XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEDSS
GIS 作为教育决策支持系统 (EDSS) 的应用
GIS 在教育决策支持系统 (EDSS) 中的应用（尼泊尔高等中学教育委员会的经验） Tibendra Raj Banskota GIS 专家（尼泊尔高等中学教育委员会）摘要 尼泊尔高等中学教育委员会 (HSEB-Nepal) 成立于 1990 年，在该国整体教育结构中是一个相对较新的机构。在尼泊尔现有的教育结构中，高等中学具有特殊地位，因为它是中学教育和大学教育之间的纽带。现在，全国各地有 1976 所高等中学隶属于 HSEB，约有 50 万学生在 HSEB-Nepal 下毕业。在这种情况下，对如此庞大数量的学校和学生进行信息管理是一项挑战。GIS 学校地图绘制是应对上述挑战的方法之一。教育机构以及乡村发展委员会 (VDC) 边界、道路通道、河流和主要定居点的数字地图提供了空间和社会覆盖方面的地面现实。为此，HSEB Nepal 一直使用 GIS 制图技术作为教育决策支持系统 (EDSS)。 GIS 学校地图绘制包括对高中和中学的物理位置分析以及在高中周边确定附属学校。为了确定潜在的中学（附属学校），需要对每所高中的道路、定居点、河流、桥梁、特定区域的人口等进行空间数字覆盖。可访问性分析基于上述图层的位置和属性。全球定位系统 (GPS) 以及模拟地图用于将新学校描绘为点层。其他统计数据作为属性数据在高中属性表中进行管理。根据可访问性和空间分析做出必要的决定。GIS 地图绘制项目支持 HSEB-Nepal 授予附属关系、查找考试中心和选择特定学校用于特定目的，如 EDSS。关键词：GIS、学校地图绘制、教育决策支持系统 (EDSS)、EMIS、尼泊尔高等中学教育委员会、全球定位系统 (GPS)。1. 简介 GIS 学校地图绘制作为一个术语近年来在教育规划中得到了广泛使用。从概念上讲，它涵盖了更广泛的教育规划和管理，涉及资源分配、学校系统的高效运行和提高学习效率。制图是一种常用的工具，用于揭示特定区域内学校分布与学龄人口分布之间的明显关系。GIS 数据库提供了空间和非空间数据的综合框架和组织，已成为帮助规划和决策的重点工具。教育机构的地图以及行政边界和生物物理层（如主要道路网络、河流和主要定居点）的信息提供了地理方面的现实情况
Disease Progression in Multiple Sclerosis
*PIRA：在复发期间，在6个月的6个月内以EDSS量表体验CDA。一段时间的复发是连续2个复发之间的时间，从复发后3个月开始（或第一次二酰亚色事件发生后6个月）。†CDA：如果基线/重现EDSS得分分别为0、1.0至5.0或大于5.0，则EDSS得分的增加为1.5、1.0或0.5。CDA，确认的残疾积累； CI，置信区间； EDSS，扩大的残疾状态量表；人力资源，危险比； MS，多发性硬化症； PIRA，与复发活性无关的进展；原始的，复发相关的恶化。1。tur c等。JAMA Neurol 2023; 80（2）：151–160。
性别对疾病活动和多发性硬化症中疾病活动积累的定量作用
量化多发性硬化症（MS）活动性和严重程度的性别差异的抽象目的以及自临床发作以来疾病持续时间和时间的依赖。从1996年以来，所有丹麦公民都接受了复发性MS的发作，他们接受了每年或双年度对照访问，并强制通知丹麦多发性硬化症登记册。是女性的反可能性。使用加权通用线性模型分析了扩展的残疾状态量表（EDSS）得分的变化，我们在不同EDSS端点的男性和女性之间使用了加权COX回归。结果我们包括3028名男性和6619名女性。加权女性：男性复发率比为1.16（95％CI：1.10至1.22），但在50岁之后，差异消失了。男性（95％CI：0.05至0.08）的EDSS年度增加为0.07，女性为0.05（95％CI：0.04至0.06）； p = 0.017。以女性为参考，达到EDSS 4的HR为1.34（95％CI：1.23至1.45; P <0.001），到达EDSS 6的HR为1.43（95％CI：1.28至1.61; P <0.001）。性别之间的诊断延迟没有显着差异。结论女性的炎症性疾病活动比更年期时代的男性更具炎症性疾病活性，表明性激素可能发挥作用。男性比女性更受MS的神经退行性成分的约束，特别是在45岁之后。
高危抗体数量增加的副肿瘤神经系统综合征患者的临床特征和免疫治疗反应
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
仅供同行评审 - ePrints Soton
摘要 共生模拟系统 (S3)，有时也称为“数字孪生”，可实现物理系统与其计算模型表示之间的交互。为了支持运营决策，S3 使用通过传感器收集的物理系统的实时数据。这些实时数据还保存在企业数据存储系统 (EDSS) 中，因此可以用作未来使用的历史数据。然后，实时数据和历史数据都用作 S3 不同组件的输入，S3 通常包含几个模块：数据采集、模拟、优化、机器学习和“执行器”。当 S3 和系统之间没有人工代理时，需要后者。考虑到当今智能系统生成的数据量，S3 需要与 EDSS 结合使用。此外，S3 可能会产生大量需要存储的输出数据，因为这些数据可能会被机器学习模块重复使用，使 S3 在动态场景中具有自适应性。为了支持实时运营决策（特别是在工业 4.0 应用中，例如智能城市、智能工厂、智能交通系统和数字供应链），本文提出了 S3 的通用系统架构，并讨论了其在 EDSS 中的集成。此外，本文回顾了 S3 的最新进展，并分析了这些系统如何与 EDSS 交互以使实时决策成为现实。最后，本文还指出了 S3 中的几个研究挑战。
