XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System置信区间
企业 AI 运营和工程领域的优秀供应商
数据科学家和机器学习工程师可以利用 Mona 的提取、转换和加载 (ETL) 功能来创建上下文类（数据表描述）、模式、字段和表，以跟踪从原始数据中得出的新指标。Mona 使用一系列指标构建函数（例如数学和逻辑运算符）来利用转换中使用的数据，而不会丢失其在源系统中的上下文。模型输出（例如分类结果、情绪得分和置信区间）可以作为模型性能的领先指标进行跟踪，而不仅仅是精确度和召回率，从而在业务 KPI 受到负面影响之前主动检测异常行为。
职业性有机溶剂暴露与睾丸生殖细胞肿瘤发生风险（TESTIS 研究）：综合暴露评估的效果
目的 睾丸生殖细胞肿瘤 (TGCT) 的病因在很大程度上仍不清楚，但有研究表明职业性溶剂暴露与该病有关。先前分析这些暴露的研究报告了不一致的结果，可能与暴露评估方法有关。本研究旨在调查职业性溶剂暴露对年轻男性患 TGCT 风险的影响。方法 本研究根据法国国家 TESTIS 病例对照研究中 454 名病例和 670 名年龄在 18-45 岁之间的对照者的一生工作经历，研究了职业性溶剂暴露和 TGCT 风险。使用以下方法估算溶剂暴露：(i) 按工作暴露矩阵 (JEM) 分配暴露和 (ii) JEM 结合特定问卷 (SQ) 和专家评估 (EA) 中的自我报告暴露数据。使用条件逻辑回归模型估算优势比 (OR) 和 95% 置信区间 (CI)。结果两种方法（JEM 和 JEM+SQ+EA）均显示 TGCT 与三氯乙烯暴露之间存在一致的关联（暴露与未暴露；JEM=OR 1.80 [95% 置信区间 (CI) 1.12–2.90] 和 JEM+SQ+EA= OR 2.59（95% CI 1.42–4.72）。两种方法还观察到与酮酯和燃料及石油基溶剂的正相关。结论结果表明，某些有机溶剂可能与职业暴露男性的 TGCT 发病机制有关。JEM+SQ+EA 的联合使用似乎可以通过考虑个体暴露差异来限制错误分类，因此，是一种在流行病学研究中评估职业暴露的有效方法。
达格列净和恩格列净治疗慢性心力衰竭：多重处方声明
有效性 达格列净和恩格列净是选择性可逆性 SGLT-2 抑制剂。它们减少近端肾小管肾小球滤液对葡萄糖的重吸收，同时减少钠的重吸收，从而导致尿液中葡萄糖的排泄和渗透性利尿。总体效果是减少容量超负荷、降低血压、降低前负荷和后负荷，这可能对心脏重塑和舒张功能产生有益影响，并保护肾功能。[5][6] 间接比较表明这两种治疗方法具有相似的临床效果，对生活质量的影响也相似。[4] 射血分数降低的心力衰竭 在两项关键试验中，达格列净和恩格列净在降低各自综合主要终点发生率方面优于安慰剂； DAPA-HF 研究中，达格列净降低了心血管 (CV) 死亡、因心力衰竭住院或紧急心力衰竭就诊的发生率 [7]，EMPORER- Reduced 研究中，达格列净降低了心血管死亡和因心力衰竭住院的发生率。[8] 在 DAPA-HF 研究中，与安慰剂加标准治疗相比，达格列净使复合终点所有单个成分的发生率降低了 26%（风险比 0.74，95% 置信区间 0.65 至 0.85；p<0.001）。它还降低了复合终点所有单个成分的发生率。[7] 在 EMPORER-Reduced 研究中，与安慰剂加标准治疗相比，恩格列净使复合终点的发生率降低了 25%（风险比 0.75，95% 置信区间 0.65 至 0.86；p<0.0001）。中位随访期为 16 个月，结果显示，与安慰剂相比，恩格列净具有临床疗效，且在标准治疗基础上加用可降低心血管事件风险。[8] 射血分数保留或轻度降低的心力衰竭 在两项关键试验中，对于射血分数保留（LVEF >40%）的心力衰竭患者，达格列净和恩格列净在降低各自的综合主要终点（心力衰竭恶化或心血管死亡）发生率方面优于安慰剂。在 DELIVER 试验中，达格列净将发病率降低了 18%（风险比 (HR) 0.82；[95% 置信区间 (CI) 0.73 至 0.92]；p<0.001）。[9]在 EMPEROR-Preserved 研究中，恩格列净使发病率降低了 21%（HR，0.79；[95% CI，0.69 至 0.90]；P<0.001）。[10]
