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在空间隔离的巨噬细胞种群中预测了不同的...
6美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学发展生物学系7 Stanford University，Stanford University，Stanford，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学8史坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学。 #correspondence应解决：Magdalena Matusiak，Ph.D.。 300 Pasteur DR，RM L209，94305 Stanford，美国加利福尼亚州，美国病理学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国，美国，美国，美国，美国，美国病理学。 300 Pasteur DR，RM L235，94305，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国病理学系，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州，MRIJN@Stanford.Edu +1 +1（650）723-5252 723-5252宣言，所有作者都没有宣布任何潜在的冲突。 运行标题人类巨噬细胞的空间图6美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学发展生物学系7 Stanford University，Stanford University，Stanford，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学8史坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学。#correspondence应解决：Magdalena Matusiak，Ph.D.。 300 Pasteur DR，RM L209，94305 Stanford，美国加利福尼亚州，美国病理学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国，美国，美国，美国，美国，美国病理学。 300 Pasteur DR，RM L235，94305，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国病理学系，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州，MRIJN@Stanford.Edu +1 +1（650）723-5252 723-5252宣言，所有作者都没有宣布任何潜在的冲突。运行标题人类巨噬细胞的空间图
从医学教科书中预测所需的测试项目
[1] Seto Ryoma，Hasuoka Hideaki，Mitani Yoshiaki，Yamashita Sayuri，Wakabayashi Susumu，Watanabe Akira，Ishigami Kumiko，Muto Masaki，Muto Masaki，Kaihara Naruyoshi。医疗办公室工作：业务助理的当前工作状态以及对电子病历等的代理输入。医学信息学，第1卷。29，编号6，pp。265–272，2009。[2] Zekai Chen，Mariann Micsinai Balan和Kevin Brown。促进变压器和语言模型用于免疫疗法中的临床预测。ARXIV预印arxiv：2302.12692，2023。[3] John WAYERS，ADAM POLIAK，MARK DEDZE，ERIC C LEAS，ZECHARIAH ZHU，JESSICA B KELLEY，DENNIS J FAIX，AARON M GOODMAN，AARON M GOODMAN，CHRISTOPHER A LONGHURST，LONGHURST，MICHAELHOGARTH等。将物理和艺术智能聊天机器人与已发布到公共社交媒体论坛的患者问题进行比较。JAMA内科，2023年。[4] Hutson M. AI可以帮助您写下一篇论文吗？自然，第1卷。611，编号7934，pp。192–193，2022。[5] Emiko Shinohara，Daisaku Shibata和Yoshimasa Kawa-Zoe。从临床文本中针对患者状态的全面注释标准的制定。生物医学信息学杂志，第1卷。134，p。 104200，2022。
从简历和短文响应中预测个性
评估求职者的心理特征（包括其职业兴趣或人格特征）数十年来一直是招聘过程的一角。虽然传统的这种评估形式要求候选人通过问卷调查措施自我报告其特征，但最近的研究表明，计算机可以从他们在网上留下的数字足迹中预测人们的心理特征（例如，他们的Facebook Pro-pro-files，Twitter，Twitter帖子或信用卡帖子或信用卡支出）。尽管这种模型通过第三方提供商越来越多地获得，但在招聘过程中使用外部数据会带来相当大的道德和法律挑战。在本文中，我们研究了来自招聘过程中生成的数据的模型的人格特质的可预测性。特别是，我们利用CVS和自由文本答案的信息作为现实世界中的高风险招聘过程的一部分，结合了自然语言处理，以预测申请人的五大人格特质（n = 8,313个申请人）。我们表明，在比较基于机器学习的预测与自我报告的人格特质（平均r = 0.25）时，这些模型具有一致的中等预测精度，优于先前文献中报道的招聘者判断。尽管模型仅捕获自我报告差异的相对较小的部分，但我们的发现表明，在实践中，它们在实践中仍然可能与人格的自动预测相同（有时更好）在预测工作匹配的关键外部标准（即职业兴趣）中与自我报告的评估一样好（有时是更好）。
基于深度学习的脑卒中预测
