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项目：保存非洲蓝色的水生生物多样性...
背景非洲联盟互助动物资源局（Au-ibar）是非洲联盟委员会（AUC）的农业，农村发展，蓝色经济和可持续环境（AUC）的专业技术办公室（AUC），旨在支持和协调薪水，渔业和野生动物的养殖和经济发展的企业和野生动物的利用，并协调了成员的利用和良好的成员。2018- 2023年Au-Ibar战略计划的愿景是非洲，在该非洲中，动物资源对融合，繁荣与和平产生了重大贡献。au-ibar对渔业和水产养殖部门的干预受非洲渔业和水产养殖的政策框架和改革策略（PFRS）的指导，该战略旨在改善该部门的治理，以提高对粮食安全，生活和财富创造的可持续贡献。同样在2063年非洲联盟的框架内，非洲蓝色经济战略设想了一种包容性且可持续的蓝色经济，这极大地助长了非洲的转型和增长。
Saddlebrook 太阳能+储能项目
在资产生命周期结束时，资产的停用与提出和建造时一样经过深思熟虑和精心处理。TC Energy 根据艾伯塔省环境与公园 (AEP) 的可再生能源运营保护和复垦指令向 AUC 提交了初步保护和复垦计划。该计划已提交给 AUC 并由其审查。该计划已根据项目生命周期结束时的指令要求进行了更新和执行，以确保设施运营后土地恢复到同等的土地能力。
基于尿液系统泛 - 伴侣中与库相关的LNCRNA的预后和免疫疗法的构建和预测预测
单变量和多元COX回归分析。我们确定年龄，性别，T阶段和风险评分是独立的预后因素（图6a-b）。接下来，产生了包含风险评级和独立预后因素的列诺图，以预测1、3和5年的OS发生率（图。6C）。 红线指示了20名患者和NOMO分数以及1、3和5年OS发病率的信息。 NOMO在低风险组中的得分低于高风险组（图 6d）。 风险评分的AUC是所有因素中最大的。 进行一致性指数和ROC分析，以预测风险评分在预测泌尿系统患者预后时的唯一性和敏感性。 风险评分的一致性指数和ROC曲线下的面积（AUC）是风险评分的最高（图） 6e-f）。6C）。红线指示了20名患者和NOMO分数以及1、3和5年OS发病率的信息。NOMO在低风险组中的得分低于高风险组（图6d）。风险评分的AUC是所有因素中最大的。一致性指数和ROC分析，以预测风险评分在预测泌尿系统患者预后时的唯一性和敏感性。风险评分的一致性指数和ROC曲线下的面积（AUC）是风险评分的最高（图6e-f）。
ACS 模板
本文的主要目标是使用机器学习方法根据用户的击键动态确定用户。这种问题可以表述为分类任务。为了解决这个任务，采用了四种监督机器学习方法，即逻辑回归、支持向量机、随机森林和神经网络。三个用户中的每一个都输入了 600 次包含 7 个符号的相同单词。数据集的行由 7 个值组成，这些值是按下特定键的时间段。基本真值是用户 ID。在应用机器学习分类方法之前，将特征转换为 z 分数。获得了每种应用方法的分类指标。确定了以下参数：精度、召回率、f1 分数、支持度、预测和受试者工作特征曲线下面积 (AUC)。获得的 AUC 分数相当高。在线性回归分类器的情况下，获得了最低的 AUC 分数，等于 0.928。在神经网络分类器的情况下，AUC 分数最高。与神经网络方法相比，支持向量机和随机森林方法的结果略低。准确率、召回率和 F1 分数也呈现出同样的模式。尽管如此，获得的分类指标在每种情况下都相当高。因此，机器学习方法可有效地用于根据击键模式对用户进行分类。解决此类问题最推荐的方法是神经网络。
机器学习算法早期诊断胎儿酒精谱系
结果：本研究探讨了诊断FASD及其亚型的应用ML：胎儿酒精综合征（FAS），部分FAS（PFA）和与酒精相关的神经发育障碍（ARND）。mL与对照组相比，基于FASD儿童的社会人口统计学，临床和心理数据为FASD构建了一个文件。随机森林（RF）模型是预测FASD的最有效的方法，达到了准确度（0.92），精度（0.96），敏感性（0.92），F1分数（0.94），特异性（0.92）（0.92）（0.92）和AUC（0.92）的最高指标。对于FAS，XGBoost模型获得了最高精度（0.94），精度（0.91），灵敏度（0.91），F1分数（0.91），特定山丘（0.96）和AUC（0.93）。在PFA的情况下，RF模型具有高度准确性（0.90），精度（0.86），灵敏度（0.96），F1分数（0.91），特定率（0.83）（0.83）和AUC（0.90）。对于ARND，RF模型获得了最佳的准确度（0.87），精度（0.76），灵敏度（0.93），F1分数（0.84），特定城市（0.83）和AUC（0.88）。我们的研究确定了有效的FASD筛查的关键变量，包括传统的临床特征，例如孕妇饮酒，唇脂，小肠，小头和体重障碍，以及神经心理学变量，以及诸如工作记忆索引（WMI），侵略性行为，IQ，疾病，疾病，疾病的问题，诸如工作记忆指数（WMI）等。
