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糖尿病预测的改进的增强算法
摘要 - 由于无法有效使用人体的胰岛素，糖尿病正在逐渐增加，这威胁了公共卫生。患有糖尿病患者在早期阶段未被诊断或患有糖尿病患者患心脏病，肾脏疾病，眼睛问题，中风和神经损伤的风险很高，糖尿病诊断对预防至关重要。我们的先进的机器学习算法是通向检测人体是否患有糖尿病的革命性可能性的门户。使用机器学习开发了这种方法，它使用了一十万个数据，也是创建一个新的新型糖尿病预测模型，称为调节的ADA-BOOST（AB），该模型可以准确诊断糖尿病。About 10 different classification methods are applied in this research such as Random forest classifier (RF), logistic regression (LR), decision tree classifier (DT), support vector machine (SVM), Bayesian Classifier (BC) or Naive Bayes Classifier (NB), Bagging Classifier (BG), Stacking Classifier (ST), Moderated Ada-Boost(AB) Classifier, K Neigh- BORS分类器（KN）和人工神经网络（ANN）。至关重要的贡献是使用高参数调整过程为不同模型找出适当的值。我们提出了一个名为主持Ada-Boost（AB）的新的增强模型，该模型是超参数调谐的随机森林模型和ADA-BOOST模型的组合。不同的评估指标，例如准确性，精度，召回，F1分数和其他评估指标，用于评估模型的性能。与其他训练精度为99.95％且测试准确性为98.14％的模型相比，我们提出的新的增强算法（AB）提供了更好的准确性（AB）。
促进循环商业模式和产品的普及...
根据欧洲环境署 (EEA) 的估计，1996 年至 2012 年间，欧盟人均购买服装的数量增长了 40%。这一增长是由服装价格相对于其他价格的下降推动的。事实上，1996 年至 2012 年间，服装价格上涨了 3%，而总体消费价格上涨了约 60%。同时，服装在家庭消费中的份额保持不变，约为 4-5%。纺织品产量的大幅增长，特别是自 1990 年代中期以来，很大程度上是由快时尚的兴起推动的。快时尚一词描述的是低成本服装的大规模生产和营销，这些服装很快从设计概念转移到零售店。因此，它在几个方面都是“快”的：（1）生产率，（2）时尚周期数、交付、消费者的购买决策，以及（3）服装的穿着和处理速度。当时进出口税减少，制造业转移到劳动力成本更低、监管要求更少的国家。
增强商业内容重用的业务案例
全面，医疗保健预算变得越来越受到限制，销售和营销领导者无法免疫这一趋势。内容供应链中的运营效率差会限制有效的客户参与度，但如果重新配置，可能会产生重大的商业影响。通过专注于内容重用潜力，团队可以优先考虑最有效的内容，节省时间和金钱，并确保在全球广告系列中更大的一致性。
将北方邦经济推向 1 万亿美元
• “其他水果、其他蔬菜”类别是根据园艺作物的总净播种面积计算得出的平衡数字。 • 所涵盖的作物清单并未详尽列出该州生产的作物。目前，GVO 估算中尚未考虑药用植物、水产园艺花卉和观赏花卉、高价作物品种、间作作物、外来水果（火龙果、rasbhari、草莓、猕猴桃、ramphal 等）。 • 其他类别下没有明确的作物清单，因此考虑的价格是平均价格，不考虑作物差异
实施疾病分类的梯度提升...
摘要 - 在2型糖尿病的分类中梯度增强算法的应用在提高侵略性的准确性方面显示出显着的结果。这项研究教授了各种研究，这些研究使用梯度提升来通过使用医疗数据集来预测2型糖尿病。结果表明，该算法能够达到-82％，比其他方法（例如随机森林和幼稚的贝叶斯）更好。通过确定有助于糖尿病发展的重要特征，梯度不仅提高了准确性，而且还为预防和管理这种疾病提供了宝贵的见解。这项研究的结果证明了机器学习在糖尿病早期诊断中的潜力，这对于公共卫生管理很重要。
AI抄写员：提高临床医师效率...
