本研究针对流式细胞术(FC)在急性髓系白血病(AML)诊断中存在的跨实验室标准化难题，开发了一种基于高斯混合模型-支持向量机(GMM-SVM)的机器学习框架。通过整合5个医疗中心的215例训练样本和196例独立验证样本，利用16种跨平台共有参数实现了98.15%的准确率和99.82% ...

多目标同步识别技术的突破体现在三个维度：空间维度上，采用改进的YOLOv5算法实现每秒60帧的实时检测，每个检测周期可同时定位多达15个可疑目标；频谱维度上，双能X射线技术配合支持向量机（SVM）分类器 ... 配合高斯混合模型（GMM），可精确测算食品内部 ...

此外，SVM在分析加密流量中的数据包长度等IP层信息时，比高斯混合模型（GMM）更高效且准确，可推断应用程序类型[9]。 随机森林是一种集成学习方法，通过自助采样构建多个子集，训练决策树并随机选择特征分裂，最终通过投票（分类）或平均值（回归 ...