突触核疗法
背景：使用[18F] FDG-PET进行大脑成像可以支持患有α-苏努氏病患者的诊断检查。经过验证的数据分析方法对于评估神经退行性疾病中疾病特异性的脑代谢模式是必要的。本研究比较了一组α-突触核蛋白质病患者中的单变量统计参数映射（SPM）单受试者程序和多变量缩放的亚培训模型/主成分分析（SSM/PCA）。方法：我们包括[18F] FDG-PET扫描α-突触性核酸谱中的122名受试者：长期随访（PD - 低风险痴呆风险（LDR）； n = 28），PD与临床随访的痴呆症（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd），pd（pd）与临床随访（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd）（pd），pd低（pd）很小，pd n = n = n = n = dddia n = dddia; dddia; Lewy身体（DLB; n = 67）和多系统萎缩（MSA; n = 11）。我们还包括[18F] FDG -PET扫描对孤立的REM睡眠行为障碍（IRBD; n = 51）受试者，患有很高的风险患有明显的α-突触性核疾病。使用SPM程序将每个[18F] FDG-PET扫描与112个健康对照进行了比较。在SSM/PCA方法中，我们计算了PD，DLB和MSA的先前识别模式的单个分数：与PD相关的模式（PDRP），DLBRP和MSARP。我们使用ROC曲线比较了SPM T-MAP（视觉等级）和SSM/PCA个体模式评分的诊断，以识别整个光谱的每个临床状况。具体来说，我们使用临床诊断（“金标准”）作为ROC曲线中的参考来评估两种方法的准确性。，我们发现PDRP和运动障碍和痴呆症专家根据当前每种疾病的临床标准（PD，DLB和MSA）做出了所有诊断。结果：SPM T-MAP的视觉额定值比PDRP Z得分（AUC：0.818，特异性：0.734，敏感性1.000）的性能更高（AUC：0.995，特异性：0.989，灵敏度1.000），在区分PD-LLDR与其他α-Synnucleinopathies（Pd-synucleinopathies（pd-a）（pd-a）（pd-synucleinopathies（pd-a））（pd-a）（敏感性1.000））（敏感性1.000）（敏感性1.000）。该结果主要是由SPM T-MAP揭示PD-LDR的有限或缺乏脑失代谢特征的能力驱动的。SPM T-MAP视觉额定评级和SSM/PCA Z分数在识别DLB（dlbrp = AUC：0.909：0.909，特异性：0.873，敏感性0.866; SPM T-MAPS; SPM T-MAPS = AUC = AUC = AUC = AUC：0.892，特异性：0.872，0.872，敏感性0.910）（0.910）（0.910）（Sensiity 0.92）（SimsArp：92，ssm/pca z得分均表现出较高的性能。 1.000; SPM T -MAPS：AUC：1.000，特异性：1.000，灵敏度1.000）来自其他α-突触性核疾病。PD-HDR和DLB对于脑降低和超级代谢模式是可比的，因此不允许通过SPM T-MAPS或SSM/PCA分化。
通过 R3D Transformer 实现超声心动图矢量嵌入，推动自动超声心动图的发展
我们的模型性能接近为相同 EF 分类问题开发的当前 SOTA（最先进）分类器，这突显了其质量。例如，我们的准确率高于最新模型，同时与最佳 SOTA 准确率相差 5 分以内。我们的 AUC 也高于最新模型，与最佳 SOTA AUC 相差 6 分以内。a R3D Transformer，ResNet18 主干。b 未公开的算法。c 具有空洞卷积的 3D 卷积神经网络。d GSM，Inception 主干，32 帧超声心动图。e 移动 U-Net。
