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桥接精度和解释-IJRPR
鉴于糖尿病的全球患病率，迫切需要精确的预测工具。通常，传统的诊断方法无法识别临床数据中的复杂模式，从而导致干预措施延迟。机器学习（ML）和深度学习（DL）可以分析大型数据集，具有巨大的变革潜力。本综述着重于两项研究这些技术的最新研究，重点是它们对预测精度，功能分析和实际实施的贡献。这是在论文中提出的，为糖尿病预测开发两阶段比较框架的总体目的。
雷达精度指数心跳技术
如果用户打算使用该设备指示罐内液体的体积/质量，建议首次校准是进行完整的“湿校准”，以在规定条件下建立罐内液位与该液体体积/质量之间的关系。典型程序包括根据校准表将雷达液位测量装置的读数与体积/质量指示进行比较。该表是为具有规定几何形状的固定储罐或反应器以及精确计量的参考液体体积/质量而建立的，例如在规定条件下使用参考校准流量计确定。上述所有测量（例如计量介质的数量、罐体几何形状、环境和工艺条件）都会影响整体测量不确定度。
空间数据精度国家标准
3.1 简介.................... ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3-3
关于性能、准确性的独立研究... - uHoo
短期暴露于室内空气污染物会对健康造成不利影响，需要进行实时测量。最常见的室内污染物是二氧化碳 (CO 2 )、一氧化碳 (CO)、臭氧 (O 3 )、二氧化氮 (NO 2 )、总挥发性有机化合物 (TVOC) 和直径小于 2.5 μ m 的颗粒物 (PM 2.5 )。市面上有几种低成本的室内空气质量监测仪；然而，其中很少有经过准确测试的。本文开发了一个稳定、易于使用且可重复的平台。在这些实验室条件下，低成本传感器与计算浓度之间的比较显示为线性（PM 2.5、CO 2、CO、NO 2、TVOC（乙烯）和 O 3 的 R 2 分别为 0.980、0.972、0.990、0.958、0.987 和 0.816，r s 分别为 0.982、0.985、0.900、0.924、0.982 和 0.571）。使用实验室条件测试对 TVOC 传感器的可能交叉干扰；CO 2、CO 和 NO 2 分别增加 2500 ppm、100 ppb 和 100 ppb 导致曲线拟合从线性变为二次。通过在真实室内场所的应用，对低成本传感器进行了全面验证。PM 2.5、CO 2 和 O 3 的参考方法和 uHoo 测量值之间实现了良好的相关性（r s 分别为 0.765 至 0.894、0.721 至 0.863 和 0.523 至 0.622）。
更大的范围和准确性，可以更快地进行救援。
除了直升机，该站还派出了一架配备 DF-430 系统的 C-130。海岸警卫队中尉指挥官道格拉斯·威廉姆斯 (Douglas E. Williams) 是这架飞机的指挥官，他详细介绍了救援过程：“当时，一艘大型双体船已经完全翻倒。船长使用电池供电的 Sawzall 并在船体上开了一个逃生孔。他们在里面放了一个 EPIRB，并通过这个孔直接向上传输。我们用 DF-430 多任务测向仪进行了一次实实在在的打击，并迅速越过了顶部。第七区指挥中心能够引导一架来自 CGAS Clearwater 的 HH-60J 直升机完成救援。”
激光雷达高程数据精度评估...
1 澳大利亚莫纳什大学地理与环境科学学院 GIS 中心，Clayton VIC 3800，澳大利亚 2 澳大利亚可持续集水区中心和南昆士兰大学工程与测量学院 Toowoomba QLD 4350，澳大利亚 电子邮件：xiaoye.liu@usq.edu.au 摘要 机载 LiDAR 已成为广泛应用中数字高程数据采集的首选技术。相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 地面数据估计的高程进行比较来进行。然而，通过现场测量收集足够数量的检查点是一项耗时的任务。本研究使用测量标记评估农村地区不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度，并探索从与检查点位置相对应的 LiDAR 数据中获取高程的不同方法的性能。使用频率直方图和分位数-分位数图对 LiDAR 数据和检查点之间的垂直差异进行了正态性检验，因此可以使用适当的测量方法（公式 1.96 × RMSE 或 95 百分位数）来评估不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度。结果证明了使用测量标记作为检查点来评估 LiDAR 数据垂直精度的适用性。关键词：LiDAR、机载激光扫描、数字高程模型、测量标记、精度评估 引言 机载光探测和测距 (LiDAR)，也称为机载激光扫描 (ALS)，是最有效的地形数据收集手段之一。使用 LiDAR 数据生成数字高程模型 (DEM) 正在成为空间科学界的标准做法 [10]。LiDAR 输出的一个吸引人的特点是点的三维坐标的高密度和高精度，其特点是垂直精度为 10-50 厘米 RMSE（均方根误差）在 68% 置信水平下（或 19.6-98 厘米在 95% 置信水平下），水平点间距为 1-3 米 [13]。只有在最理想的情况下才能实现 10-15 厘米 RMSE（置信度为 68%）的更高垂直精度 [ 10 ]。LiDAR 数据质量评估方法也因应用和 LiDAR 数据的交付格式而异。项目中 LiDAR 高程数据的实际精度取决于飞行高度、激光束发散度、扫描带内反射点的位置、LiDAR 系统误差（包括全球定位系统 (GPS) 和惯性测量单元 (IMU) 的误差）、与 GPS 地面基站的距离以及 LiDAR 数据分类（过滤）可靠性 [10]、[27]。对于使用分类的 LiDAR 点云生成的 DEM，相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准 [19]。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 估计的高程进行比较来进行
准确性和反应时间的性别差异
成人人群中的性别之间存在抽象的小但牢固的认知差异。研究儿童认知中的性别差异可以使这些差异在何时，何时何地出现在发展中。在这里，我们专注于工作记忆的差异，因为它在为儿童的广泛复杂认知任务和发展成果的基础上提供了重要性。在工作记忆的标准测试（N-BACK）上使用两个级别的难度，古巴的104 6至7岁儿童的数据表明，男孩的反应时间更快，但女孩提供了更准确的反应。男孩和女孩之间具有可比的真实正率，准确性和反应时间的性别差异仅限于假阳性反应。在考虑速度准确性交易之后的任务困难级别之间的性别差异是一致的。我们认为，避免误报需要抑制性控制特别强大的作用，并且这是根据与男孩的成熟时间表不同的成熟时间表中出现的，在支持该功能的大脑领域的发展中，以定量和定性的差异为基础。
乳腺癌中的酪氨酸激酶抑制剂（审查）...通过...
灵感呼吸技术（DIBH）在减少左侧BC患者的平均心脏剂量（MHD）方面变得越来越普遍。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。 此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。 本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。 总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。 使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。 具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。 使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。 RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。
通过蓝牙实现安全高精度测距
由于室内环境中存在许多反射，基于 RSSI 的测距本质上是不准确的。通过结合基于相位的距离估计协议和先进的信号处理，imec 测距技术可以准确地将视线分量与多径分离。结果是一个具有亚米级精度的强大测距系统。与测向（也称为 AoA，到达角）不同，imec 距离测量仅使用两侧的单个天线进行。通过将多个天线与跟踪相结合，距离测量的精度甚至可以远远优于 10 厘米。它还可以与 AoA 技术相结合，为此，imec 的多径消除技术也提供了卓越的性能。