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Brier Creek轨道4
实地考察：Urban Air 7810 Poyner Pond Circle，Raleigh，NC 27616 919-842-3569 Urban Air是一个室内设施，充满了为所有年龄段的孩子提供激动人心的活动！参与者将能够享受各种景点活动，包括蹦床，绳索课程，碰碰车，攀岩墙，室内游乐场等等！请穿袜子！这次旅行将要求每个孩子的父母/监护人签署豁免。特别嘉宾：罗利市自然计划参与者将由公园与娱乐部门自己的自然部教师和现场动物大使访问！在该计划期间，参与者将与几种爬行动物接近近距离，并有机会接触所有动物，同时通过有趣的游戏和活动来了解其惊人的解剖结构和改编！星期五打扮的日子：穿着疯狂的科学家！
hfpef作为全身性疾病，从诊断预测模型中的见解让人联想到HFPEF患者的全身炎症和器官相互作用
全身性炎症和相互器官的相互作用与保留的射血分数（HFPEF）的心力衰竭的病理生理学有关。然而，未探索临床价值，尤其是炎症的诊断预测能力和HFPEF的心外器官功能障碍。在这项横断面研究中，根据纳入和排除标准，从2014年1月至2022年6月在Chihfpef队列中的1808例住院患者被完全招募。使用Logistic回归中的Chihfpef-Cohort的数据开发了带有常规血液检查以及HFPEF的肝脏和肾功能障碍的标记的诊断模型，并通过接收器工作特征曲线（ROC）和Brier评分进行评估。然后，该模型通过十倍的交叉验证验证，并以诺姆图和基于Web的在线风险计算器的形式呈现。多变量和LASSO回归分析表明，年龄，血红蛋白，中性粒细胞与淋巴细胞比，AST/ALT比率，肌酐，尿酸，心房颤动和肺动脉高压与HFPEF相关。预测模型表现出合理准确的歧视（ROC，0.753，95％CI 0.732-0.772）和校准（Brier评分为0.200）。随后的内部验证显示出良好的歧视和校准（AUC = 0.750，Brier评分为0.202）。参加HFPEF的病理生理，炎症和多器官相互作用具有HFPEF的诊断预测值。筛查和优化炎症和多器官相互作用的生物标志物代表了一个新领域，以改善HFPEF的无创诊断工具。
锅和湖泊蒸发
编号1 *电子捕获量计的开发进度报告。W. R. Glongstun，1943年7月。编号2 *一个项目，用于测试压力模式对预测的潜在有用性。H. W. Norton，G。W。Brier和R. A. Allen，1944年1月。编号3 *关于在某些地区和期间之间间隔的暴风雨期间持续时间的初步报告。L. L. Weiss，1944年1月。编号4 *五天平均表面图与其组件每日图之间的某些关系。C. B. Johnson，1944年1月。编号5改进预测趋势方法。P. F. Clapp，1943年7月。编号6（未分配。）编号7 *在深度低点以南的新移动中心的形成。R. C. Gentry，1944年1月。编号8 *对10,000英尺高的预测流量模式的轨迹方法进行了研究。H. G. Dorsey和G. W. Brier，1944年1月。编号9 *关于格陵兰，冰岛和英格兰停滞高点的初步报告，以及7月和8月的白令海和阿拉斯加。R. C. Gentry和L. L. Weiss，1944年1月。 编号 10 *伦敦温度的持久性。 H. W. Norton和G. W. Brier，1944年1月。 编号 11 *选择“最佳”预测的技能。 G. W. Brier，1944年1月。 编号 关于上空空气中跨压力和温度变化的12个注释。 R. C. Gentry，1944年1月。 （未出版。） 编号 （未出版。）R. C. Gentry和L. L. Weiss，1944年1月。编号10 *伦敦温度的持久性。H. W. Norton和G. W. Brier，1944年1月。编号11 *选择“最佳”预测的技能。G. W. Brier，1944年1月。编号关于上空空气中跨压力和温度变化的12个注释。R. C. Gentry，1944年1月。（未出版。）编号（未出版。）13调查和实际使用在上层图表上构建六个小时的isallobars的方法。E. M. Cason和P. F. Clapp，1944年1月。编号大气的重量变化分为三层。L. L. Weiss，1944年2月。（联合国出版。）编号15 *关于亚特兰大和迈阿密地区（北卡罗来纳州，佐治亚州和佛罗里达州）的预测预测的一些注释。格雷迪·诺顿（Grady Norton），1944年2月。编号16 *预报员信心的验证以及在天气预报中使用概率语句的使用。G. W. Brier，1944年2月。编号17 *伴随亚速尔群岛区域的气旋活动的压力模式。R. L. Pyle，1944年3月。编号18 *正常的平均虚拟温度和空气柱的重量在海平面和10,000英尺之间。