心脏杂波识别筛查该报告将能够识别和开发一种预测模型，该模型可以使用机器学习算法确定患有先天性心脏缺陷的儿童和患有心脏瓣膜缺陷的成人？”这些问题的答案将帮助听众进一步发展业务模型，从而有助于创建可预测和识别心脏杂音的便携式设备。
具有混淆矩阵，学习曲线和方框图的分类报告是度量标准，这些度量标准将用于评估算法以找到准确的响应模型。
该模型将查找分类为0-正常患者，1-先天性心脏缺陷-婴儿，2-心脏瓣膜缺陷-成人的输出变量。
初生婴儿时可以看到心脏瓣膜缺陷，成年人中也可以看到。
通过该项目，该算法将找到一个预测模型，以诊断整个年龄段其他患者的心脏缺陷

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。