36、机器学习在癌症预测与增强现实建筑监控系统中的应用

机器学习在癌症预测与增强现实建筑监控系统中的应用

机器学习在癌症预测中的应用

随着科技的不断发展，机器学习在癌症预测和预后领域发挥着越来越重要的作用。早期，Deepti 和 S. Ray 方法被用于癌症预测。而如今，随着技术的进步和需求的增长，深度神经网络（Deep Neural Network）和支持向量机（SVM）成为了提供高效癌症预测和预后模型的主要选择。

算法的准确性取决于多个因素，包括数据集大小、数据质量、特征参数以及癌症类型。通过对大量文章的比较发现，与其他模型相比，SVM 在大多数情况下具有最高的预测准确率。

不过，利用机器学习算法改进不同类型癌症的预测和预后仍有很大的提升空间。深度神经网络和 SVM 在癌症预测和预后领域已被证明能取得有前景的结果，并且机器学习也可以为医生在其他癌症类型的诊断中提供类似的帮助。

未来的研究计划是通过实施这些算法，或者根据不同数据集的实验对算法进行适当修改，来提高癌症预测和预后的准确性。

增强现实建筑监控系统

传统的建筑监控，无论是商业建筑还是住宅建筑，通常采用人工方式，这需要在各个层面进行人工交互。同时，为了确保建筑内一切正常运行，需要 24 小时部署强大的计算机系统，这不仅需要持续的电力供应，增加了水电费，而且监控系统通常是仪表盘和文件，需要管理员定期监控，存在错过潜在风险的可能性。

而增强现实建筑监控系统则能够解决这些问题。它是一个移动应用程序，管理员只需使用手机即可进行监控，无需计算机系统，这不仅节省了空间，还大大降低了水电费。该系统不仅包含仪表盘和文件，还提供了要监控建筑的三维复制模型，使用和理解起来非常简单，管理员几乎不需要进行大量培训。