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4-ENS-DATA-CHALLENGE-DREEM: DREEM数据挑战赛 (目前仍在进行中)。该挑战赛基于生理信号进行睡眠呼吸暂停检测...

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简介：
DREEM数据挑战赛。 （目前是第15届，但仍在持续进行中。） 该项目致力于通过分析生理信号来识别睡眠呼吸暂停的状况。 采用卷积神经网络（CNN）进行建模。 （该建模工作正在进行中...） 请参考以下链接获取数据集：请将文件命名为X_train.h5、X_test.h5、y_train.csv和y_benchmark.csv，并在JUPYTER NOTEBOOK中打开相应的CNN文件。

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  • DREEM 数据挑战（正在进行中，为第 22 轮）：基于生理信号检测睡眠呼吸暂停...
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    DREEM数据挑战正在举行其第22轮比赛，旨在通过分析生理信号来检测睡眠呼吸暂停。参与者需利用创新算法识别和量化睡眠过程中的异常情况。 DREEM数据挑战（第15个，但仍在进行...）：根据生理信号检测睡眠呼吸暂停。建立CNN。（正在进行中...） 如何使用？ 下载数据集后，请将文件分别重命名为X_train.h5、X_test.h5、y_train.csv和y_benchmark.csv，在JUPYTER NOTEBOOK中打开CNN文件。
     
  • Grasp-and-Lift EEG检测挑战赛-Kaggle比赛
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    Grasp-and-Lift EEG检测挑战赛是在Kaggle平台上举办的一场比赛，参赛者需利用EEG数据开发模型以准确预测物体抓取与提起的动作。 抓举Grasp-and-Lift EEG检测Kaggle比赛的设置步骤如下：首先使用pip克隆仓库命令`git clone https://github.com/jrubin01/grasp-and-lift.git`，然后进入该目录下执行`cd grasp-and-lift`。接下来创建虚拟环境并激活它，具体操作为`virtualenv venv`和`souce venv/bin/activate`。安装所需的库使用命令`pip install -r requirements.txt`完成最后一步是启动ipython notebook进行相关工作。
     
  • Yelp挑战：Yelp数据集竞赛
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    Yelp挑战赛基于庞大的Yelp数据集，旨在通过数据分析和机器学习技术来解决实际商业问题，吸引全球的数据科学爱好者参与。 Yelp挑战（美食家挑战）是基于Yelp数据集的自然语言处理项目。该项目使用了来自美国各地用户在Yelp上发布的餐厅评论以及注册餐厅的信息。我选择了2016年至2018年的评论进行模型训练和测试，原始数据总量约为1GB。 整个项目分为三个主要部分： - 数据预处理 - 自然语言处理与情绪分析（使用朴素贝叶斯分类器） - 推荐系统
     
