的多种技术。此时，有一些类型的疾病COVID-19，正常烟，偏头痛，肺病，心脏病，肾脏疾病，糖尿病，胃病，胃病，胃病，骨骼疾病，自闭症是非常常见的疾病。在此分析中，我们根据疾病的症状进行了分析疾病症状的预测。我们研究了一系列症状，并接受了人们的调查以完成任务。已经采用了几种分类算法来训练模型。此外，使用性能评估矩阵来衡量模型的性能。最后，我们发现零件分类器超过了其他分类器。

痴呆症是一种神经精神脑障碍，通常会在一个或多个脑细胞停止部分或根本停止工作时发生。在疾病的早期阶段诊断这种疾病是从不良后果中挽救生命并为他们提供更好的医疗保健的至关重要的任务。事实证明，机器学习方法在预测疾病早期痴呆症方面是准确的。痴呆的预测在很大程度上取决于通常从归一化的全脑体积（NWBV）和地图集缩放系数（ASF）收集的收集数据类型，这些数据通常测量并从磁共振成像（MRIS）中进行校正。年龄和性别等其他生物学特征也可以帮助诊断痴呆症。尽管许多研究使用机器学习来预测痴呆症，但我们无法就这些方法的稳定性得出结论，而这些方法在不同的实验条件下更准确。因此，本文研究了有关痴呆预测的机器学习算法的性能的结论稳定性。为此，使用7种机器学习算法和两种功能还原算法，即信息增益（IG）和主成分分析（PCA）进行大量实验。为了检查这些算法的稳定性，IG的特征选择阈值从20％更改为100％，PCA尺寸从2到8。这导致了7x9 + 7x7 = 112实验。在每个实验中，都记录了各种分类评估数据。获得的结果表明，在七种算法中，支持向量机和天真的贝叶斯是最稳定的算法，同时更改选择阈值。同样，发现使用IG似乎比使用PCA预测痴呆症更有效。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

控制传染病是一个主要的健康优先事项，因为它们可以传播和感染人类，从而演变为流行病或流行病。因此，早期发现传染病是一种重要需求，许多研究人员已经开发出在早期诊断它们的模型。本文审查了用于传染病诊断的最新机器学习（ML）算法的研究文章。我们从2015年至2022年搜索了科学，ScienceDirect，PubMed，Springer和IEEE数据库，确定了审查的ML模型的优缺点，并讨论了推进该领域研究的可能建议。我们发现大多数文章都使用了小型数据集，其中很少有实时数据。我们的结果表明，合适的ML技术取决于数据集的性质和所需的目标。

一个躺在胸腔里的心脏的四个基本腔腔对一个人的生存至关重要，但讽刺地证明是最脆弱的。心血管疾病（CVD）也通常被称为心脏病，在过去几十年中，人类在人类死亡原因中稳步发展。考虑到这一点统计，很明显，患有CVDS的患者需要快速且正确的诊断，以便于早期治疗来减少死亡的机会。本文试图利用提供的数据，以培训分类模型，如逻辑回归，k最近邻居，支持向量机，决策树，高斯天真贝叶斯，随机森林和多层感知（人工神经网络），最终使用柔软投票合奏技术，以便尽可能多地诊断。

乳腺癌是所有癌症类型的第二大责任，多年来一直是许多死亡的原因，尤其是在女性中。现有诊断系统的任何即兴创作以检测癌症，都可以最大程度地减少死亡率。此外，最近阶段的癌症检测是科学界的主要研究领域，以提高生存率。正确选择机器学习工具可以确保高精度的早期预后。在本文中，我们研究了不同的机器学习算法，以检测患者是否可能面临乳腺癌。由于早期特征的隐式行为，我们实施了与PCA集成的多层感知模型，并建议它比其他检测算法更可行。我们的4层MLP-PCA网络已获得100％的最佳精度，而BCCD数据集的平均精度为90.48％。