利用自动人工智能预测结肠癌复发的新型模型
摘要。背景/目的：我们旨在使用简单的自动人工智能 (AI) 开发一种新型的 II-III 期结肠癌复发预测模型，与传统统计模型相比，该模型的准确性更高。患者和方法：共纳入 2000 年至 2018 年期间接受 II-III 期结肠癌根治性手术的 787 名患者。使用二项逻辑回归分析计算变量对复发的影响。使用自动 AI 软件“Prediction One”（索尼网络通信公司）预测复发，数据集与传统静态模型相同。预测准确性通过受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 来评估。结果：多变量模型的 AUC 为 0.719（95%CI=0.655-0.784），而 AI 模型的 AUC 为 0.815，显示出显着改善。结论：与传统模型相比，该自动 AI 预测模型的准确性有所提高。它可以由不熟悉 AI 的临床外科医生构建。
使用脑电图检测思维徘徊：内部和跨个体
思维徘徊通常以从外部任务向我们的内部，自我生成的思想转向的注意力。这种普遍现象与众多破坏性功能结果有关，包括性能误差和负面影响。尽管迄今为止的研究率很高和影响，但迄今为止的研究尚未确定强大的行为签名，使人们对思想的毫无意义但可靠的发现徘徊，这对于未来的应用来说是一项艰巨但重要的任务。在这里，我们检查了是否可以在机器学习模型中使用电生理学来准确预测思维徘徊状态。，我们从参与者执行了听觉目标检测任务并自我报告是从参与者中记录了头皮脑电图，无论他们是在任务上还是在徘徊。，我们使用事件相关的潜力（ERP）测度成功地（人依赖）和（与人无关的）个体跨越了注意力状态。非线性和线性机器学习模型在受试者中检测到的思维徘徊：支持向量机（AUC = 0.715）和逻辑回归（AUC = 0.635）。重要的是，这些模型还跨越了受试者：支持向量机（AUC = 0.613）和逻辑恢复（AUC = 0.609），这表明我们可以基于该组中观察到的ERP模式可靠地预测给定个人的注意状态。这项研究是第一个证明机器学习模型可以使用电生理学指标“从未见过的”个体的人，强调了它们实时预测秘密注意状态的潜力。
388.full.pdf
抽象背景/旨在开发卷积神经网络（CNN），以使用多模式视网膜图像和患者数据的组合来检测有症状的阿尔茨海默氏病（AD）。神经节细胞内丛形层（GC-ILP）的颜色图，浅表毛细血管（SCP）光学相干性断层造影血管造影（OCTA）图像以及超宽场（UWF）颜色和底面自动荧光荧光（FAF）扫描Laser ophthalmoscoppy与AD cagection cage cactition cackition caction cactition caction cactition。使用多模式的视网膜图像，OCT和八A定量数据以及患者数据开发了用于预测AD诊断的CNN。结果284位159名受试者的眼睛（来自123名认知健康受试者的222只眼睛和来自36名AD受试者的62只眼睛）用于开发模型。Area under the receiving operating characteristic curve (AUC) values for predicted probability of AD for the independent test set varied by input used: UWF colour AUC 0.450 (95% CI 0.282, 0.592), OCTA SCP 0.582 (95% CI 0.440, 0.724), UWF FAF 0.618 (95% CI 0.462, 0.773), GC-IPL地图0.809（95％CI 0.700，0.919）。模型包含所有图像，定量数据和患者数据（AUC 0.836（CI 0.729，0.943））的执行方式类似于仅包含所有图像的模型（AUC 0.829（95％CI 0.719，0.939））。GC-ipl图，定量数据和患者数据AUC 0.841（95％CI 0.739，0.943）。结论我们的CNN使用多模式视网膜图像在独立的测试集中成功预测了症状AD的诊断。GC-ipl地图是预测最有用的单个输入。模型仅包括与模型相似的图像，包括定量数据和患者数据。