【摘 要】
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利用来自DC竞赛轴承故障检测数据集做了基于机器学习的轴承故障诊断研究。首先查看了轴承故障和正常状态的分布，然后利用XGBoost算法筛选出了20个核心建模特征，最后根据筛选出来的核心建模特征构建了随机森林、SVM和KNN3种机器学习模型，通过计算准确率、召回率、精确率、F1得分和ROC曲线下的面积（AUC）这5个性能指标来评估基于3种机器学习算法构建的预测模型在测试集上的预测效果。对比3个模型在测
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利用来自DC竞赛轴承故障检测数据集做了基于机器学习的轴承故障诊断研究。首先查看了轴承故障和正常状态的分布，然后利用XGBoost算法筛选出了20个核心建模特征，最后根据筛选出来的核心建模特征构建了随机森林、SVM和KNN3种机器学习模型，通过计算准确率、召回率、精确率、F1得分和ROC曲线下的面积（AUC）这5个性能指标来评估基于3种机器学习算法构建的预测模型在测试集上的预测效果。对比3个模型在测试集上表现的性能指标可以发现，基于随机森林算法构建的轴承故障诊断预测模型在AUC和准确率这两个核心指标上的评分都比其他两个模型高，它们的值都超过了90.00%，尤其是AUC达到了96.21%，效果最优。
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水稻作为世界上主要的粮食作物在左右着人民生活,水稻产量和品质更是国家人民关注问题,水稻的病害问题是导致产量损失的关键,如何快速发现水稻病害并实施有效的防治是一直亟需解决的问题。随着现代经济社会的进步和发展,计算机的广泛普及和技术的更新,人工智能在各个领域都得到了迅速的应用和发展。如何对这些智能装置所采集的数据,特别是对图像和数据等资料进行分析和处理,从中获得有用的信息,并有效、准确地处理水稻病害,
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概述了农业生态环境保护与农业可持续发展，针对新形势下农业生态环境保护与可持续发展的主要技术进行分析。
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通过对新浪微博中基于“谷爱凌”话题发声的博文内容和互动情况采集，识别该话题下的网络意见领袖；结合脉讯网媒监测平台的大数据，探究“谷爱凌”话题的网络传播内容、热度、渠道、情感等信息，并分析不同传播主体的叙事逻辑和背后原因，以期为焦点人物的理性舆论引导提供参考。
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