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评估土地权属和产权对乌干达信贷获取的影响
在进行计量经济学分析之前，深入研究描述性统计数据可以为理解和解释数据奠定坚实的基础。在 3,890 个农村家庭中，75% 为传统土地保有权，5% 为永久土地保有权；其余为马洛土地保有权（19%）和租赁土地保有权（1%）。有趣的是，除传统土地保有权外，所有土地保有权都集中在该国的某个地区：大多数永久土地保有权在西部地区（61%），马洛土地保有权集中在中部地区（98%——这并不奇怪，因为马洛土地保有权主要适用于位于乌干达中部的布干达王国），租赁土地保有权也主要在中部（61%）；但传统土地保有权遍布该国其他地区（东部 39%，西部 31%，北部 28%；见表 3）。
评估机器学习和深度学习模型，以根据环境因素预测风力涡轮机的功率输出
本研究对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型进行了全面的比较分析，这些模型用于根据温度、湿度、风速和风向等环境变量预测风力涡轮机 (WT) 的功率输出。除了人工神经网络 (ANN)、长短期记忆 (LSTM)、循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 外，还研究了以下 ML 模型：线性回归 (LR)、支持向量回归器 (SVR)、随机森林 (RF)、额外树 (ET)、自适应增强 (AdaBoost)、分类增强 (CatBoost)、极端梯度增强 (XGBoost) 和轻梯度增强机 (LightGBM)。使用 40,000 个观测值的数据集，根据 R 平方、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行了评估。在 ML 模型中，ET 的性能最高，R 平方值为 0.7231，RMSE 为 0.1512。在 DL 模型中，ANN 的性能最佳，R 平方值为 0.7248，RMSE 为 0.1516。结果表明，DL 模型（尤其是 ANN）的表现略优于最佳 ML 模型。这意味着它们更擅长对多变量数据中的非线性依赖关系进行建模。预处理技术（包括特征缩放和参数调整）通过增强数据一致性和优化超参数来提高模型性能。与之前的基准相比，ANN 和 ET 的性能均表明 WT 功率输出预测的预测准确度有显著提高。这项研究的新颖之处在于直接比较了各种 ML 和 DL 算法，同时强调了先进计算方法在可再生能源优化方面的潜力。
评估营养干预和饮食管理对糖尿病患者血糖控制和生活质量的影响：比较
摘要 非洲 2 型糖尿病 (T2D) 发病率不断上升，城市化、饮食习惯改变和医疗资源有限加剧了这一趋势，这凸显了有效饮食干预措施对控制病情的必要性。本综述评估了文化定制营养干预措施对非洲医疗环境中糖尿病患者血糖控制和生活质量 (QoL) 的影响。传统的非洲饮食富含纤维和当地可获得的食物，如豆类、全谷物和蔬菜，为西方饮食模式提供了有希望的替代方案，因为西方饮食模式可能与当地文化或经济现实不符。本综述探讨了整合辣木和猴面包树等本土食物以及解决粮食不安全问题的社区计划的有效性，以增强依从性和优化血糖控制。比较分析表明，文化适应的饮食干预措施可提高患者满意度、长期依从性和临床结果。然而，贫困、粮食不安全和医疗资源有限等挑战依然存在。政策和实践建议包括扩大获得文化相关营养咨询的机会、推广当地和负担得起的食品以及建立伙伴关系以加强粮食安全。最终，该评论提倡采取区域定制方法，同时考虑当地食品系统和社会经济障碍，以在非洲提供可持续和有效的糖尿病管理。关键词：2 型糖尿病、营养干预、血糖控制、生活质量、文化定制饮食。
开发用于评估间充质基质细胞衍生的细胞外囊泡调节的高通量形态测定
间充质基质细胞衍生的细胞外囊泡（MSC-EVS）是治疗许多神经退行性疾病的有前途的治疗工具。神经炎症在许多情况下通过相互依存的过程的编排在许多此类条件中起着重要作用，这些过程导致血脑屏障（BBB）破裂，免疫细胞浸润和神经元死亡。MSC-EVS显示了调节神经炎症的初步证据，但它们的作用机理仍然未知。因此，我们探讨了MSC-EV在调节脑周细胞中的潜力，该细胞类型在BBB维持中起着至关重要的作用，但尚未被研究为MSC-EVS的治疗靶点。脑周细胞是多面细胞，可以通过参与BBB稳态以及先天和适应性免疫反应来调节神经炎症。周细胞形态已显示出对体内炎症性刺激的响应发生变化，因此，我们使用这种行为来开发一种定量的形态分析方法来评估MSC-EVS的免疫调节功能，以高关注，低成本的方式。使用该测定法，我们能够证明在各种条件下生产的MSC-EV（2D，3D和对细胞因子启动的响应）可以诱导明显的周细胞形态反应，这表明趋化因子和细胞因子分泌的变化与神经炎症相关。
从最近受精的大西洋鲑鱼胚胎中提取DNA，用于微卫星验证三倍体
用户和机器学习专家的整合是艺术智能文献中广泛研究的主题。同样，人类计算机相互作用研究广泛探讨了影响AI作为决策支持系统的因素。在这项实验研究中，我们调查了用户对专家在此类系统开发中整合的偏好，以及这如何影响他们对这些系统的依赖。具体来说，我们专注于特征选择的过程，这是由于机器学习模型对透明度的不断增长而变得重要的元素。我们区分了三种特征选择方法：基于算法，基于专家的方法和一种组合方法。在第一次治疗中，我们分析了用户对这些方法的偏爱。在第二次治疗中，我们将用户随机分配给三种方法之一，并分析该方法是否影响建议依赖。用户预先使用合并的方法，然后是基于专家的和基于算法的方法。但是，第二种处理中的用户同样依赖于所有方法。因此，我们发现所陈述的偏好和实际用法之间存在显着差异，从而揭示了态度 - 行为差距。允许用户选择自己的首选方法没有效果，偏好和依赖程度是特定的。这些发现强调了理解AI支持决策中认知过程的重要性，以及在人类互动中进行行为实验的需求。
