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World File Search System烦恼
基于两期SEM-SVM方法的统计分析，用于环境噪声烦恼预测和影响因子的识别
背景和目标：噪声污染是一种环境压力源，主要是由于城市场景中的大量运输而造成的。交通噪音在城市环境中越来越关注，从而影响了公共卫生和福祉。随着城市化的扩展，理解和缓解流量引起的噪声烦恼变得越来越关键。本研究旨在开发一种机器学习模型，以预测沙特阿拉伯利雅得的交通引起的噪声烦恼。该研究探讨了人口统计学，噪声特征和交通状况诸如噪声烦恼之类的因素的影响。方法：在利雅得的21个地点进行了调查，收集了928名参与者的数据。调查包括有关人口统计学的问题（性别，年龄，教育，婚姻状况，职业），交通状况（交通流）和噪音感知（运输噪音，噪音敏感性，感知到的噪音）。采用的采样方法是分层和随机抽样的组合。分层抽样用于确保在调查中按比例表示各种人口统计细分（例如不同的年龄段，性别和教育水平）。结构方程模型用于分析收集的数据并确定因素烦恼的因素。这些重要因素然后用作支持向量机模型的输入变量，旨在预测噪声烦恼。使用均方根误差，平均绝对误差和R平方来评估支持向量机模型的性能。发现：结构方程模型分析表明，性别，年龄，教育水平，交通流量，交通噪音和个人噪声敏感性是噪声烦恼的重要原因。开发的支持向量机模型以1.416的根平方误差和0.90的确定系数达到了高度的精度。噪声敏感性成为影响噪声烦恼的最关键因素。结论：这项研究证明了机器学习的有效性，特别是支持向量机在预测流量引起的噪声烦恼方面的有效性。这些发现突出了个人特征和环境因素在噪声感知中的重要性，并且对于城市规划和缓解噪音策略而言可能是有价值的，从而促进了更弹性的城市环境。对于社区，城市规划师和政策制定者可以使用这些发现来通过实施噪声障碍，优化交通流以及执行更严格的噪音法规来设计无声区域。
对CRISPR-CAS分析的烦恼：双通道...
图1。比例计量CRISPR-CAS12A系统。基于双通道FRET的CRISPR-CAS12A记者系统的示意图。电流（顶部）报告基因系统依赖于荧光团 - 猝灭记者，该记者包括黑暗（非辐射）淬火以防止发射和单个通道读数来检测裂解的报告基因。提出的读取系统而不是使用可见光的淬火。虽然报告荧光团保持与猝灭剂的结合，但报告基因系统形成一个fret对，并在可见的淬灭的发射波长中发出光。在CAS12A裂解时，报告荧光团发射通道中的信号增加，而淬火发射通道中的信号降低。因此，被分析的信号是报告荧光团发射通道与减少淬灭发射通道的比率。