纵向缺失数据推出了多发性硬化症患者的残疾阶段Mahin Vazifehdan *，1，Pietro Bosoni 1，da
∗相应的作者关键字：纵向缺失数据，多发性硬化症，多个插入，关节建模插图摘要。多发性硬化症（MS）是一种慢性疾病，其特征是神经功能（运动，感觉，视觉和认知）的进行性或替代性损害。通过概率和时间依赖的方法预测疾病进展可能有助于提出可能延迟疾病进展的干预措施。但是，从不规则收集的纵向数据中提取信息知识很困难，缺少数据构成了重大挑战。MS进展，该状态量表（EDSS）随着时间的推移量化MS中的残疾。EDSS评估八个功能系统（FS）中的损伤。经常，仅报道了临床医生分配的EDSS分数，而FS子得分则缺失。推出这些分数可能很有用，尤其是根据患者对疾病进展的表型进行分层的分层。这项研究的目的是i）探索用于归类缺失FS子得分的不同方法，ii）使用完整的临床数据预测EDSS评分。结果表明，指数加权的移动平均值达到了丢失的数据插图任务中最低的错误率；此外，预测任务的归纳和SVM的分类和回归树的组合获得了最佳准确性。
预测复发性多发性硬化症患者的临床进展和认知能力下降：一项为期6年的随访研究
结果。研究组在Rey-塞特里斯复合物（ROCF）测试（p = 0.001）中恶化，但在其他三个测试中显着改善，即语义流利性测试（P = 0.013），加利福尼亚语言学习测试（CVLT，P = 0.016）和单词综合测试（WCT，P <0.001）。edss增加与语义流利性和WCT分数负相关（r = –0.579，p = 0.001和r = –0.391，p = 0.033）。语义流利性测试和WCT的改进与基线深灰质，灰质和皮质体积呈正相关（p <0.05，r> 0）。fu上的较高EDS与左右palliDum，右尾状，右put骨，右伏观和皮质体积显着负相关（p <0.05，r <0）。在FU或神经心理学恶化上的复发和EDS数量之间没有发现显着关系。WCT和CVLT的改进分别与基线SpecAm1和SVCAM1结果呈正相关（R> 0，P <0.05）。恶化与较高水平的基线VEGF和SVCAM1显着相关（p <0.05）。
机器学习算法引入了诱发潜力，作为扩展的残疾状态量表预后的替代生物标志物
机器学习（ML）见证了医疗领域内的显着意义，这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此，可以利用ML来制定有助于疾病诊断，预测疾病进展，量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理，并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症（MS）中，诱发电位（EPS）与扩大的残疾状态量表（EDSS）有很强的相关性，这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能（AI）技术来识别与残疾指数（EDSS）评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统，可以预测使用ML算法，特别是决策树和神经网络的MS的进展。中，获得的精度分别为88.9％，92.9％和88.2％，可与获得88.2％，96.0％和85.0％精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标，其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的，该EPS明显低于MRI，并且比MRI更便宜，并且更简单，与成像或生化方法同样有效，可作为MS的生物标志物发挥作用。
多发性硬化症的自体造血干细胞移植：挪威的长期随访数据
到2018年1月。一名患者（3％）不接受研究纳入，因此丢失了随访。在先前的出版物中描述了中等强度非毛囊方案的研究方案，选择标准和治疗原型。1例患者在Haukeland University Hospital进行了大约3个月，6个月和1年HSCT的临床对照。 随后，患者参加了本地，主要是每年的神经系统控制，包括5年的随访对照。 除了没有新的杂志共振成像（MRI）疾病活性外，没有疾病活性的证据（NEDA-3）被定义为缺乏临床复发和持续残疾进展的综合评分。 2进展/改进定义为扩大的残疾状态量表（EDSS）得分1例患者在Haukeland University Hospital进行了大约3个月，6个月和1年HSCT的临床对照。随后，患者参加了本地，主要是每年的神经系统控制，包括5年的随访对照。除了没有新的杂志共振成像（MRI）疾病活性外，没有疾病活性的证据（NEDA-3）被定义为缺乏临床复发和持续残疾进展的综合评分。2进展/改进定义为扩大的残疾状态量表（EDSS）得分
儿童多发性硬化症注意力随机计算机辅助康复试验：事后分析。
缩写：POMS = 儿童多发性硬化症；EDSS = 扩展残疾状况量表；ST = 特定训练；nST = 非特定训练；SRT-LTS = 选择性提醒测试长期存储；SRT-CTLR = 选择性提醒测试-一致性长期检索；SRT-D = 选择性提醒测试-延迟；SPART = 空间回忆测试；SPART-D = 空间回忆测试-延迟；SDMT = 符号数字模态测试。