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预测失语症患者的严重程度 - AphasiaBank
摘要 — 语言病理学家需要准确评估失语症 (PWA) 患者的严重程度，以设计和提供最佳治疗方案。目前，严重程度由经验丰富且训练有素的临床医生手动评估，而这越来越少，需要花费大量时间资源。通过分析三种话语引出方法的记录，本研究结合自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 来预测 PWA 的严重程度，包括分数和严重程度级别。通过从 PWA 任务中设计语言特征，非结构化 k 均值聚类呈现不同的失语症类型，显示所选特征的有效性。我们开发了回归模型来预测严重程度分数以及按级别（轻度、中度、重度和非常严重）对严重程度进行分类，以帮助临床医生轻松计划和监控治疗过程。我们最好的 ML 回归模型使用深度神经网络，平均绝对误差 (MAE) 为 0.0671，均方根误差 (RMSE) 为 0.0922。我们的最佳分类模型使用随机森林，总体准确率为 73%，轻度准确率最高为 87.5%。我们的结果表明，使用 NLP 和 ML 是一种准确且经济有效的方法来评估 PWA 的严重程度，从而帮助临床医生确定康复程序。
智能共享：人工智能驱动的 COVID-19 检测
当疾病的流行程度较低时，池中所有样本呈阴性的概率很高，但随着流行程度的增加，这种方法会失效，如图 2a 所示。在这里，我们介绍了智能池，这是一种机器学习方法，可以提高池化测试策略的效率。智能池利用样本的临床和社会人口统计信息来估计它们对 COVID-19 检测呈阳性的概率。如图 2b 所示，我们的方法使用这些概率将所有样本安排到池中，以最大限度地提高在最多池中产生阴性结果的概率。也就是说，我们对样本进行分组，将阳性样本排除在池化过程之外，并在单独的测试中进行评估，从而减少对相同数量样本使用的测试次数。机器学习和回归模型已用于根据基因测序对新型病原体进行分类 [13]、支持 CT 扫描诊断 [14]、协助患者临床预后 [15] 以及预测大流行的演变 [16]。使用患者报告的症状和实验室测试结果训练的回归模型已用于根据症状预测感染 [17]。这些策略可能会损害敏感性和信心。相比之下，智能
中东伊斯兰银行中流动性风险的系统和非系统决定因素
流动性风险（LR）是伊斯兰银行的关注点，由于缺乏外部流动性来源，可能会导致重大问题，如果无法适当管理和计划。但是，本文的目的是研究影响中东伊斯兰银行流动性风险的因素。要得出一个实质而引人注目的结论，2011年至2022年期间收集了30个伊斯兰银行的横断面数据。使用了随机效应回归模型，GMM和固定效应回归模型。根据报告，中东的伊斯兰银行具有安全的流动性水平。它还展示了融资与排斥比率，通货膨胀，经济增长和资产回报率如何对伊斯兰银行的流动性风险产生有利的影响。此外，该研究发现，不表现的融资，资本充足，运营效率和规模与与伊斯兰银行相关的流动性问题无关。本文为伊斯兰银行中的流动性风险管理程序和系统提供了指导，以设计银行流动性风险管理政策。为了避免伊斯兰银行的流动性风险，必须确定最佳融资水平与存款比率的最佳水平，维持融资质量，将不表现的贷款比率降低到最低水平，并使伊斯兰银行从中央银行中受益，作为流动性。
引用li g，sun y and zhu l（2024），机器学习的应用与种群药代动力学相结合以改善V
反应（Ye等，2016）。然而，万古霉素药代动力学参数的选择仍然存在争议，包括槽浓度，清除等（Ghasemiyeh等人，2023年）。种群药代动力学（PPK），将经典的药代动力学建模与种群统计建模相结合。万古霉素一直是成年人中许多PPK研究的主题（Aljutayli等，2020； Lindley等，2023）。已经表明，可以在中国成年患者中对万古霉素的种群药代动力学建模（He等，2014； Gao等，2018）。PPK研究万古霉素对于指导临床剂量很重要。但是，PPK模型可能不足以预测单个药代动力学参数。机器学习（ML）是一种数据驱动的方法，它使用培训数据来学习如何通过各种算法完成任务，然后就特定事件做出决策和预测。在药代动力学中，机器学习允许进行分析和预测（Ota和Yamashita，2022； Wang等，2023）。机器学习和人口药代动力学的结合是药物研发的新工具（Zhu等，2022； Damnjanovic等，2023）。据报道，机器学习与PPK方法相结合可以改善对新生儿六种药物的单个清除率的预测（Tang等，2021）。但是，在成年患者中很少有类似的研究。如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。 额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习决策树回归模型（Kaminski等，2018）是一种回归算法，它使用决策树作为基本模型，该算法通过将输入变量划分为多个特征并根据这些功能构建决策树来拟合数据。梯度提升决策树（Si等，2017）是一种基于集成学习的算法，它通过将多个决策树模型集成在一起来拟合数据。极端梯度提升（Chen and Guestrin，2016）是一种有效的梯度增强算法，它通过使用贪婪算法来选择用于拆卸的最佳功能来最大程度地减少损失函数。
