XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System准确性
covid-19疫苗功效：案例的准确性，不确定性和投影
在检查疫苗功效时，经常像辉瑞（Pfizer-Biontech）和现代研究一样进行双倍的安慰剂对照临床试验。在此类试验中，在几个月内招募了中等或大量的参与者，并随机分配给两个试验组之一（或两个武器），以确保两组之间受试者的可比性。一组称为治疗组，其受试者接受研究疫苗。另一组被称为对照组，其受试者接受安慰剂而没有通用的研究药物，模仿不会接受疫苗治疗的社区的人口。然后计算出功效为（1 -𝑅𝑅），𝑅𝑅是风险比，疫苗组的疾病率与对照组𝑅𝑅𝑅𝑢𝑅。因此，相对于未接种疫苗的接种疫苗之间的速率越小（𝑅 /𝑅），疫苗功效越高（1 -𝑅𝑅）[2]。
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
中心诊断测试准确性研究：STARD-AI 协议
摘要 引言 诊断准确性研究报告标准 (STARD) 的制定是为了提高诊断测试准确性研究报告的完整性和透明度。然而，其当前形式 STARD 2015 并未解决以人工智能 (AI) 为中心的干预措施所提出的问题和挑战。因此，我们提出了一个针对 AI 的 STARD 清单版本 (STARD-AI)，该版本侧重于报告 AI 诊断测试准确性研究。本文介绍了开发 STARD-AI 的方法。 方法与分析 STARD-AI 清单的开发可分为六个阶段。 (1) 已进入项目组织阶段，在此期间成立了项目组和指导委员会； (2) 在文献综述、患者和公众参与和参与活动以及国际专家的在线范围界定调查之后，项目生成过程已经完成； (3) 三轮修改后的德尔菲共识方法正在进行中，最终将在专家的电话会议共识会议中结束； (4) 随后，项目组将起草初步的 STARD-AI 清单和随附文件； (5) 将在专家用户中开展试点，以确定不清楚或缺失的项目。这一过程包括调查和半结构化访谈，将有助于编写解释和阐述文件； (6) 在完成手稿后，该小组将努力制定有组织的传播和实施战略，以最大限度地提高最终用户的采用率。 伦理与传播 伦敦帝国理工学院联合研究合规办公室已授予伦理批准（编号：19IC5679）。传播策略将针对五组利益相关者：（1）学术界、（2）政策、（3）指南和法规、（4）行业和（5）公众和非特定
更大的范围和准确性，可以更快地进行救援。
除了直升机，该站还派出了一架配备 DF-430 系统的 C-130。海岸警卫队中尉指挥官道格拉斯·威廉姆斯 (Douglas E. Williams) 是这架飞机的指挥官，他详细介绍了救援过程：“当时，一艘大型双体船已经完全翻倒。船长使用电池供电的 Sawzall 并在船体上开了一个逃生孔。他们在里面放了一个 EPIRB，并通过这个孔直接向上传输。我们用 DF-430 多任务测向仪进行了一次实实在在的打击，并迅速越过了顶部。第七区指挥中心能够引导一架来自 CGAS Clearwater 的 HH-60J 直升机完成救援。”
血清素，化学素霉素免疫测定的准确性
在这项研究中，根据CDC标准进行了早期临床活性原发性，继发性和潜在梅毒的诊断。在这项研究中，所有梅毒患者均被证实患有梅毒感染。如果患者表现出一个或多个无痛的堂，则进行原发性梅毒的诊断。患者被证实患有皮肤和粘膜病变，均在整个人体中，有或没有区域淋巴结肿大，并且可以被诊断为继发性梅毒。在具有这些临床标准的患者的非骨骼和三骨血清学检测的阳性结果可能是诊断初级和继发性梅毒的基础。在去年遇到以下标准之一的在去年初期感染的无症状患者被诊断出患有早期潜伏的梅毒：1）在过去的12个月中，已记录了血清转化或四倍的非骨骼测试滴定器的四倍； 2）去年与原发性或继发性梅毒一致的症状； 3）与被诊断为确认或可能的初级或继发性梅毒或可能的潜在梅毒的伴侣发生性接触（独立记录了不到一年）；或4）在过去12个月中可能暴露后，对非股东和毛进行teponemal测试的阳性结果。 从2023年1月至11月，纳希丁·苏迪罗胡索多医院及其网络医院的性传播感染（STI）的个人被送往2023年1月至11月。。在去年初期感染的无症状患者被诊断出患有早期潜伏的梅毒：1）在过去的12个月中，已记录了血清转化或四倍的非骨骼测试滴定器的四倍； 2）去年与原发性或继发性梅毒一致的症状； 3）与被诊断为确认或可能的初级或继发性梅毒或可能的潜在梅毒的伴侣发生性接触（独立记录了不到一年）；或4）在过去12个月中可能暴露后，对非股东和毛进行teponemal测试的阳性结果。从2023年1月至11月，纳希丁·苏迪罗胡索多医院及其网络医院的性传播感染（STI）的个人被送往2023年1月至11月。将招募所有愿意参加研究并符合纳入标准的人群，包括具有性传播感染风险的人，将被招募为样本。不同意参加这项研究的患者将被排除在外。
