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体育博彩的机器学习：模型选择是否应该基于准确性或校准？
体育博彩最近在美国的联邦合法化与机器学习的黄金时代相吻合。如果投注者可以利用数据来可靠地预测结果的概率，他们可以认识到博彩公司的赔率何时对其有利。作为体育博彩仅是美国一个数十亿美元的行业，因此确定这种机会可能非常有利可图。许多研究人员将机器学习应用于运动结果预测问题，通常使用准确性来评估预测模型的性能。我们假设对于运动博彩问题，模型校准比准确性更重要。为了检验这一假设，我们在几个季节中对NBA数据进行了训练，并在单个季节进行了投注实验，并使用已发表的赔率进行了培训。我们表明，使用校准而不是准确性，作为模型选择的基础会导致更大的回报（投资回报率为 + 34.69％对-35.17％）和最好的情况（ + 36.93％对 + 5.56％）。这些发现表明，对于体育博彩（或任何概率决策问题），校准比准确性更重要。希望增加利润的体育投篮者应基于校准而不是准确性选择其预测模型。
使用细胞周期进一步提高基因组编辑技术的准确性...
[词汇表]（※1）细胞周期一系列现象，当细胞产生两个子细胞时发生。有基因组DNA复制和分布，然后是细胞因子。细胞周期中有四个固定序列。这些称为G1，S，G2和M相。 （*2）基因组编辑这是指通过在靶序序中激活核酸酶（DNA裂解酶），从细胞核中存在的基因序列中的裂解基因改变。 CRISPR-CAS和其他工具用于基因组编辑。 （※3）CRISPR-CAS9称为Crisperpercas。最初，它是原核生物中获得的免疫力之一，并且具有切割外国基因的功能。通过应用此功能，创建了一个系统来削减真核基因并执行基因组编辑。 （*4）同源重组这是修复基因组DNA双链断裂的途径之一，而非同源重组路径仅连接断裂，当DNA与要修复的序列同源时（仅将其作为模板转换为模板的序列的一部分）被纳入Chromos中。 （※5）体内基因组编辑基因组编辑，直接涉及体内遗传裂解反应。使用mRNA和基于病毒的基因/蛋白质递送技术进行靶向细胞的基因组编辑。 （※6）靶基因切割后发生的基因修复反应之一的非同源末端结合。这种修复导致在靶基因位点插入或缺失几个碱基，从而影响蛋白质的表达等。（※7）离体基因组在体外均值均值，并指的是一种造血干细胞和其他物质的方法，其中从生物体和基因组编辑中取出了其他物质和基因组编辑的方法。它用于治疗遗传性血液学疾病。 （※8）基因敲除一种基因工程技术，涉及将功能不足的基因引入生物体。在蛋白质编码基因的情况下，它们的表达被完全抑制。 （※9）读取框架是指将DNA或RNA序列转换为氨基酸时的阅读框。用3个盐指定一个氨基酸序列。阅读框将变为读取完成的数组。 （※10）非目标行动是指与目标不同的站点上作用。在靶向基因时，它是指在类似于靶基因的序列上起作用的现象。 （※11）抗Crispr A由噬菌体拥有，用于抑制宿主的CRISPR-CAS并在宿主细胞中生存。 （※12）CDT1确保在细胞周期中精确发生染色体复制的许可调节器之一。复制一旦复制的控制染色体不会重新恢复。由于泛素依赖性降解，它的表达在G1相中很高，而在S相的表达很低。
为临床生殖系基因检测树立新标准：配对 DNA 和 RNA 测序可提高准确性和检测率
基因数据通常来自欧洲人群，因此在代表性不足的人群中存在证据缺口。生成新的功能证据有助于弥补这些差距，并导致非白人群体的准确性优先提高，其中记录的阳性率增加较大，VUS 率下降较大。因此，配对 DNA 和 RNA 测序可能在提高基因检测结果的公平性方面发挥重要作用。
多巴胺提高了准确性，并延长了明确运动技能学习的审议时间
尽管动物研究暗示了多巴胺在运动技能学习中的核心作用，但在神经型人类中尚未建立直接的因果关系。在这里，我们测试了多巴胺的药理学操纵是否会使用范式进行显式，目标指导的分层的范式改变运动学习。参与者（27名女性； 11岁的男性； 18-29岁）首先消耗了100毫克的左旋多巴（n = 19），这是一种增加多巴胺可用性或安慰剂或安慰剂（n = 19）的多巴胺前体。然后，在培训期间，参与者通过不同大小的指示角度了解了瞄准介绍目标的明确策略。目标通过指示的瞄准角跳跃运动。因此，任务成功取决于目标准确性而不是速度。在训练和过夜后续进行后，评估了多巴胺操纵对技能学习的影响。在训练方面增加多巴胺的可用性提高了瞄准准确性和延长的反应时间，尤其是对于训练的较大，更困难的瞄准角度，尽管精度和速度都有明显的逐步绩效提高，但在训练方面，以及在随访方面的范围。外源多巴胺似乎导致了一种学习的持续倾向，以更好地遵守任务目标。结果支持以下提议：多巴胺对于优化遵守任务目标的工具动机很重要，尤其是在学习执行运动技能学习中的目标指导策略时。