工作人员，1944年7月的扩展预报部分。编号19 *在西海岸地层形成和耗散期间温度变化。Morris Neiburger（加利福尼亚大学洛杉矶分校），1944年7月。编号20在西风中长波运动的经验研究。P. F. Clapp，1944年7月。（未租用租用。）编号21 *有关预后天气图表制备的报告集。J. R. Fulks，H。B。Wobus和S. Teweles，由C. P. Mook编辑，1944年10月。编号22 *在较低对流层中表面温度与平均虚拟温度之间的关系。W. M. Rowe，1944年11月。编号编号23 *预测加利福尼亚州奥克兰机场的Stratus Cloud天花板形成时间。爱德华·M·弗农（Edward M. Vernon），1945年4月。24 *对纬向指数的极性反气旋发生和相关变化的研究。杰罗姆·纳米亚斯（Jerome Namias），1945年9月。编号25 *有关洛杉矶地区客观降雨预测研究计划的进度报告。J. C. Thompson，1946年7月。编号26 A盆地中定量降水预测的研究。Glen W. Brier，1946年11月。$ 0.25号27客观的预测天气最低温度的客观方法，D。C。C. P. Mook和Saul Price，1947年8月。$ 0.35号28 *夏威夷群岛预测远程降水的可能性。Samuel B. Solot，1月1日。编号29预测田纳西山谷五天降水的客观方法。William H. Klein，1948年7月。^ _ $ 0-30编号30关于降水的人工产生的第一部分报告：俄亥俄州层状云，1948年。Richard D. Coons，R。C。Gentry和Ross Gunn，1948年8月。$ 0.30
GPT-3 人工智能模型的诊断和分类准确性
重要性：医疗保健中的人工智能 (AI) 应用已在医学的许多领域中有效发挥作用，但它们通常使用标记数据进行单一任务训练，这使得部署和普遍性具有挑战性。通用 AI 语言模型是否可以执行诊断和分类尚不得而知。目标：将通用生成式预训练 Transformer 3 (GPT-3) AI 模型的诊断和分类性能与使用互联网的主治医生和非专业成年人进行比较。设计：我们比较了 GPT-3 对 48 个经过验证的常见（例如病毒性疾病）和严重（例如心脏病发作）病例小插图的诊断和分类能力与非专业人士和执业医师的准确性。最后，我们检查了 GPT-3 对诊断和分类的信心校准程度。设置和参与者：GPT-3 模型，一个具有全国代表性的非专业人士和执业医师样本。接触：经过验证的案例小插图（<60 字；<6 年级阅读水平）。主要结果和测量：正确诊断，正确分类。结果：在所有病例中，GPT-3 对 88%（95% CI，75% 至 94%）的病例的前 3 位做出了正确诊断，而普通人为 54%（95% CI，53% 至 55%）（p<0.001），医生为 96%（95% CI，94% 至 97%）（p=0.0354）。GPT-3 的分类（71% 正确；95% CI，57% 至 82%）与普通人（74%；95% CI，73% 至 75%；p=0.73）相似；两者都明显差于医生（91%；95% CI，89% 至 93%；p<0.001）。根据 Brier 评分，GPT-3 对其最佳预测的信心在诊断（Brier 评分 = 0.18）和分类（Brier 评分 = 0.22）方面相当准确。结论和相关性：通用 AI 语言模型无需任何内容特定训练即可执行接近但低于医生的诊断水平，并且优于普通人。该模型在分类方面的表现较差，其表现更接近普通人。
预测心房颤动患者的心力衰竭：前瞻性Cool-AF注册中心的报告
摘要：背景：这项研究旨在确定风险因素和发病率，并为心脏衰竭患者的心力衰竭开发预测风险模型（AF）。方法：这是2014年至2017年之间泰国非浮力AF患者的前瞻性多中心注册表。主要结果是发生HF事件。使用多变量COX-PROPARTIANTION模型开发了一个预测模型。使用C-指数，D统计量，校准图，Brier检验和生存分析评估预测模型。结果：平均随访时间为25.7±10.6个月，共有3402例患者（平均67.4岁，男性为58.2％）。随访期间有218例患者发生心力衰竭，每100人年的发病率为3.03（2.64–3.46）。该模型中有十个HF临床因素。从这些因素开发的预测模型的C-指数和D统计量为0.756（95％CI：0.737–0.775）和1.503（95％CI：1.372–1.634）。校准图在预测模型和观察到的模型之间显示出良好的一致性，校准斜率为0.838。使用Bootstrap方法确认了内部验证。Brier分数表明该模型对HF具有良好的预测。结论：我们为AF患者提供了良好的临床HF预测模型，具有良好的预测和歧视值。
校正：免疫检查点抑制剂相关的甲状腺...