for Business
课程将涵盖AI概念及其对业务转型的影响的概述。成功实施的案例研究。Python编程和jupyter笔记本的导航的基础知识。有效处理和可视化数据的技术。回归模型在业务中的概念和应用。建立和应用分类模型的技术。降低维度降低和聚类的方法。文本分析和NLP应用程序的基础知识。了解神经网络和AI中的作用。分析时间数据和预测趋势的方法。
在COVID-19时期的怀孕和出生
结果：在总计中，有25.7％的受访者为19次，在第三季度诊断占主导地位。与感染有关的年龄，疲劳和头痛的投诉。在模型中插入了有关传递类型（p = 1.000）的变量，因为它是文献中有趣的变量，并且具有相关性描述。早产是在双变量分析中唯一与SARS-COV-2感染提出统计相关性的变量（P = 0.008），解释了妊娠中感染的结果（<0.001），在Poisson的粗鲁回归模型中证明了。
土地使用和气候变化的变化是否重叠？世界银行数据的分析
缩写：方差分析，方差分析； GDP，国内生产总值； LUC，土地使用变化； VIF，方差通胀因子。a由于农业Luc和灌溉农业Luc的变量具有共线性，以避免高估，因此仅在回归模型中包括农业LUC的变量。b预测因素：（常数），林卢克，耕种卢克，农业卢克，GDP变更。c因变量：CO 2排放变化。d显着性值小于0.05。 E标准化系数。来源：研究结果。
引文：Appiah GK、Prempeh K.、Benn S. 和 Oduro E. (2020) 撒哈拉以南非洲地区就业和失业的面板数据分析及其对
多年来，撒哈拉以南非洲地区一直面临着各种各样的争论和动员，呼吁通过提供就业机会来减轻该地区的贫困，实现充分就业。一些经济学家和书目学者认为就业和失业对 GDP 增长的年度百分比变化有重大影响，而另一些人则不这么认为。这项研究的主要目的是利用世界银行 2000 年至 2014 年的年度数据，评估就业和失业对撒哈拉以南非洲国家 GDP 增长的年度百分比变化的影响。研究中使用了两个统计模型，即合并普通最小二乘 (OLS) 回归模型和具有固定效应的最小二乘虚拟变量 (LSDV) 回归模型。实证证据表明，这两个模型都具有统计显著性，但 LSDV 模型对就业对 GDP 增长率的解释比合并 OLS 更大。进一步的实证分析还表明，GDP 增长年百分比变化与女性人口就业率、男性人口就业率和青年总人口就业率之间存在正相关关系。此外，男性青年人口（15-24 岁）和女性青年人口（15-24 岁）的失业率与 GDP 增长年百分比变化之间存在反比关系。除了就业和失业之外，还可以考虑影响 GDP 增长的其他因素，从而改进这项研究。
MN2196管理决策的数据分析
1。审查数学和统计数据：人口均值和差异，样本平均值和方差，均值和方差的特性，推理的基本要素，对数形式的方程式解释。2。线性回归模型：因果关系问题，人口模型，采样过程，估计器和估计值，普通最小二乘模型（OLS）模型，OLS模型3的假设和特性。多重回归：省略的可变偏差问题，多元回归模型，假设和多元回归模型的属性。4。推论：作为随机变量，假设检验（假设和方法，T-检验和F检验），p值，置信区间的估计器。5。功能形式：虚拟变量，将离散变量转换为虚拟变量集，二次模型，具有交互的模型，使用虚拟变量来探索功能形式。6。线性回归的局限性：省略的可变偏差，非随机抽样，测量误差，外围观察结果，异性恋性。7。实验：实验室，现场和自然实验，内部和外部有效性。8。开发时间变化：样本类型（横截面，时间序列，重复的横截面和面板数据），第一差异模型，单个固定效果模型，时间固定效果模型，差异差异差异模型。9。仪器变量：仪器变量是减轻省略的变量偏差，减少形式估计值，两阶段最小二乘估计的方法。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是驱除一种解码方法，以同时估计单个纤维的延伸力和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解来鉴定运动单元（MU）的网络信息，然后将MUS进一步分为不同的池中，以通过重新构造程序将单个固定器的浮动和扩展。在人口水平上 MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。 基于常规EMG振幅的方法被用作比较。 结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。 结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。 明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。