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World File Search System两种方法
抗甲状腺过氧化物酶（TPO）抗体
简介：抗甲状腺过氧化物酶自身抗体（TPO）是您ROID腺体自身免疫性疾病的重要诊断工具。但是，由于方法之间的差异，TPO结果并不总是可比的。在这里，我们旨在研究两种现代实验室测量方法之间的差异：电化学发光（ECLIA）和化学发光微粒（CMIA）免疫测定。方法：对两种方法进行了234种血清样品：Cobas-E601（ECLIA）和Alinity I（CMIA）。tpo结果在统计上进行了定量和定性的比较（根据ECLIA/ CMIA参考范围，将结果编码为正/阴性。 div>结果：与制造商的主张相比，两种方法的精度都是可以接受的。两种方法之间存在非常强但不令人满意的相关性（Pearson r = 0.85）。传球回归显示线性（cusum p <0.01）和不可接受的定量关系存在明显的危险：截距-7.61，斜率1.10。此外，对总体和医学决策水平的平坦平淡 - 阿尔特曼情节的视觉分析证实了缺乏定量协议。对于定性分析，方法之间的一致性率为218/234（93.1％）。根据评估者一致性测试：加权Cohenκ= 0.805，该协议被认为是好的。结论：COBAS-E601（ECLIA）和Alinity I（CMIA）之间的定性一致性很好，因此，这两种方法可用于初步测试涉嫌患有甲状腺自身免疫性疾病的患者。然而，由于定量一致，这两种方法不应互换用于监测，因为结果可能会误导医生和患者，这可能导致医疗错误。关键字：CMIA，ECLIA，方法比较，甲状腺过氧化物酶抗体，TPO
EBA MREL定量监测报告和影响...
通过两种方法对变化和扩展的分类：1。定性标准列表；如果更改符合某些定性标准，则分类为物质类别。2。定量的后备标准；如果RWA影响超过一定阈值分类为物质类别。机构应根据最高的重要性类别对变更进行分类。
基于线性unmixing
摘要：高光谱成像是一种多维光学技术，具有提供快速，准确的组织分类的潜力。主要的挑战是足够的处理多维信息，通常与较长的处理时间和显着的计算成本有关，这需要昂贵的硬件。在这项研究中，我们解决了体内脑组织术中高光谱图像的组织分类问题。为此，引入了两种方法，这些方法依赖于实用组织分类的盲线性乌不混合（BLU）方案。两种方法都通过BLU从训练数据集中识别与所研究组织类别相关的特征端成员，并通过最小距离方法对像素进行分类。将所提出的方法与基于监督支持向量机（SVM）分类器的机器学习方法进行了比较。与SVM方案相比，基于BLU的方法实现了〜459×和〜429×的加速因子，同时保持恒定甚至稍微改善分类性能。
Maple 中的人工智能
Maple 2024 包含一个强大的 AI 技术新界面。有两种方法可以访问 Maple 2024 中的 AI 技术。AI 公式助手是一种创新工具，旨在帮助您找到所需的公式和方程式。NaturalLanguage 包提供与 AI 连接的命令，以查找解释、表达式甚至 Maple 命令。
perbandingan metoda k-nn，随机森林dan 1d CNN untuk
摘要 - 机器学习方法/机器学习的使用对于开发人眼状态的识别非常重要，尤其是脑电图（EEG）信号处理的问题以识别眼睛状态。在先前的研究中，所使用的方法可以是监督学习和无监督学习之间的一种组合方法，以及使用监督学习的单一方法。在这项研究中，脑电图的分类使用一种具有监督学习的方法，使用方法：k-neartemest neghbors（k-nn），随机森林和1D卷积神经网络（1D CNNS）。使用四种尺寸（即精度，回忆，精度和F1得分）测量三种分类方法的性能。从实验结果中获得的是，与所使用的四种尺寸的其他两种方法相比，K-NN方法具有最佳性能，其中每个尺寸的值为：准确性= 82.30％；召回= 82.30％；精度= 82.36％； F1得分= 82.30％。k-nn比其他两种方法更适合分类脑电图，因为数据集中的所有输入属性都有实际数字数据类型。
MRV 全部成本提案摘要
1.1 背景 尼泊尔的国家 REDD+ 战略需要以 30 多年来实践的众多社区森林管理 (CBFM) 机制为基础。尼泊尔三分之一以上的森林处于一个或另一个 CBFM 制度之下，这明确了社区在尼泊尔 REDD+ 实施中的潜在作用。CBFM，特别是社区林业 (CF) 用户组已经发展成为具有制度安排和森林管理规划和实施经验的强大机构。随着森林用户组在 REDD+ 中的利益和潜在作用的实现，尼泊尔的 R-PP 已经证明了混合（嵌套）方法的必要性，这将使该国能够在国家以下/地方层面尽早参与 REDD+，同时不断改进其 MRV 机构和加强 MRV 系统的能力。嵌套方法是一种灵活的机制。它允许各国通过地方活动启动 REDD+ 工作，并逐步转向国家方法，或者在一个由项目和政府产生 REDD 信用的系统中让两种方法共存，从而最大限度地发挥两种方法的潜力。
COVID -19 SPIKE-与...
通过测试与45个疫苗的135个样品（每个样品3个样品）测试，评估了与中和测定法的比较。协议是通过Cohen的Kappa系数衡量的，值为0.951，表明几乎是完美的一致性。Spearman的等级相关系数（R）为0.926（p = 0.000），表明两种方法之间都有很高的相关性。
可再生能源和绿色氢能政策对北方邦电力行业未来的影响：探索氢能灵活性的其他建模场景
这些额外建模场景的重点是进一步检查原始报告中讨论的两个简化书挡策略（电力进口和共置可再生能源）之间的解决方案空间，以满足北方邦的绿色氢目标，通过结合两种方法的附加建模，代表绿色氢生产中更多的空间和时间灵活性。
决策树，支持向量机和人工神经...
在这项研究中，应用了三种不同的分类算法，包括决策树，SVM和ANN，以检测MR图像上的FCD病变。然后，他们的表演彼此比较。结果表明，与其他两种方法相比，ANN算法具有更高的灵敏度，特异性和准确性。因此，建议将ANN方法用作计算机辅助FCD病变诊断系统中的最佳分类方法。