XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System严重性
使用机器学习的道路事故严重性预测
今天，世界上每年发生了超过800万次大火，这些大火的主要部分，30-40％，即超过200万大火，与电力部门有关，在全球范围内约有3万人死亡。这主要是由于电缆绝缘材料缺乏防火和现有防火化合物的无效性。当然，今天有必要进行有关防止电缆中短路的研究，从而增加电缆绝缘的热阻力并将其充分定位。在全球电力部门的经验中，人们越来越多地注意火焰电缆，并确保建筑物和结构的消防安全仍然是紧急问题之一。降低聚合物的易燃性和易燃性程度并创建耐火（安全）材料是一个紧迫的问题，需要紧急解决方案，包括电缆行业。
使用机器学习进行道路事故严重性预测和最佳救援途径
道路交通事故仍然是城市规划师，运输当局和全球公共安全利益相关者的关键挑战。尽管道路基础设施和交通管理方面取得了进步，但事故的频率和严重性继续使紧急响应系统紧张并损害公共安全。事故热点特别令人担忧，因为它们经常由于道路设计不良，交通密度和不利天气条件等因素而表现出反复出现的事故模式。本文解决了通过数据驱动的方法来预测事故严重程度并确定易于识别事故的领域的挑战。使用一个超过770万个包含地理，环境和时间特征的事故记录的大型数据集，该论文开发了机器学习模型，以预测事故的严重性并检测高风险区域的空间群集。通过将历史事故数据与天气和道路状况等实时因素相结合，该论文旨在创建一个为主动干预措施提供信息并优化紧急响应策略的系统。
使用机器学习的道路事故严重性预测 传导易燃电缆的方法...- IJRPR 雀巢的供应链管理-IJRPR 制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水 用于诊断印度农村疾病的医疗人工智能工具 药物发现与开发中的人工智能-IJRPR 使用ML -IJRPR 预测电动电动机的电池rul
k-nearest邻居（KNN）是一种简单而功能强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。在道路事故严重性预测的背景下，KNN可根据各种特征（例如天气条件，一天中的时间，道路类型，车辆类型，交通量等）来对事故的严重程度（例如，次要，中等，严重）进行分类。KNN算法可以通过比较给定数据点（即事故记录）中的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）（即，事故记录）的范围（即，均为事故的范围）， 预言。k-nearest邻居（KNN）是一种简单而有效的算法，可预测道路事故严重性，尤其是当特征和结果之间的关系并不过于复杂时。尽管KNN提供了简单性和可解释性，但它确实具有诸如高计算成本和功能缩放敏感性之类的局限性。因此，KNN最适合较小的数据集或其简单性和易于理解的情况。
AA严重性的整体评估1-8
1。Olsen EA，Canfield D. J Acad Dermatol Acad。 2016; 75：1268-1270。 2。 Olsen Ea和al。 J Acad Dermatol 2004; 51：440-447。 3。 KW Wyrwich和Al。 br j dermatol 2020; 183：702-7 4。 ASAMIS ASAID研究小组。 皮肤jama。 2024; 160：341-3 5。 Kim DH和Al。 皮肤病。 2012; 24：341-344。 6。 Menon R，Kiran C.它们是J Trichology。 2012; 4：86-88。 7。 基金p和al。 他们的三精神学 2016; 8：99-1 8。 saed s and al。 他们是J妇女皮肤病 2016; 2：122-127。Olsen EA，Canfield D. J Acad Dermatol Acad。2016; 75：1268-1270。 2。 Olsen Ea和al。 J Acad Dermatol 2004; 51：440-447。 3。 KW Wyrwich和Al。 br j dermatol 2020; 183：702-7 4。 ASAMIS ASAID研究小组。 皮肤jama。 2024; 160：341-3 5。 Kim DH和Al。 皮肤病。 2012; 24：341-344。 6。 Menon R，Kiran C.它们是J Trichology。 2012; 4：86-88。 7。 基金p和al。 他们的三精神学 2016; 8：99-1 8。 saed s and al。 他们是J妇女皮肤病 2016; 2：122-127。2016; 75：1268-1270。2。Olsen Ea和al。J Acad Dermatol2004; 51：440-447。3。KW Wyrwich和Al。 br j dermatol 2020; 183：702-7 4。 ASAMIS ASAID研究小组。 皮肤jama。 2024; 160：341-3 5。 Kim DH和Al。 皮肤病。 2012; 24：341-344。 6。 Menon R，Kiran C.它们是J Trichology。 2012; 4：86-88。 7。 基金p和al。 他们的三精神学 2016; 8：99-1 8。 saed s and al。 他们是J妇女皮肤病 2016; 2：122-127。KW Wyrwich和Al。br j dermatol2020; 183：702-74。ASAMIS ASAID研究小组。皮肤jama。2024; 160：341-35。Kim DH和Al。 皮肤病。 2012; 24：341-344。 6。 Menon R，Kiran C.它们是J Trichology。 2012; 4：86-88。 7。 基金p和al。 他们的三精神学 2016; 8：99-1 8。 saed s and al。 他们是J妇女皮肤病 2016; 2：122-127。Kim DH和Al。皮肤病。2012; 24：341-344。 6。 Menon R，Kiran C.它们是J Trichology。 2012; 4：86-88。 7。 基金p和al。 他们的三精神学 2016; 8：99-1 8。 saed s and al。 他们是J妇女皮肤病 2016; 2：122-127。2012; 24：341-344。6。Menon R，Kiran C.它们是J Trichology。 2012; 4：86-88。 7。 基金p和al。 他们的三精神学 2016; 8：99-1 8。 saed s and al。 他们是J妇女皮肤病 2016; 2：122-127。Menon R，Kiran C.它们是J Trichology。2012; 4：86-88。 7。 基金p和al。 他们的三精神学 2016; 8：99-1 8。 saed s and al。 他们是J妇女皮肤病 2016; 2：122-127。2012; 4：86-88。7。基金p和al。他们的三精神学2016; 8：99-1 8。 saed s and al。 他们是J妇女皮肤病 2016; 2：122-127。2016; 8：99-18。saed s and al。他们是J妇女皮肤病2016; 2：122-127。2016; 2：122-127。
