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癌症住院患者抗肿瘤药物诱发严重不良事件的风险因素模型：基于全球触发指标的回顾性研究
本研究旨在应用机器学习方法评估与严重不良事件 (SAE) 相关的危险因素并预测使用抗肿瘤药物的癌症住院患者 SAE 的发生。回顾性审查了 2017 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间入院的 499 名确诊为癌症的患者的病历。首先，使用全局触发工具 (GTT) 主动监测抗肿瘤药物引起的药物不良事件 (ADE) 和 SAE，并将阳性触发因素的数量作为中间变量。随后，通过单变量分析和最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 分析选出具有统计学意义的危险因素。最后，以LASSO分析后的危险因素作为协变量，采用基于逻辑模型、极端梯度提升（XGBoost）、分类提升（CatBoost）、自适应提升（AdaBoost）、轻梯度提升机（LightGBM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）、决策树（DT）和基于七种算法的集成模型的列线图建立预测模型，并使用ROC曲线下面积（AUROC）、PR曲线下面积（AUPR）等一系列指标评估模型性能。在我们的样本中共识别出94名SAE患者，SAE的危险因素包括诱发因素数量、住院时间、年龄、联合用药数、既往化疗中发生的ADE以及性别。在测试队列中，基于逻辑模型的列线图的AUROC为0.799，AUPR为0.527。在八种机器学习模型中，GBDT 的预测能力最好（AUROC = 0.832 和 AUPR = 0.557），优于列线图，因此被选为建立预测网页。本研究提供了一种准确预测癌症住院患者 SAE 发生率的新方法。
Katowice游戏和技术集线器
今天的尼基斯佐维克（Nikiszowiec）是Katowice的表演者之一，也是参观VoivoDeship Capital的游客的“必看”点。许多客人首次进入尼克斯建筑的综合大楼，给人留下了深刻的印象。独特的开发刺激了甚至大多数经验丰富的环球旅行者的想象力，外墙，街道通道和Aromat-ic咖啡和美味的“kołocz”（蛋糕）的装饰在这里的一家咖啡馆（Cake）吸引了邻近城市的居民。石头铺好的街道，红色的窗台，与白色窗户百叶窗形成鲜明对比，而棕色的砖则给人留下了深刻的印象，好像时间已经停在这里一样。但是，时间在这里很快飞行，我们可以看到Nikiszowiec的变化更好。
PowerPoint演示
药剂师在糖尿病控制疗法期间对患者监测对于改善治疗依从性至关重要，因为它提供了关注和关注该患者自身健康状况的时刻，从而可以最大程度地减少对医生提出的疾病和治疗的怀疑。在药房内分配糖符及其输入的时刻是一个很好的机会，可以与药剂师建立与药剂师建立纽带，因为患者来药房是定期且定期的，有利于这些会议。
多伦多官方计划 - 第 3 章 - 办公室合并
我们的生活质量和个人对公共领域的享受在一定程度上取决于界定和支撑街道、公园和开放空间边缘的建筑物。建筑物的规模和体量界定了公共领域的边缘并赋予其形状。这些建筑物边缘的底层用途、入口、门、窗、材质和质量有助于确定这些公共空间的视觉质量、活动、舒适环境和安全感。从街道、公园或开放空间可见并构成其边缘的单个建筑物立面被一起解读为界定和支撑公共领域的墙壁。它们不仅应从单个建筑工地和项目的角度来构思，还应从场地、建筑物及其与公共领域的界面如何适应现有和/或规划中的社区和城市环境的角度来构思。每个新开发项目都应设计为城市整体城市设计质量做出贡献。
建筑外墙系统建筑材料的新兴进展
1 建筑学院，1 DYPatil 工程技术学院，科尔哈普尔县摘要——建筑立面是室内与室外、气候、用户与环境以及最重要的功能与美学之间的界面。它是建筑物的重要可见元素，影响居住者的舒适度和能源效率。立面材料和技术的新进展创造了无数机会，可以通过不同参数改变建筑物的高度和性能。采用开口大小、位置和比例等想法，并结合立面建筑材料的新趋势，以提高建筑性能。本文旨在识别、研究和了解目前用于立面的建筑材料和技术的新兴创新。本文讨论了定性评估研究的方法。研究方法包括数据收集、视觉观察和立面材料发展的各种当代趋势的案例研究。
2020 年地方法律第 102 条
要遵守当地法律第10条，主题建筑物的所有者必须聘请持牌设计专业人士来检查其建筑物的街道架架立面，并在1982年2月21日之前向DOB提交报告，并继续在五年的周期中（周期1始于1980年，自1980年Cycle 2于1985年，等等）。为距街道或铺装的行人人行道25英尺或更多的立面做出了例外。DOB根据规则（第1条第32-03条）颁布了与地方法10相关的要求。 此类规则详细介绍了检查的要求，并报告了与法律有关的文件。 该法律随附的第一个规则的第一个版本表明，“使用脚手架或其他观察平台是首选，但建筑师或工程师可以根据他认为适当的检查方法。。DOB根据规则（第1条第32-03条）颁布了与地方法10相关的要求。此类规则详细介绍了检查的要求，并报告了与法律有关的文件。该法律随附的第一个规则的第一个版本表明，“使用脚手架或其他观察平台是首选，但建筑师或工程师可以根据他认为适当的检查方法。这些可能包括使用摄影放大
机翼干预模式（WIPS）和机器学习，用于分类的某些医学兴趣
属于伊蚊属的毒性昆虫是病毒和丝状病原体的载体。Ades bopotus是一个越来越重要的向量，因为它在全球范围内的迅速扩展。在全球气候变化和人畜共患疾病的出现的背景下，需要使用现场应用的识别工具来加强对具有医疗兴趣的节肢动物的昆虫学调查的努力。大规模的蚊子对蚊子的主动调查需要熟练的技术人员和/或昂贵的技术设备，这使大量命名物种更加困惑。在这项研究中，我们通过利用机翼干涉模式显示的特定物种标记来开发出一种伊蚊物种的自动分类系统。保留494个24 Aedes spp的显微照片的数据库。记录了十多张图片的人经历了一种深入的学习方法，以训练卷积神经网络并测试其在属，亚属和物种分类学水平上对样本进行分类的准确性。我们在属水平上记录了95％的准确性，在三个测试的亚属中，两种（ochlerotatus and stegomyia）的准确性> 85％。最后，将8个精确地分类为10个Aedes sp。经历了总体准确性> 70％的培训过程。总的来说，这些结果证明了这种方法对艾德斯物种识别的潜力，并将代表未来实施大规模昆虫学调查的工具。