血浆定义为物质的第四个状态，在高电场下可以在大气压下产生非热血浆。现在众所周知，血浆激活液体（PAL）的强和广谱抗菌作用。机器学习（ML）在医疗领域的可靠适用性也鼓励其在等离子体医学领域的应用。因此，在PALS上的ML应用可以提出一种新的观点，以更好地了解各种参数对其抗菌作用的影响。在本文中，通过使用先前获得的数据来定性预测PAL的体外抗菌活性，从而介绍了比较监督的ML模型。进行了文献搜索，并从33个相关文章中收集了数据。在所需的预处理步骤之后，将两种监督的ML方法（即分类和回归）应用于数据以获得微生物灭活（MI）预测。对于分类，MI分为四类，对于回归，MI被用作连续变量。为分类和回归模型进行了两种不同的可靠交叉验证策略，以评估所提出的方法。重复分层的K折交叉验证和K折交叉验证。我们还研究了不同特征对模型的影响。结果表明，高参数优化的随机森林分类器（ORFC）和随机森林回归者（ORFR）分别比其他模型进行了分类和回归的模型更好。最后，获得ORFC的最佳测试精度为82.68％，ORFR的R2为0.75。 ML技术可能有助于更好地理解在所需的抗菌作用中具有主要作用的血浆参数。此外，此类发现可能有助于将来的血浆剂量定义。

人们使用移动消息传递服务的增加导致了像网络钓鱼一样的社会工程攻击的传播，考虑到垃圾邮件文本是传播网络钓鱼攻击的主要因素之一，以窃取信用卡和密码等敏感数据。此外，关于Covid-19大流行的谣言和不正确的医疗信息在社交媒体上广泛分享，导致人们的恐惧和混乱。因此，过滤垃圾邮件内容对于降低风险和威胁至关重要。以前的研究依赖于机器学习和深入学习的垃圾邮件分类方法，但这些方法有两个限制。机器学习模型需要手动功能工程，而深度神经网络需要高计算成本。本文介绍了一种动态的深度集合模型，用于垃圾邮件检测，调整其复杂性并自动提取功能。所提出的模型利用卷积和汇集层进行特征提取以及基础分类器，如随机森林和极其随机的树木，用于将文本分类为垃圾邮件或合法的树。此外，该模型采用了Boosting和Bagging等集合学习程序。结果，该模型达到了高精度，召回，F1分数和精度为98.38％。

数据转换（DT）是将原始数据转换为支持特定分类算法的形式的过程，并有助于分析特殊目的的数据。为了提高预测性能，我们调查了各种数据变换方法。本研究在电信行业（TCI）中的客户流失预测（CCP）背景下进行，客户疲劳是一种常见的现象。我们提出了一种与CCP问题的机器学习模型相结合的数据转换方法的新方法。我们在公开的TCI数据集中进行了实验，并在广泛使用的评估措施方面评估了性能（例如，AUC，精确，召回和F测量）。在这项研究中，我们提出了全面的比较来肯定转化方法的影响。比较结果和统计检验证明，大多数所提出的基于数据转换的优化模型显着提高了CCP的性能。总的来说，通过这份手稿介绍了电信行业的有效和优化的CCP模型。

Machine learning is the study of computer algorithms that can automatically improve based on data and experience. Machine learning algorithms build a model from sample data, called training data, to make predictions or judgments without being explicitly programmed to do so. A variety of wellknown machine learning algorithms have been developed for use in the field of computer science to analyze data. This paper introduced a new machine learning algorithm called impact learning. Impact learning is a supervised learning algorithm that can be consolidated in both classification and regression problems. It can furthermore manifest its superiority in analyzing competitive data. This algorithm is remarkable for learning from the competitive situation and the competition comes from the effects of autonomous features. It is prepared by the impacts of the highlights from the intrinsic rate of natural increase (RNI). We, moreover, manifest the prevalence of the impact learning over the conventional machine learning algorithm.