摘要 中风或脑卒中是导致成年人残疾的主要原因之一。这是一种医疗紧急情况，因此尽快寻求帮助至关重要。迅速就医有助于避免问题和脑损伤。预测疾病发病率、预后和协助医生开出疾病治疗方法只是临床决策中广泛采用的众多预测方法中的几种。这种预测中风分析程序的方法是使用深度学习网络在脑疾病数据集上进行的。该模型的目标是构建一个使用卷积神经网络识别脑卒中的深度学习应用程序。还创建了三个模型来预测结果。拟议的研究使用 CT 扫描（计算机断层扫描）图像数据集来预测和分类中风。介绍 中风是全球第五大死亡原因。中风是一种非传染性感染，占所有死亡率的 11%。它是印度第四大死亡原因。医疗技术的发展使得使用机器学习预测中风的发生成为可能。机器学习算法有助于提供准确的分析和做出正确的预测。本研究使用机器学习预测了脑中风的可能性。根据所用技术的关键组成部分和获得的结果，Nave Bayes 优于其他五种分类算法，并获得了更高的准确度测量。该模型是在文本数据而不是实际大脑图像上训练的，这是一个缺点。本研究展示了六种机器学习分类方法的实施。这项研究可以扩展以纳入所有最新的机器学习技术。从 Kaggle 中挑选一个具有各种生理变量作为其属性的数据集来继续此任务。根据对这些属性的检查，做出最终预测。最初清理数据集，以便机器学习模型更容易掌握。此时，该过程涉及数据预处理。检查数据集是否有空值，并在必要时进行更新。在标签编码之后，如果需要，可以使用独热编码将字符串值转换为数字。经过数据预处理后，数据集被分为训练数据和测试数据。之后，利用新数据和多种分类技术构建模型。为了找到最精确的预测模型，需要计算并比较每种方法的准确率。当模型经过训练并正确确定后，就会生成一个 HTML 网站和一个 Flask 应用程序。在 Web 应用程序中，用户输入预测值。Flask 应用程序将 Web 应用程序与经过训练的模型连接起来。该研究经过彻底的分析后得出结论，哪种算法最适合预测中风。
ADCA（计算机应用中预先文凭）
计算机的基本操作系统（Windows＆Android）dos数字系统（二进制，八分，十进制，十位，十六进制）MS涂料S.MSpaintwordpad，Notepad控制面板的概念word，Word，Word，Word，Power Point，Excel，Excel，Except and Internet Internet概念硬件概念硬件核心核心型号型号式cortiationcorel coptiationcorel conteration型式制造商，Photoshop孟加拉语打字打印和扫描CD制作会计基本计算机会计 - 带有GST的Tally ERP 9项目
机器学习能够从整个切片组织病理学图像中预测数字生物标志物
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 1 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.06.24300926 doi：medRxiv 预印本
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使用机器学习工具从气候敏感的极端天气事件中预测健康风险：范围审查
1 Weill Cornell医学院，纽约，纽约，美国，美国，姆巴拉拉科学与科技大学医学系2，穆巴拉拉，乌干达姆巴拉拉，乌干达3，贝丝以色列女执事医疗中心，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州，美国，美国4号。 伍德图书馆和C.V. Starr生物医学信息中心，威尔·康奈尔医学，纽约，纽约，美国，美国，城市规划系5，北京，北京，北京，6个生物医学信息学系，匹兹堡医学院，匹兹堡医学院，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州匹兹堡大学，美国纽约州宾夕法尼亚州7号。 AI数字健康，Weill Cornell医学，纽约，纽约，美国，美国9号医学系，罗伯特·伍德·伍德·约翰逊医学院，罗格斯大学，新优布大学，新泽西州新泽西州，美国10号，肺，重症监护和睡眠医学部，贝丝·伊斯雷尔·伊斯雷尔·迪卡斯医学中心，波斯顿，马萨诸塞州，美国，美国，美国公共部门。 美国马萨诸塞州波士顿，美国波士顿公共卫生学院，美国12号计算生理学实验室，马萨诸塞州理工学院，剑桥，马萨诸塞州剑桥，美国，美国，美国纽约州韦尔·康奈尔医学系13，纽约，纽约，纽约1 Weill Cornell医学院，纽约，纽约，美国，美国，姆巴拉拉科学与科技大学医学系2，穆巴拉拉，乌干达姆巴拉拉，乌干达3，贝丝以色列女执事医疗中心，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州，美国，美国4号。伍德图书馆和C.V. Starr生物医学信息中心，威尔·康奈尔医学，纽约，纽约，美国，美国，城市规划系5，北京，北京，北京，6个生物医学信息学系，匹兹堡医学院，匹兹堡医学院，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州匹兹堡大学，美国纽约州宾夕法尼亚州7号。 AI数字健康，Weill Cornell医学，纽约，纽约，美国，美国9号医学系，罗伯特·伍德·伍德·约翰逊医学院，罗格斯大学，新优布大学，新泽西州新泽西州，美国10号，肺，重症监护和睡眠医学部，贝丝·伊斯雷尔·伊斯雷尔·迪卡斯医学中心，波斯顿，马萨诸塞州，美国，美国，美国公共部门。美国马萨诸塞州波士顿，美国波士顿公共卫生学院，美国12号计算生理学实验室，马萨诸塞州理工学院，剑桥，马萨诸塞州剑桥，美国，美国，美国纽约州韦尔·康奈尔医学系13，纽约，纽约，纽约
供应链管理中预测维护的机器学习
最近已经发现，包括供应链管理在内的各个部门中机器学习的最重要应用之一是预测性维护。这项研究的目的是调查在供应链管理框架内使用机器学习策略来预测维护的。传统的维护程序通常由于各种设备的意外故障而导致供应链中的效率低下和中断。可以通过使用预测性维护方法可以大大提高供应链操作的可靠性和性能。本文首先概述了预测性维护及其在供应链管理中所起的作用。讨论了意外设备故障和级联反应所带来的供应链中的问题。在预测维护的背景下，分析和讨论了许多不同的机器学习技术，包括监督学习，无监督学习和深度学习。除此之外，该研究还研究了数据收集策略，讨论了传感器数据，过去的维护记录以及可能影响设备健康的外部影响等主题。此外，本文讨论了与在供应链环境中安装预测维护系统相关的实施问题。其中一些挑战包括数据质量和集成，实时决策，成本问题等。本文调查了边缘计算和工业互联网（IoT）设备在使数据收集，分析和预防性维护更加有效的作用。
在长期护理设施中预防流感，RSV和COVID-19
还必须为其根据《华盛顿行政法典》（WAC）246-101-305向其LHJ报告可疑和确认的COVID-19爆发。有关长期护理中COVID-19爆发的更多信息，请参见本文档附加资源部分中的Covid-19资源。根据DSHS Purple Book，该设施必须向DSHS投诉热线和当地卫生部门报告爆发，并在其报告日志中记录报告。在设施有爆发的知识后，应立即向热线报告。