5 md.devendran@gmail.com 摘要:压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题,影响着人们的身心健康。这个项目名为“使用机器学习算法根据睡眠习惯检测人体压力”,旨在通过利用数据驱动的洞察力来识别压力水平来解决这一问题。所提出的系统分析睡眠模式,包括睡眠时间、中断和质量,以有效地对压力水平进行分类。通过利用决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等先进的机器学习算法,该模型处理来自可穿戴设备或睡眠监测应用程序的数据以提取相关特征。分析睡眠潜伏期、效率和干扰等关键参数以及年龄、生活方式和身体活动等其他影响因素。该项目采用强大的数据集进行训练和测试,确保预测压力水平的高准确性和可靠性。该系统不仅可以识别压力水平,还可以提供可行的见解和建议,以改善睡眠质量和整体幸福感。采用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来衡量模型的性能。该项目的成果展示了机器学习在增强医疗保健应用方面的潜力。它提供了一种可扩展且高效的压力检测工具,促进了压力相关疾病的早期干预和更好的管理。
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在过去的十年中,言语和语言技术已经看到了前所未有的“成功”。在既定基准中衡量的广泛应用的性能显然稳步增长。许多工具通过在消费者和商业计算中的集成而广泛采用,语音和语言技术已成为围绕“人工智能”的兴趣(和炒作)的焦点。结果,研究人员长期以来以某种形式知道的技术,例如自动语音识别(ASR),语音综合(TTS)和(大型)语言模型(LLMS)在新颖的社会环境中被解释(和开发)。上下文中的这些变化,而不是(仅)技术本身,提出了许多埃斯特,技术和法律问题,例如:
*R&D中心(副副经理,jaehpark@sgacorp.kr)** R&D中心(副代理,hyunjinlee@sgacorp.kr)*** esg e s solutions a solutions a kulee@sgacorp.kr)
目标:开发一种在军事场合中测量医疗决策的方法,以评估睡眠剥夺,疲劳和其他压力源对关键技能恶化的影响。方法:参加了护理医生(DNP)计划或护理科学学士学位(BSN)计划的37名学生参加了这项研究。在三天的时间里,学生参与者在早上发出了五个问题,晚上有五个问题。在第四天,学生在早上收到10个问题,晚上有10个问题。DNP学生收到药物计算问题,BSN学生收到了基本的生命支持(BLS)问题。所有问题均来自标准化的测试库来源,是多项选择,并且在研究测试之前,研究小组对相关内容进行了彻底审查。结果:50个BLS和用药计算问题中有25(50%)和28(56%)符合10到50秒之间的平均响应时间的选择标准,准确性至少为80%。从这些方面选择了16个问题,这些问题的标准偏差较小,最小响应时间至少为5秒,最大响应时间小于90秒。含义:为了测试睡眠剥夺,疲劳或任何其他压力源对现场培训操作中军事医疗个人的关键决策技巧的影响,有必要开发一个敏感的问题,这些问题足够敏感,以检测由于人为因素而导致的变化。我们的研究实现了这一目标,可以使用由此产生的药物计算和BLS问题来评估现场环境中关键决策技巧的恶化。关键词:关键技能,灾难训练,睡眠和疲劳
2008 年由 Lakshmikanthammall Educational Trust 创立。该学院经新德里全印度技术教育委员会 (AICTE) 批准,隶属于钦奈安娜大学。该学院经 NAAC 认证,所有合格课程均经 NBA 认证。我们的机构引领学习前沿,将有抱负的个人聚集在一起,以推进这个世界知识和潜力的边界。凭借博学的方法和以批判性和有条不紊的方式应对技术挑战的奉献精神,我们的机构已从 2021-2022 学年开始获得自治地位。此外,我们的机构还通过了 ISO 21001 : 2018 认证。
2023 年,克利夫兰诊所通过其持续运营直接和间接支持了佛罗里达州 43.9 亿美元的经济活动(经济产出),其中包括 4,490 万美元的建设投资。
价格差异解释:确保回答中能指出可能导致学生所在国家肉类价格上涨的具体因素。例如,提到政府征收的税款、严格的法规、有限的竞争或进口限制等导致成本上升的因素。解释中应将其中一些因素与它们如何影响生产者和消费者联系起来,从而导致价格上涨。
地震对能源造成了巨大影响,许多地区,尤其是卡赫拉曼马拉什省和哈塔伊省的电网电力供应中断。土耳其总统府战略和预算办公室估计,该地区公共和私营电力部门遭受的损失总计约 5.7 亿土耳其里拉(3000 万美元)。地震发生后,太阳能协会和专业协会立即运送了太阳能电池板,以满足临时避难所和搜救协调小组的电力需求。尽管当地非政府组织和私营能源协会在为灾民提供临时可持续电力方面发挥了重要作用,但制定应对此类灾害的准备措施以确保长期解决方案至关重要。
在过去的几十年中,全球自身免疫性疾病的流行迅速增长。越来越多的证据将肠道营养不良与各种自身免疫性疾病的发作联系起来。由于高吞吐量测序技术的显着进步,肠道微生物组研究的数量有所增加。但是,它们主要集中在细菌上,因此我们对人肠道微生物生态系统中真核微生物的作用和意义的理解仍然非常有限。在这里,我们选择了Graves疾病(GD)作为一种自身免疫性疾病模型,并研究了肠道多杀伤力(细菌,真菌和生物学家)从健康控制,患病和药物治疗的康复患者中的微生物群落。结果表明,GD中的生理变化增加了细菌社区组装的分散过程,并增加了真核社区组装的均匀选择过程。恢复的患者与健康对照组具有相似的细菌和原生动物,但没有真菌的社区组装过程。此外,与细菌相比,真核生物(真菌和生物学家)在肠道生态系统功能中起着更重要的作用。总体而言,这项研究简要了解了真核生物对人类肠道和免疫稳态的潜在贡献及其对治疗干预措施的潜在影响。
