使用AzureML进行心力衰竭预测 在此项目中，我们演示如何使用Azure ML Python SDK使用Azure AutoML和Hyperdrive服务来训练模型以预测由于心力衰竭导致的死亡率。 训练后，我们将部署最佳模型并通过使用它来评估模型端点。 项目设置与安装 若要设置此项目，我们需要访问Azure ML Studio。 项目设计的申请流程如下： 使用计算实例创建一个Azure ML工作区。 创建一个Azure ML计算群集。 从此资源库将心力衰竭预测数据集上载到Azure ML Studio。 将此存储库中附加的笔记本和脚本导入到Azure ML Studio中的“笔记本”部分。 笔记本中详细介绍了所有运行单元的说明。 数据集 概述 数据集用于评估心力衰竭患者的严重程度。 它包含2015年4月至12月在费萨拉巴德心脏病研究所和费萨拉巴德（巴基斯坦旁遮普）联合医院收集的

心衰预测 分类项目可根据某些患者属性预测由于心力衰竭导致的死亡。

心力衰竭预测 机器学习Streamlit Web应用程序可预测由心力衰竭引起的死亡率 数据集来源 数据集来自Kaggle。 作者是Davide Chicco和Giuseppe Jurman：机器学习可以仅凭血清肌酐和射血分数来预测心力衰竭患者的生存。 BMC Medical信息学与决策制定20，16（2020）。 网络应用功能 侧边栏目录 探索数据 关于心力衰竭的信息。 使用选定的熊猫功能进行数据集探索。 用于特定列比较的多选框功能。 具有可自定义的轴和图类型的可视化区域。 预测死亡率 侧栏上的用户输入功能（复选框，单选按钮，滑块和数字输入）。 数据框基于用户输入。 结论按钮可预测死亡率。 引文数据集来源 机器学习模型随机森林分类器 预测值 年龄 贫血-红细胞或血红蛋白减少（布尔型） creatinine_phosphokinase-血液中CPK酶的水平（mcg / L）

NR网络拒绝码-cause_value = 17 (0x11) (Network failure).docx

预测死亡事件的12个临床特征。 heart_failure_clinical_records_dataset.csv

NSA的辅载波添加和切换流程、SCG-Failure分析.pptxNSA的辅载波添加和切换流程、SCG-Failure分析.pptxNSA的辅载波添加和切换流程、SCG-Failure分析.pptxNSA的辅载波添加和切换流程、SCG-Failure分析.pptxNSA的辅载波添加和切换流程、SCG-Failure分析.pptx

delphi 2007/2009 在64位操作系统下调试结束时报 Assertion failure: "(!"SetThreadContext failed")"问题的补丁,下载后解压缩,然后运行,点击"Apply Path"就可以啦. Delphi_2007_2009_WOW64_Debugger_Fix

Modeling Fracture and Failure with Abaqus，是用abaqus学习断裂的好资源

NASA涡轮风扇故障预测 这个数据分析/机器学习项目研究了行为变量与故障发生之间的关系（就剩余的发动机循环而言），用于来自NASA研究项目的模拟运行涡扇数据。 该项目从对数据集的探索开始，随后是基于当前引擎读数的引擎剩余使用寿命（RUL）预测模型的开发。 建模技术包括线性回归和神经网络（使用TF-Keras）。 培训数据来自NASA预测中心数据存储库： : 可以在以下找到有关此调查的文章： : 项目目标 分析发动机性能与剩余使用寿命之间的关系。 开发剩余使用寿命的预测模型。 探索数据集 使用Jupyter笔记本浏览数据集，先进行数据质量检查，然后调查可变关系。 数据质量通常非常好，几乎没有数据丢失或数据类型不正确的情况，尽管随附的文档表明某些传感器上存在噪声。 在数据集中可以看到许多变量之间的强线性相关性，为子集预测模型的变量提供了坚实的基础： 许多变量分布是正态或偏态

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