医学图像中的脑肿瘤在形状和大小方面具有高度多样性。一些数据发现了肿瘤组织和正常组织之间的一种形式,而了解肿瘤的轮廓和特征成为搜索的关键部分。通过利用机器学习能力,机器被赋予几个变量并在一定程度上提供决策,它们已经广泛地给出了支持决策主体的决策。本研究将直方图选择的阈值选择方法应用于 CT 扫描数据,而适当的阈值选择方法则相应地选择肿瘤位置。此外,卷积神经网络 (CNN) 用于对所选图像是否为肿瘤进行分类。使用 CT 扫描数据和计算实验,该算法最终得到批准并给出准确率为 75.42% 的脑部分类。
结果:基于临床数据的模型包含年龄,性别和IL-6,而RandomForest算法则达到了最佳学习模型。确定了CT图像的两个关键放射线特征,然后用于建立放射线模型,发现Logistic算法的模型是最佳的。多模型模型包含年龄,IL-6和2个放射线特征,最佳模型来自LightGBM算法。与最佳的临床或放射线学模型相比,最佳的多模型模型具有最高的AUC值,准确性,灵敏度和负预测值,并且在外部测试数据集中还验证了其“优惠性能”(准确性= 0.745,敏感性= 0.900)。此外,多模型模型的性能优于放射科医生,NGS检测和现有机器学习模型的性能,其精度分别为26%,4和6%。
根据学习的特点,机器学习可以分为三类:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于标记的数据样本(a sample of labeled data)进行学习,寻找输入与输出之间的一般规律。例如通过建模进行数据分析,发现房价与各类房屋属性之间的关系。监督学习算法主要有两类,一类是回归算法,一类是分类算法[5]。无监督学习采用聚类算法,旨在从未被识别的数据样本中学习,寻找隐藏在数据中的潜在规则。例如通过大规模无监督学习从蛋白质序列中学习生物特性[6]。强化学习是在动态环境中的学习,学习者通过反复试验来最大化奖励信号,而算法则通过与环境的交互来学习最优策略[7]。
视紫红质基因 RHO 的突变是常染色体显性视网膜色素变性 (adRP) 的很大一部分原因。患者在临床上分为两类:一类是早发性全视网膜光感受器变性,另一类是病情缓慢进展的患者。后一类患者适合接受光感受器定向基因治疗,而前一类患者则适合将光反应蛋白递送至中间神经元或视网膜神经节细胞。RHO adRP 的基因治疗可能针对 DNA 或 RNA 水平的突变基因,而其他疗法则保留光感受器的活力而不解决潜在的突变。在动物模型中,纠正 RHO 基因和替换突变 RNA 显示出良好的前景,而维持可行的光感受器有可能延缓中央视力的丧失,并可能保留光感受器以进行基因定向治疗。
我们许多不同的原住民社区,即这片土地上的原住民,都与我们活着的亲人 — — nikawiy asiskiy(地球母亲)有着相同的价值观、法律和关系。水牛已经成为教育的象征,也代表着分享的法则。这个民族国家的法律和政策一直试图剥夺原住民保护、联系和尊重我们生存土地的亲属权利,而原住民领袖领导的以心为本的教育一直是我们在变化中生存下来、重新成为这片生存土地上的人类的工具。原住民战略计划 (ISP) 通过愿景和使命承载着我们祖先的祈祷,通过反映我们生存亲人 — — nikawiy asiskiy 的价值观、法律和关系的政策变化,帮助(重新)将良好的关系与我们思想、身体和精神联系起来,也与彼此和我们的社区联系起来。”
摘要 - 这项工作是解决量子仪器的数据驱动建模问题并启用模型可以解释的。首先,提出了一种数据驱动的物理迭代(DPI)建模方法来解决具有基于现象学速率方程描述的量子系统的动态行为的复杂物理系统的建模问题。第二,提出的DPI建模方法结合了快速采样技术,该技术被泰勒平均值定理证明是可行的,以解决非自治系统的建模问题。第三,最小二乘标准和大量法则证明了所提出的方法的融合。最后,将DPI建模方法部署在光学泵送磁力计(OPM)和自旋交换宽松量表(SERFCM)中,在完成量子仪器建模的同时,估算了系统的物理参数。数值模拟和实际实验支持理论结果。
量子力学是现代物理学的基石,研究微观尺度上的物理现象。这是本科生量子力学的最高课程,将为学生提供广泛而全面的介绍和进一步学习的基础。涵盖的主题包括:三维量子力学。角动量。氢原子。朗道能级。自旋。全同粒子和自旋统计关系。克莱布希-戈登系数。时间无关的微扰理论及其应用:一维弱正弦势中的粒子动力学、能带结构、布洛赫定理、布里渊区、准动量、金属和能带绝缘体。时间相关微扰理论。费米黄金法则。绝热演化和贝里相。散射理论中的粒子波分析。玻恩近似散射振幅的色散关系。低能和共振散射。
本文档定义了一种策略,用于指导 NOAA 采用和使用云服务。该策略假设变化并要求以新思维方式实现 NOAA 的 IT 环境现代化。传统上,现代化计划从传统架构开始,然后评估满足要求的架构替代方案。该策略需要一种完全不同且相反的方法 - 从最终状态架构(具体而言,多供应商、多租户商业云环境)开始并假设最终状态架构,然后进行需求和业务案例分析以确定云是否适合要求,如果合适,则确定此架构(例如私有、混合、公共)的最佳排列以满足要求。传统方法是渐进式的,倾向于延续传统的烟囱式基础设施,而新方法则接受变化并为协作和资产共享(基础设施和数据)创造重要机会。