微生物快速检测系统的应用及准确性研究
长期以来使用的微生物检测方法是通过肉眼或低倍镜计数形成的菌落单位。另一方面，根据不同领域的要求，已经开发了几种快速微生物检测方法。这些开发的方法包括生物发光法，如阻抗法、荧光法和荧光激光扫描法等。这些方法适用于特定市场，但仍存在一些问题需要解决，例如，需要提高灵敏度、消除假阳性发生率和简化样品制备。本研究旨在建立一种新的微生物快速检测方法，结合特殊改性膜过滤器、基因工程生物发光试剂和超低光检测设备。该系统：RMDS 符合最终用户的要求，即“快速检测、消除假阳性可能性和易于样品制备”。R~IDS 方法通过控制几个元素、因素来验证其可靠性，因此也可以产生定量功能。用 RMDS 方法对高纯水进行测试，与传统 MF 方法相比，微生物检测速度快，回收率高。从评估结果来看，该系统适用于监测工艺用水，也适用于监测空气和固体表面的微生物。关键词：ATP、荧光素-荧光素酶、图像增强器、图像处理器、光子计数、生物发光、超低光检测器、MCP（ivlulti 通道板）
使用逻辑回归优化中风预测的准确性...
* 通讯作者：电子邮件：mohammed.guhdar@uoz.edu.krd 摘要：大多数中风都是由大脑和心脏血液供应意外受限引起的。提前意识到许多中风警告信号可以降低中风的严重程度。如果大脑某部分的血液突然停止流动，就可能导致中风。在本研究中，我们提出了一种使用逻辑回归 (LR) 算法预测中风疾病早期开始的策略。为了提高模型的性能，将包括 SMOTE、特征选择和异常值处理在内的预处理技术应用于数据集。该方法有助于实现类别分布的平衡，识别和删除不重要的特征并处理异常值。血压、体重、心脏状况、平均血糖水平、吸烟状况、既往中风和年龄增加。随着大脑神经元逐渐死亡，就会发生损伤，具体取决于大脑哪个区域受到血液供应减少的影响。早期诊断症状对于预测中风和支持健康的生活方式非常有帮助。此外，我们使用逻辑回归（LR）进行了实验，并将其与使用相同机器学习模型（即逻辑回归（LR））和相同数据集的其他一些研究进行了比较。结果表明，我们的方法成功获得了最高的 F1 得分和曲线下面积（AUC）得分，与同一领域的其他五项研究相比，这可以成为中风疾病预测的成功工具，准确率为 86%。中风预测模型具有良好的应用前景，因此，对于医学和健康科学领域的学者和从业者来说仍然具有重要意义。关键词：数据分析信息学、逻辑回归（LR）、中风机器学习、中风预测引言
机器学习的准确性以预测肩关节置换术的结果：系统评价
©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/。
内核预测中的时间准确性权衡：控制...
内核回归或分类（也称为机器学习中的加权ϵ -NN方法）对它们的简单性有吸引力，因此在数据分析中无处不在。ever，内核回归或分类的实际实现包括量化或子采样数据以提高时间效率，通常是以预测质量为代价。尽管在实践中有必要进行这种交易，但它们的统计含义通常尚未得到充分的了解，因此实际实施的实施很少。特别是尚不清楚是否可以维持内核预测的统计准确性（在某些应用中至关重要），同时改善预测时间。目前的工作提供了将内核预测与数据量化相结合的指导原则，以确保预测时间和准确性之间的良好贸易，尤其是为了近似维持香草内核预测的良好准确性。此外，我们的贸易保证是根据调整参数明确处理的，该调整参数可以作为旋钮，该旋钮根据实际需求而定于时间或准确性。在旋钮的一端，预测时间与单个最近邻居预测的顺序相同（在统计上是不一致的），同时保持一致性；在旋钮的另一端，预测风险几乎是最小的（就原始数据大小而言），同时仍降低时间复杂性。理论结果在来自一系列现实世界应用域的数据上得到了验证；特别是我们证明了理论旋钮的性能如预期的。因此，分析揭示了数据定量化方法与内核预测方法之间的相互作用，最重要的是，显式地控制了对从业者的贸易，而不是提前或使其不透明。