单值大脑活动得分反映了阿尔茨海默氏症连续体的严重性和风险
的单值得分反映了（淡出）与（相同分数）典型的新颖性相关性相关和与记忆相关的功能性MRI激活模式的偏差，已被提议为健康神经认知老化的成像生物标志物。在这里，我们测试了这些分数的效用，作为阿尔茨海默氏病（AD）的潜在诊断和预后标记，以及诸如轻度认知障碍（MCI）或主观认知下降（SCD）等风险状态。为此，我们分析了来自SCD，MCI和AD痴呆症患者的后续记忆功能MRI数据，以及参加多个中心delcode研究的AD痴呆症患者（AD-REL）的健康对照组和一级亲属（ad-Rel）（n = 468）。基于单个参与者的全脑功能性MRI新颖性和subse quent记忆响应，我们计算了淡出和相同的分数，并评估了他们与AD风险阶段，神经心理学测试分数，CSF淀粉样蛋白阳性和APOE基因型的关联。与健康对照组，SCD和AD-REL相比，基于记忆的淡出和相同的分数与MCI和AD痴呆群中的年轻人的参考样本相比显示出更大的偏差。此外，MCI和AD痴呆群组之间的基于新颖性的分数显着差异。在整个样本中，单值分数与神经心理测试的表现相关。基于新颖性的相同分数在SCD和AD-REL中的β-阳性和β阴性个体之间以及APOEɛ4载体和AD-REL中的非载体之间进一步差异。因此，淡出和相同的分数与AD的认知表现和个人风险因素有关。作为诊断和预后生物标志物作为诊断和预后生物标志物的潜在用途需要进一步探索，尤其是在与AD痴呆症患者的SCD和健康亲属的Indivi双重探险中。
良好技术评估中的严重性权重。报告...
Figure 1: Life expectancy by age (years) for a) females and b) males ................................................. 18 Figure 2: Comparison of EQ-5D utility score estimates from the DSU and Ara studies, for a) females and b) males ......................................................................................................................................... 20 Figure 3: Discounted QALEs按2016年和2022年的年龄计算方法和不同的数据源。................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 21图4：平均值（95％置信区间）按年份评估中的QALY权重..按年份按评估的短缺................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 28图8-比较qalys qalys的最大数量与AS = 12 Qalys and PS = 0.85，年龄（年龄），年龄（年龄）30次。 comparator QALYs compatible with AS =18 QALYs and PS = 0.95, by age (years) .............................................................................................................................. 31 Figure 10: Absolute Shortfall by Age (years) in the primary+ subsample with LOESS smoother ........ 32
道路事故严重性和医院建议使用...
在上面的屏幕中，CNN具有100％的精度，也可以看到其他指标，在混淆矩阵图中，x轴表示预测的标签，y轴代表真实的标签，诊断中的所有不同颜色框代表正确的预测计数，其余的蓝色框则包含不正确的预测计数，这些预测数为0
5-Meo-DMT在童年时期完全解决了慢性，严重性虐待的后果 - 回顾性案例研究
摘要：确保主动检测交易风险对于金融机构来说至关重要，尤其是在管理信用评分的情况下。在这项研究中，我们将不同的机器学习算法有效，有效地比较。The algorithms used in this study were: MLogisticRegressionCV, ExtraTreeClassifier,LGBMClassifier,AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier,Perceptron,RandomForestClassifier,KNeighborsClassifier,BaggingClassifier, DecisionTreeClassifier, CalibratedClassifierCV, LabelPropagation, Deep 学习。数据集是从Kaggle存放处收集的。它由164行和8列组成。与不平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。但是，使用平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。
改变西伯利亚野火严重性对空气质量，气候和经济的全面影响：MIROC5全球气候模型的敏感性评估
抽象野火散发出大气气溶胶，影响气候和空气质量。西伯利亚是野火的已知来源区域。然而，由于西伯利亚野火对气候和空气质量及其对死亡率和对死亡率和经济在当前和近乎未成年的温暖大气条件下的影响以及其对死亡率和经济的影响而引起的颗粒物污染的影响的全面知识仍然很差。因此，我们使用跨学科研究模型在当前和近乎形成的气候条件下模拟了改变西伯利亚野火排放的影响（Miroc5）的模型，从而模拟了改变西伯利亚野火排放的效果（MIROC5）。增加的西伯利亚野火烟雾可能在北半球广泛地区引起冷却效果，并在源头附近和下风地区（即东亚）加剧了空气质量。发生的西伯利亚野火越多，在这些地区存在的空气污染越多，这可能会增加那里的死亡率和福利损失。然而，在当前和近乎未能的气候条件下，温度变化对国内生产总值的总影响是模棱两可的。我们在当前和近未能的气候条件下，由于西伯利亚野火引起的空气质量变化的全面结果表明，限制西伯利亚野火对气溶胶影响的努力增加对于防止可能的过剩死亡率和经济损失至关重要。
益生菌补充剂和严重性小肠结肠炎和死亡率的风险 - 斯堪的纳维亚半岛（PEPS）试验的极端早产益生菌：多中心，双眼，安慰剂对照和基于注册表的多中心研究方案
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//creativecom- mons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。