评估基因组效用的一般方法
检测名称 实验室 无丙种球蛋白血症小组 ARUP 实验室 阿什肯纳兹犹太人疾病小组 ARUP 实验室 线粒体疾病小组 ARUP 实验室 肌萎缩侧索硬化症小组 ARUP 实验室 主动脉病小组 ARUP 实验室 自闭症小组 ARUP 实验室 Brugada 综合征小组 ARUP 实验室 血管畸形综合征 ARUP 实验室 视网膜色素变性 / Leber 先天性黑蒙小组 ARUP 实验室 心肌病和心律失常小组 ARUP 实验室 周期性发热综合征小组 ARUP 实验室 心律失常测序小组 EGL Genetics 心律失常缺失 / 重复小组 EGL Genetics 自闭症谱系障碍 EGL Genetics 心肌病小组 EGL Genetics 纤毛病小组 EGL Genetics 先天性糖基化障碍 EGL Genetics ACOG/ACMG 携带者筛查靶向突变小组 EGL Genetics 癫痫 EGL Genetics 眼部疾病 EGL Genetics 神经肌肉疾病 EGL Genetics 努南综合征及相关疾病 EGL Genetics 身材矮小小组 EGL Genetics 心脏骤停小组 EGL Genetics
评估Chatgpt和Google Gemini的表现以及土耳其牙科教育中的含义
结合了这两年（238个总问题），ChatGpt-O1和Gemini 2.0的结果，高级率为97.46％（230个正确答案，95％CI：94.62％，100.00％）和97.90％和97.90％（231个正确答案，95％CI：95％CI：94.62％，100.00.00％），显着地聊天 - 聊天88，4.4％，4.4％，聊天88（chat）。 211正确答案，95％CI：85.43％，91.89％）和双子座1.5 Pro（91.60％，218个正确答案，95％CI：87.75％，95.45％）。统计分析显示模型之间存在显着差异（p = 0.0002）。成对比较表明，与Chatgpt-O1（P = 0.0016）和Bonferroni校正后的Gemini 2.0 Advanced（P = 0.0007）相比，Chatgpt-4O的表现显着不足。最佳模型的始终高准确性率和狭窄的置信区间强调了它们在回答DUS问题时的优异可靠性和表现。
评估用于空间机器人操作的基于图像的视觉致毒技术
机器人臂对于多种外星应用至关重要。平面流动器（图1）使用机器人臂收集科学数据并处理样品。类似地，轨道机器人臂半自治地在国际空间站（ISS）进行泊位，检查和组装的操作（图2）。空间中的大多数现有操作系统都需要由宇航员或地面控制器进行远程处理，由于通信延迟以及对高技能运营商的需求，这可能是具有挑战性的。此外，快速增长的空间工业化工作需要自动操纵系统，以适应人类干预最少的动态场景[1]。开发用于空间机器人操纵器的Visuomotor技能可以显着增强自动操作。这些技能使机器人能够识别和跟踪对象，并在执行操纵任务时浏览复杂和动态的环境，增强灵活性和鲁棒性。机器人可以通过使用视觉伺服（VS）策略来获取视觉运动技能，以根据视觉观察来控制机器人的相对运动。由此产生的精度提高将使关键的内部维修任务，例如加油，重新定位，组件更换或修复失败的卫星。这项工作介绍了四种IBVS技术的比较，这些技术可用于增强自主空间机器人操作。我们评估了复杂的旋转转换场景中的不同深度估计方法，传感器方式，特征和控制定律。此外，我们通过组装方案评估ISAM功能。
评估用毒力抑制剂处理的铜绿假单胞菌中的外排泵表达与运动表型之间的联系
明尼苏达州明尼阿波利斯市宜人街207号的化学系 321 11 Church St SE, Minneapolis, Minnesota, United States of America 12 13 d Department of Medicinal Chemistry, University of Minnesota, 208 Harvard Street SE, 14 Minneapolis, Minnesota 55454, United States of America 15 16 e Department of Pharmacology, University of Minnesota, 321 Church St SE, Minneapolis, 17 Minnesota, United States of America 18 19 * Corresponding author 20
评估医疗保险和医疗补助创新中心的影响的框架
CMS创新中心一直在测试和评估Medicare，Medicaid和儿童健康保险计划（CHIP）计划中的付款和服务交付模型已有12年以上。负责任的护理组织现在为3200万患者提供服务，使更多的患者纳入基于价值的护理安排。创新中心在为基于价值的护理设定目标，通过医疗保健支付学习和行动网络（LAN）的工作为交付系统转型提供领导力以及鼓励多付额付款者的一致性方面发挥着重要作用。除了对已测试的单个模型的评估外，重要的是要考虑如何正确评估CMS创新中心对整个医疗保健系统的影响。在此简介中，我们提出了一个综合框架，用于分析CMS创新中心对Medicare，Medicaid，ChIP和更广泛的医疗保健系统的影响。框架解释了模型对护理交付，长期支出影响，溢出效应以及测试和创造证据的价值的转化影响。鉴于这些指标和结果的重要性，拟议的评估框架可能会对已经发生的影响进行更强大的评估，并有助于指导未来的决策。