bağcılar医疗公告
方法：2015年在伊斯坦布尔出生的孩子，并继续居住在土耳其国籍的伊斯坦布尔。该研究人群占241,121名儿童，并通过使用世界卫生组织在线计算器计算样本为196个儿童，假设患病率为15％，置信区间为95％和5％的错误率。使用分层的群集抽样方法来选择伊斯坦布尔每个地区的参与者。通过电话与父母联系，同意参加研究的人被邀请到注册的家庭卫生中心。进行了频率分析，卡方检验，t检验和相关分析。统计显着性水平设置为p <0.05。
1 Gerrina Ruiter | Beamion LUNG-1 的 Ib 期分析：Zongertinib (BI 1810631) 治疗 HER2 突变型 NSCLC 患者 SC-US-77524
数据截止日期：2024 年 5 月 23 日。 *零假设 Z 检验的单侧 p 值 ORR ≤30%；† 由于中央审查流程，病变测量结果仅用于研究者评估 BICR，盲法独立中央审查；CI，置信区间；CR，完全缓解；DCR，疾病控制率；DoR，缓解持续时间；HER2，人表皮生长因子受体 2；NE，不可评估；NSCLC，非小细胞肺癌；ORR，客观缓解率；PD，进展性疾病；PFS，无进展生存期；PR，部分缓解；SD，疾病稳定；SLD，目标病变直径总和
乳腺癌新辅助化疗后乳腺及腋窝区域完全缓解的影响因素
和百分比，而连续变量则在适当情况下总结为平均值和标准差或中位数（最小值-最大值）。使用 Kolmogorov-Smirnov 检验确认连续变量数据分布的正态性。对于两组之间连续变量的比较，使用学生 t 检验或 Mann-Whitney U 检验，具体取决于统计假设是否成立。进行了单变量和多元逻辑回归分析，以确定预测 NAC 后完全缓解的因素。每个变量都被建模为单变量，不考虑其他变量，并通过多元逻辑回归揭示共同效应。对于对反应具有统计学显着影响的变量，报告了优势比 (OR) 和置信区间 (CI)。
公共卫生phc 6945
1。统计概率和采样分布的主要关键概念，例如标准正常，t，f，二项式，泊松，多项式和卡方。2。将常见的统计方法用于推理，包括估计，置信区间以及单变量或多元假设检验。3。应用和解释各种多变量回归方法，例如线性，逻辑和生存模型。4。开发用于使用统计软件（例如SAS/R）的实用技能，用于公共卫生研究的数据管理，集成，分析和解释。5。与给定的研究问题一起开发了与公共卫生问题有关的统计数据分析的书面和口头介绍，以及通过使用较少的技术术语将这些问题传达给从业人员的能力。
人工智能与数据科学研究生课程（AI＆DS）
人工智能（AI）和数据科学（DS）需要强大的数学基础，才能清楚地理解，简洁地表达，并严格地创新了上世纪在AI/DS广阔领域发展的算法和框架的大量算法和框架。本课程重新审视并重建了其中的一些数学基础，以进行严格的研究，直观的理解，对算法的正式交流以及在AI/DS中表达未来。本课程将概率和统计数据的基本概念与AI和计算机科学的应用有关。主题包括概率理论的基础，离散和连续的随机变量，抽样分布，大数量定律，中心极限定理，点估计，置信区间，假设检验和回归分析。2。编程简介
ECIR 313 /全球政治经济学简介< / div>
总价格动态和通货膨胀。货币政策：货币供应和利率。财政政策：政府支出，税收和公共债务。开放经济：实际汇率和付款平衡。计划学习目标：1-2-5 ECON 311 /用于经济现象的经验检查的计量经济学方法简介。线性回归：最小二乘，拟合良好，预测；经典回归模型；估计器的性能；模型与经济理论之间的联系；功能形式；回归结果的解释。推理；置信区间和假设检验；使用经济学和业务数据的计量经济软件包和应用简介；放松经典回归模型的假设的含义。程序学习目标：6