心脏病已成为对人类生活产生重大影响的最严重疾病之一。在过去的十年中，它已成为全球人民死亡的主要原因之一。为了防止患者进一步损害，准确地诊断为心脏病是一个重要因素。最近，我们看到了非侵入性医学程序的用法，例如医学领域的基于人工智能的技术。专门的机器学习采用了多种算法和技术，这些算法和技术被广泛使用，并且在较少的时间以诊断心脏病的准确诊断非常有用。但是，对心脏病的预测并不是一件容易的事。医疗数据集的规模不断增加，使从业者了解复杂的特征关系并做出疾病预测是一项复杂的任务。因此，这项研究的目的是从高度维数据集中确定最重要的风险因素，这有助于对心脏病的准确分类，并减少并发症。为了进行更广泛的分析，我们使用了具有各种医学特征的两个心脏病数据集。基准模型的分类结果证明，相关特征对分类精度产生了很大的影响。即使功能减少，与在全功能集中训练的模型相比，分类模型的性能随着训练时间的减少而显着提高。

皮肤癌的发病率在全世界一直在稳步上升，这是一个严重的问题。早期诊断有可能大大减少疾病造成的伤害，但是，传统活检是一种劳动密集型和侵入性的手术。此外，许多农村社区不容易获得医院，并且不希望因为他们认为可能是小问题而访问一个。使用机器学习和深度学习进行皮肤癌分类可以提高可及性，并减少传统病变检测过程中涉及的不适程序。这些模型可以包裹在网络或移动应用程序中，并为更多的人口提供服务。在本文中，在常见皮肤病变的基准HAM10000数据集上测试了两个这样的模型。它们是带有分层k折的随机森林，并且是Mobilenetv2（在其余的论文中称为Mobilenet）。使用Tensorflow和Pytorch框架分别训练Mobilenet模型。深度学习和机器学习模型的并排比较，以及对在资源约束的移动环境中针对皮肤病变诊断的不同框架的相同深度学习模型的比较。结果表明，这些模型中的每一个在不同的分类任务上都更好。为了获得更大的总回忆，准确性和恶性黑色素瘤的检测，张量流动性是更好的选择。但是，为了检测非癌性皮肤病变，Pytorch Mobilenet被证明更好。当涉及到中等正确性的计算成本低时，随机森林是更好的算法。

随着软件量表和复杂性的快速增长，将大量错误报告提交到错误跟踪系统中。为了加快缺陷维修的速度，需要对这些报告进行准确的分类，以便可以将其发送给适当的开发人员。但是，现有的分类方法仅使用错误报告的文本信息，从而导致其性能较低。为了解决上述问题，本文提出了一种用于错误报告的新自动分类方法。创新是，当对错误报告进行分类时，除了使用报告的文本信息外，还考虑了报告的意图（即建议或解释），从而提高了分类的性能。首先，我们从四个生态系统（Apache，Eclipse，Gentoo，Mozilla）收集错误报告，并手动注释它们以构建实验数据集。然后，我们使用自然语言处理技术来预处理数据。在此基础上，BERT和TF-IDF用于提取意图的功能和多个文本信息。最后，这些功能用于训练分类器。对五个分类器（包括k-nearest邻居，天真的贝叶斯，逻辑回归，支持向量机和随机森林）的实验结果表明，我们提出的方法可实现更好的性能，其F量度从87.3％达到95.5％。

胆道是一个管网络，将肝脏与胆囊连接到胆囊，这是一个正下方的器官。胆管是胆汁树中的主要管。胆管的扩张是人体中更多主要问题的关键指标，例如石头和肿瘤，这些问题通常是由胰腺或Vater的乳头状引起的。在许多情况下，胆管扩张的检测对于初学者或未经训练的医务人员来说可能具有挑战性。即使是专业人士也无法用肉眼检测到胆管扩张。这项研究提出了一种基于视觉的独特模型，用于初始诊断。为了从磁共振图像分割胆道树，框架使用了不同的图像处理方法（MRI）。在对图像的感兴趣区域进行了细分后，对其进行了许多计算，以提取10个特征，包括主要轴和次要轴，胆管区域，胆汁树面积，紧凑性和某些纹理特征（对比度，平均值，方差和相关性）。这项研究使用了约旦安曼国王侯赛因医学中心的图像数据库，其中包括200张MRI图像，100例正常病例和100例胆管扩张的患者。提取特征后，使用各种分类器来确定患者的健康状况（正常或扩张）。研究结果表明，提取的特征在曲线下的准确性和面积方面与所有分类器都很好。这项研究的独特之处在于，它使用自动方法从MRI图像中分割胆汁树，并且科学地将检索到的特征与胆道树状态相关联，而文献中从未做过。