  • RecSys 2015挑战赛：基于YOOCHOOSE点击数据预测用户购买行为的项目
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    本项目参与了RecSys 2015挑战赛，旨在通过分析YOOCHOOSE平台上的用户点击记录，建立模型预测用户的购买决策，提升推荐系统的准确性。 在信息技术日益发达的今天，推荐系统已经成为电子商务领域的重要组成部分，有效地帮助商家为用户提供个性化的产品推荐，提升用户体验和销售效率。RecSys Challenge 2015是一个专注于推荐系统设计与优化的比赛，它提供了由YOOCHOOSE提供的大量点击和购买数据，以测试参赛者的算法在预测用户购买行为上的准确性。 我们需要理解推荐系统的基本原理：通过分析用户的历史行为、兴趣偏好以及社交网络信息等来预测用户可能感兴趣或需要的商品，并进行精准推送。在RecSys Challenge 2015中，主要任务是基于用户在YOOCHOOSE平台上的点击数据，预测未来一段时间内可能会购买的商品。 YOOCHOOSE提供的数据集包含了大量用户的浏览和购买记录，这些记录提供了丰富的用户行为信息。其中包括用户ID、商品ID、时间戳以及各种事件（如浏览、加入购物车或购买）等关键字段。利用这些数据可以训练模型以挖掘用户的购物习惯，例如：分析用户通常在什么时间段进行购物？哪些商品被频繁浏览但未购买？哪些商品经常一起被购买？ 处理这个数据集时，Java作为一种通用且高效的编程语言提供了强大的支持能力。参赛者通常会使用如Apache Spark或Hadoop等Java库来进行大数据的预处理工作，包括数据清洗、格式转换和特征提取等操作。此外，利用Weka或Deeplearning4j这样的机器学习库可以构建预测模型。 在选择推荐系统算法时，可考虑多种方法，例如协同过滤、基于内容的方法以及深度学习技术的应用等。其中最常用的是协同过滤算法（包括用户-用户和物品-物品两种方式），通过分析用户的相似性或商品之间的关联来生成个性化推荐；而基于内容的推荐则依赖于对产品特性的理解，并根据过去喜欢的商品与现有库存中的类似项进行比较，以产生新的建议。近年来随着深度学习技术的发展，神经网络模型被广泛应用于提高预测精度。 在训练阶段中，关键在于如何有效利用数据来进行特征工程工作，例如时间序列分析、用户行为模式挖掘以及异常值检测等任务都是必不可少的步骤之一。评估推荐系统的性能通常使用准确率、召回率及F1分数等多种指标来衡量其表现情况。 为了将推荐系统部署到实际环境中，则需要考虑其实时性、可扩展性和资源效率等问题，这可能涉及到如Apache Flink或Spark Streaming这样的流式计算框架以及Redis或者Memcached等分布式缓存系统的使用，以实现高效的数据处理和快速响应的推荐结果生成。 总之，RecSys Challenge 2015为研究者提供了宝贵的实践机会，在深入理解个性化推荐系统的核心理念的同时掌握大数据处理与机器学习技术，并能够灵活运用Java语言进行算法开发。通过对YOOCHOOSE数据集的研究以及模型训练过程中的不断优化改进工作，可以构建出更加智能且精准的个性化商品推荐体系，从而进一步提升电商平台的服务质量和商业价值。
     
  • 小麦检测挑战：来自Kaggle的比赛
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    小麦检测挑战是由Kaggle平台举办的一场竞赛，旨在通过AI技术精确识别和计数农作物中的小麦，以促进农业领域的智能化管理与研究。参赛者利用提供的数据集训练模型，提高对田间作物的监测精度。 Wheat_detection 是我的存储库，其中包含基准模型使用的主要框架。要将其用于训练，请执行以下步骤：下载数据并解压缩放入某个文件夹中；在config/conf/data/data.yaml 文件中将该文件夹定义为键 data.folder_path 的值；运行 run_hydra.py 脚本。没有用于预测的脚本，因为在此次竞赛中必须在内核中进行预测，请参阅我的内核以获取更多信息。
     
  • 挑战杯参赛作品
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    本作品为参加“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛而创作，聚焦科技创新与社会实践结合，旨在解决实际问题，推动科技进步和社会发展。 参加挑战杯的同学可以参考第五届挑战杯的优秀作品集。
     
  • 天池精准医疗大赛：糖尿病预测挑战 Tianchi Diabetes Challenge
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    天池精准医疗大赛之糖尿病预测挑战是由阿里云主办的数据竞赛，致力于通过数据分析与机器学习技术提高糖尿病早期预测的准确率，促进个性化医疗的发展。 天池精准医疗大赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段。初赛题目是针对2型糖尿病的回归问题，要求根据受检者的体检数据和临床信息预测血糖值；而复赛则是二分类问题，通过体检信息和基因信息判断是否患有妊娠糖尿病。本人作为积极向上团队的一员，在此次精准医疗大赛中取得了初赛top-11和复赛top-6的成绩。 当前代码仓库记录了我在比赛中的思路与代码。在公布初赛结果时，我发现有些参赛队伍的预测效果比我更好，但当时没有深入分析原因，仅将当时的部分代码进行了简单的整理以备后续参考。团队最终提交的复赛版本可以在天池社区技术圈中查看。 项目结构如下： - TianChi-Diabetes - preliminary：初赛代码 - repecharge：复赛代码
     
  • 关于压力传感器在阻塞性睡眠呼吸暂停综合征检测中的应用研究.pdf
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    本文探讨了压力传感器技术在诊断阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAHS)中的应用，分析其准确性和有效性，并提出改进方案以提升患者监测和治疗效果。 阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种常见的与睡眠相关的呼吸系统疾病，会对人们的健康造成影响，尤其是老年人群体。传统的诊断方法通常依赖于多导睡眠图技术。近年来，基于压力传感器的检测方法被提出用于识别这种病症。