前驱额痴呆的研究标准的诊断准确性
©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，除非在数据信用额度中另有说明。
TIP4P/2005和SPC/FW水模型的准确性
表1：用于每个水模型的力场参数。Lennard-Jones位点位于氧原子上，参数为σ和ϵ。氧和氢的电荷分别为Q O和Q H。TIP4P/2005 28模型具有四个相互作用位点 - 在三个原子上，以及沿着氢和氧原子之间的对称轴的第四位位置，该位点被称为M位点Q m，距离为M位，距离为M位，距离为负电荷Q和氧气d om
基于水电学信号的加拿大大西洋地区流量预测准确性的定量改进：多级先进的高级智能专家框架
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血浆磷酸化TAU的诊断准确性217阿尔茨海默氏病病理学的免疫测定法
n阿尔茨海默氏病（AD），血液生物标志物已成为用于临床评估，试验招募和疾病监测的可扩展工具。1他们的预期实施旨在实质上减少对专业中心中脑部液体（CSF）或正电子发射断层扫描（PET）扫描的依赖。2此外，强大而准确的基于血液的生物标志物将在高级测试受到限制的环境中对认知障碍进行更全面的评估。因此，使用血液生物标志物旨在增强早期，精确的AD诊断，从而导致受证实的患者管理，并最终及时获得疾病改良的疗法。磷酸化的tau（p-tau）是领先的血液生物标志物候选者，与其他候选者相比，Deverningingsuperiordiagnosticaccccracyanccuracyandistiss-舒适性。3,4 Amy-loidβ42/40（Aβ42/40）比率，经过验证的CSF生物标志物，5在6,7和LackStherberobustnessRequiredForrou-tineclinicaltecting中具有局限性。8,9不对比，高性能 - taublood测试结果显示AD患者的大幅增加，108,9不对比，高性能 - taublood测试结果显示AD患者的大幅增加，10
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
提高脑冲程预测准确性
摘要： - 脑卒中预测中的研究至关重要，因为它可能导致早期检测技术和干预措施的发展，从而增强了中风受害者的预后。早期检测和干预可以帮助最大程度地减少中风造成的损害，降低长期并发症的风险，并提高中风生存的人的一般生活质量。此外，中风预测的研究可以帮助识别风险因素并提高对中风根本原因的理解，从而导致更好的预防策略的发展。对脑冲程预测的研究正在进行中，并导致了各种模型和工具的开发，以预测中风的风险和早期检测。但是，这些工具在临床实践中的实施和使用取决于几个因素，例如资源的可用性，特定的医疗保健系统以及在医疗保健提供者和患者中对这些工具的认识和接受程度。通常，风险预测模型可用于快速识别中风高风险的人，并针对预防干预措施，例如生活方式改变，药物管理和筛查。早期检测工具可用于快速识别中风症状并启动适当的治疗方法，这可以改善中风患者的预后。但是，重要的是要注意，这些模型和工具的研发正在进行中，并且它们在临床实践中的使用不断评估和更新。在临床实践中，这些工具可能需要花费一些时间，并看到它们的现实影响。本研究论文的重点是使用一系列机器学习算法（例如逻辑回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），Gaussian Naive Bayes（GNB），Bernoulli Naive Bayers（BnB）（BnB）和A clastif。这项研究的主要重点是比较数据的有效性，因为数据显着不平衡。我们在这项研究中使用了评估指标来评估模型预测的准确性，精度，召回和其他关键绩效指标。接收器操作特征曲线（AUC），少数族类的准确性和多数级别的准确性用于评估方法。