3 Devos研究生院，美国密歇根州诺斯伍德大学，对医疗保健系统的需求不断增强，这增加了对医师和其他医疗保健专业人员的负担，其中大量时间致力于记录患者的遭遇。 延长的图表期不仅有助于医师生产率降低，而且还成为医师倦怠的重要因素。 这项研究调查了人工智能（AI）减轻这一挑战的潜力，重点是AI驱动的医疗涂鸦，以减轻传统图表方法的负担，以记录患者遭遇并提高医生的整体生产率。 这项研究有助于对AI在医疗保健中的作用进行持续的论述，并试图向医疗保健专业人员，管理人员和决策者提供有关整合AI-Power Adi-power医疗订皮术以提高医师效率并降低广泛图表对整体生产力和福祉的影响的潜在好处。 k eywords医师生产率，人工智能（AI）抄写员，电子健康记录，图表，医师倦怠1。 在不断发展的医疗保健领域中，医生和其他医疗保健专业人员的作用变得越来越苛刻，大量时间致力于绘制电子健康记录（EHR）的精心任务[1,2]。 每小时医生在直接临床护理上花费，在诊所日，最多需要多达两个小时的EHR和与行政相关任务[2]。 2。3 Devos研究生院，美国密歇根州诺斯伍德大学，对医疗保健系统的需求不断增强，这增加了对医师和其他医疗保健专业人员的负担，其中大量时间致力于记录患者的遭遇。延长的图表期不仅有助于医师生产率降低，而且还成为医师倦怠的重要因素。这项研究调查了人工智能（AI）减轻这一挑战的潜力，重点是AI驱动的医疗涂鸦，以减轻传统图表方法的负担，以记录患者遭遇并提高医生的整体生产率。这项研究有助于对AI在医疗保健中的作用进行持续的论述，并试图向医疗保健专业人员，管理人员和决策者提供有关整合AI-Power Adi-power医疗订皮术以提高医师效率并降低广泛图表对整体生产力和福祉的影响的潜在好处。k eywords医师生产率，人工智能（AI）抄写员，电子健康记录，图表，医师倦怠1。在不断发展的医疗保健领域中，医生和其他医疗保健专业人员的作用变得越来越苛刻，大量时间致力于绘制电子健康记录（EHR）的精心任务[1,2]。每小时医生在直接临床护理上花费，在诊所日，最多需要多达两个小时的EHR和与行政相关任务[2]。2。这些任务不仅限于办公时间，医生每天晚上额外投资一到两个小时，以进行其他与EHR有关的和文书的任务[2]。电子健康记录的出现（EHR）旨在简化文档流程，但医生发现自己正在努力应对延长的图表期，从而对生产力和整体工作满意度产生了不利影响[1]。这项研究深入研究了一种变革性的解决方案（Ai II），以减轻传统图表方法所带来的挑战。通过通过AI驱动的医疗涂鸦来利用AI的力量，我们的目标不仅减轻了文档的负担，而且还会使范式转向更有效，更充分的医疗保健生态系统。c harting conundrum：随着医生在复杂的患者遇到的网络中，p降雨降雨，图表的负担出现是一个强大的障碍。在文档上花费的时间不仅妨碍了他们提供
促进印度的食品加工和存储基础设施
由印度食品公司，消费者事务部，食品和公共分销部所告知，以升级和现代化存储设施，印度政府批准了该国在PPP（公共私人合伙）模式下建造钢铁筒仓的行动计划。根据该计划，在整个国家的各个地点的容量为24.25lmt的孤岛正在实施。在哪些具有17.75磅的孤岛已经完成，剩余的6.5lmt处于各个开发阶段。除上述外，在2007 - 09年度在电路基本模型下，已经在7个位置进行了5.5lmt容量的孤岛。此外，在FCI拥有的土地上的14个位置的Hub＆Skoke Model Silos的阶段–I下，已授予了私人土地上66个地点的24.75 LMT，并处于开发阶段。根据印度食品公司（FCI）的数据，谷物孤岛建设的状态为30.11.2024，位于附件3
通过促进小型企业来支持社会公平
斯坦福大学教授罗伯特·费尔利（Robert Fairlie）的2020年5月论文评估了大流行对美国小型企业的影响，使用劳工统计局（BLS）当前人口调查（CPS）数据。在2020年2月至4月之间，几乎所有行业的企业所有权下降了记录中最大的下降，因为美国活跃的企业主数量下降了22％（总计约300万企业主）。但是，很明显，黑人企业受到了特别严重的打击，有41％的商业倒闭，是白人拥有的企业百分比的两倍以上，这减少了17％。拉丁裔企业主的数量下降了32％，亚洲企业主的数量下降了26％。妇女拥有的企业也受到不成比例的影响，在此期间下降了25％，比男性拥有的企业高5个百分点。
提升技能：教育与工作之旅
然而，职位空缺仍远高于疫情前的水平，约为 100 万，技能短缺仍在阻碍增长。根据我们于 2024 年 1 月发布的最新季度招聘展望，四分之三 (76%) 的招聘公司面临困难，现有技能与所需技能之间存在明显差异。招聘困难影响到整个经济，但酒店业仍然是受影响最严重的行业，其次是运输和物流、建筑和制造业。企业在招聘各个技能水平的人才方面都面临困难，尤其是熟练的体力和技术人员以及专业和管理职位。
提高 HPV 疫苗接种率网络研讨会记录
背景是，在美国，每年有 33,700 例人乳头瘤病毒或 HPV 疫苗可预防的癌症发生。嗯，这些 HPB HPV 疫苗通常被建议在 9 至 10 岁时开始接种，明尼苏达州卫生部和美国癌症协会均支持这一建议，并根据免疫实践咨询委员会、美国儿科学会、美国家庭医生学会和其他组织的建议，通常在 11 至 12 岁时接种或应接种。对于所有未在推荐年龄完成接种的人，可在 26 岁之前补种。现在，如果第一剂是在 15 岁之前接种的并且患者具有免疫能力，则需要接种两剂，间隔六个月，否则需要接种三剂，分别在零岁、一至两个月和六个月时接种。对于尚未完成本系列研究的成年人，他们年龄在 27 岁到 45 岁之间，但发现自己面临的风险较高，并且希望获得青少年期和成年期所错过的保护，因此还提出了共同决策的建议。