一般而言，LightGBM，Xgboost，随机森林和逐步增强模型的表现优于内部阀门。同时，采用LightGBM（0.96），XGBoost（0.92）和随机森林（0.92）的模型，较高的AUC值。关于灵敏度，逻辑回归（0.64）和LightGBM（0.57）模型的性能更好。虽然，KNN，随机森林，SVM和梯度增强模型达到了特异性和正面值1。此外，LightGBM（0.90），决策树（0.88）和逻辑回归（0.88）模型表现出更高的负预测值。使用LightGBM，XGBoost和随机森林组合歧视和校准，Brier得分分别为0.07、0.10和0.10（表3，图3，图。4，图S18 – S19）。
生存分析
starsg.fit。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 AML。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 anova.coxph。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9 AML。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 anova.coxph。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11损耗。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个基地。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13膀胱。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14个博客。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 Brier。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 CCH。 。 。 。 。 。 。 。 。16 Brier。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 CCH。 。 。 。 。 。 。 。 。17 CCH。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 cgd。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 CGD0。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 Cipoisson。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 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在精神病等候补名单上实施移动AI聊天机器人干预抑郁症的挑战：随机控制学习终止报告
这项研究使用ICD-9代码从模仿数据库中确定了18岁以上的1,177例患者。预处理包括处理丢失的数据，删除重复项，处理偏度和过度采样以减轻数据失衡。通过检查方差通胀因子（VIF）值，套索回归和单变量分析，在LightGBM模型中选择了18个特征。与其他基线模型相比，LASSO逻辑回归模型的最终输出的最高测试AUC -ROC为0.8766（95％CI 0.8065-0.9429），准确性为0.7291，包括随机森林，LightGBM，支持载体机（SVM）和决策树。所有模型均表现出良好的校准，其Brier得分相对较低，突出了它们在预测院内死亡率方面的可靠性。
公告和附件 - 美国陆军
地理服务区：地理服务区 (GSA) 是该银行可合理预期为水生资源影响提供适当补偿的指定区域。拟议的主要服务区将服务于佐治亚州以下流域的所有部分：Brier Creek/03060108、Middle Savannah/03060106 和 Lower Savannah 03060109。流域。这些流域包括以下县的全部或部分：Burke、Chatham、Columbia、Effingham、Jefferson、Jenkins、McDuffie、Richmond、Screven 和 Warren。佐治亚州的流域：Upper Ogeechee 03060201、Lower Ogeechee 03060202 和 Ogeechee Coastal 03060204。这些流域包括以下县的全部或部分地区：布赖恩、布洛克、伯克、伊曼纽尔、格拉斯科克、格林、汉考克、杰斐逊、詹金斯、塔利亚费罗、沃伦和华盛顿（参见附件服务区地图）。
用于预测...
代表Länsförsäkringar，本研究重点是使用三种不同的机器学习算法构建的三个模型在接受与Länsförsäkringar当前模型相同的数据进行培训时执行的。使用的算法是随机森林，XGBoost和人工神经网络，所使用的数据集由持有2007年至2019年之间的私人客户组成。此外，该研究还涵盖了现场的当前文献，特征分析，可变选择以及对模型优化的超参数培训。根据选定的性能度量AUC，Brier分数和对数损失的模型是XGBoost模型，该模型与以前的几项研究的发现一致。发现该模型的透明度和解释性不如逻辑回归，但该模型并不完全缺乏透明度。研究表明，如何在PD建模领域实施这些模型以及如何解释和更改Finansinspektionen和EU的要求，以使风险管理中的实施机器学习。