心脏病是当今世界的重大挑战之一，以及全球许多死亡的主要原因之一。最近的机器学习（ML）应用程序的进步表明，使用心电图（ECG）和患者数据，在早期阶段检测心脏病是可行的。然而，ECG和患者数据往往是不平衡的，这最终引起了传统ML的挑战，无偏见。多年来，许多研究人员和从业者都公开了几个数据级别和算法级别解决方案。为了提供更广泛的现有文献，本研究采用系统的文献综述（SLR）方法来揭示与心脏病预测中的不平衡数据相关的挑战。在此之前，我们使用从2012年和11月15日至11月15日之间的知名期刊获得的451个参考文献进行了荟萃分析。对于深入的分析，考虑到以下因素，考虑了49个参考文献，考虑到以下因素：心脏病类型，算法，应用程序和解决方案。我们的SLR研究表明，当时当前的方法在处理不平衡数据时遇到各种打开问题/问题，最终阻碍其实际适用性和功能。

在医疗保健系统中，需要患者使用可穿戴设备进行远程数据收集和对健康数据的实时监控以及健康状况的状态。可穿戴设备的这种采用导致收集和传输的数据量显着增加。由于设备由较小的电池电源运行，因此由于设备的高处理要求以进行数据收集和传输，因此可以快速减少它们。鉴于医疗数据的重要性，必须所有传输数据遵守严格的完整性和可用性要求。减少医疗保健数据的量和传输频率将通过使用推理算法改善设备电池寿命。有一个以准确性和效率改善传输指标的问题，彼此之间的权衡，例如提高准确性会降低效率。本文表明，机器学习可用于分析复杂的健康数据指标，例如数据传输的准确性和效率，以使用Levenberg-Marquardt算法来克服权衡问题，从而增强这两个指标，从而通过少较少的样本来传输，同时保持维护准确性。使用标准心率数据集测试该算法以比较指标。结果表明，LMA最好以3.33倍的效率进行样本数据尺寸和79.17％的精度，在7种不同的采样案例中具有相似的准确性，用于测试，但表明效率提高。与具有高效率的现有方法相比，这些提出的方法使用机器学习可以显着改善两个指标，而无需牺牲其他指标。

临床数据管理系统和人工智能方法的快速进展使个性化药物的时代能够。重症监护单位（ICU）是这种发展的理想临床研究环境，因为它们收集了许多临床数据，并且是高度计算机化的环境。我们在使用临床自然语言的前瞻性ICU数据库中设计了一种回顾性临床研究，帮助早期诊断严重生病的儿童心力衰竭。该方法包括学习算法的实证实验，以了解法国临床票据数据的隐藏解释和呈现。本研究包括1386名患者的临床票据，符合5444行票据。有1941个阳性案件（总计36％）和3503个使用标准方法的独立医生分类的负案件。多层的感知者神经网络优于其他判别和生成的分类器。因此，所提出的框架产生了总体分类性能，精度为89％，召回88％和89％的精度。本研究成功地应用了学习代表和机器学习算法，以检测单一法国机构中的临床自然语言的心力衰竭。需要进一步的工作来在其他机构和其他语言中使用相同的方法。

人们的个人卫生习惯在每日生活方式中照顾身体和健康的状况。保持良好的卫生习惯不仅减少了患疾病的机会，而且还可以降低社区中传播疾病的风险。鉴于目前的大流行，每天的习惯，例如洗手或定期淋浴，在人们中至关重要，尤其是对于单独生活在家里或辅助生活设施中的老年人。本文提出了一个新颖的非侵入性框架，用于使用我们采用机器学习技术的振动传感器监测人卫生。该方法基于地球通传感器，数字化器和实用外壳中具有成本效益的计算机板的组合。监测日常卫生常规可能有助于医疗保健专业人员积极主动，而不是反应性，以识别和控制社区内潜在暴发的传播。实验结果表明，将支持向量机（SVM）用于二元分类，在不同卫生习惯的分类中表现出约95％的有希望的准确性。此外，基于树的分类器（随机福雷斯特和决策树）通过实现最高精度（100％）优于其他模型，这意味着可以使用振动和非侵入性传感器对卫生事件进行分类，以监测卫生活动。