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休斯顿市主要干道和高速公路计划 (...
F1：将拟建的 Kermier 路从拟建的 Baethe 路改道为 Warren Ranch 路。E：将主要干道 Juergen 路从 Mueschke 路改道为 Grand Parkway (SH 99)。
产生蛋白质：动物体的分馏，质量...
随着猪的生长，商业生产均匀生长。许多生产者的受访者报告说，提出了一个三向Cross F1品种，这是一个与约克郡女性交叉的Landrace，繁殖到Duroc Boar。生产者协会呼应F1跨遗传学的“生长最统一的商业生长猪，也是屠宰场中最一致的尸体”（加拿大猪出口商协会，2023年，第3段）。然而，Weis（2013）指出，尽管输入以产生肉，鸡蛋和牛奶的投入迅速合理，但商业牲畜生产中仍存在“不可避免的生物物理极限”（第115页）。当完美雕刻的猪的遗传学与创新的药物相遇时，旨在提高完美，理性的效率的创新药物，既是该动物的出处，又是其较大的系统，它是与消费者相距甚远的。国家
和低葡萄糖预测
摘要：夜间葡萄糖管理是1型糖尿病患者（T1D）的主要挑战，尤其是对于那些每天进行多次注射（MDI）的人来说。在这项研究中，我们开发了机器学习（ML）和深度学习模型（DL）模型，以预测目标范围内（3.9–10 mmol/L），高于目标范围的夜间葡萄糖，并且在使用MDIS管理T1D的受试者的目标范围以下。对模型进行了训练和测试，并在380名具有T1D受试者获得的连续葡萄糖监测数据上进行了测试。使用了两种DL算法 - 多层感知器（MLP）和一个卷积神经网络（CNN），以及两种经典的ML算法，随机森林（RF）和梯度增强树（GBTS）。基于DL和ML算法的所得模型在预测目标葡萄糖（F1度量：96–98％）和靶标葡萄糖（F1：93-97％）中表现出很高和相似的精度。预测低葡萄糖（F1：80–86％）时模型性能较差。MLP在低葡萄糖预测中提供了最高精度。结果表明，操作CGM数据的DL（MLP，CNN）和ML（RF，GBTS）算法都可以用于同时预测目标，T1D患者的目标高于目标和低于目标的目标范围内的夜间葡萄糖值。
从... 预测视觉感知和工作记忆负荷
摘要 — 近年来，使用生理传感器预测工作量的方法多种多样。然而，这些方法中的大多数都是在小数据集上训练模型，大脑中的通道位置数量很少，这限制了模型在参与者、任务或实验会话之间迁移的能力。在本文中，我们介绍了一种新方法，该方法使用基于认知负荷理论的方法并采用结合注意力机制和自监督标签增强 (SLA) 的双向门控循环单元 (BiGRU)，对大量跨参与者和跨会话的高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 数据集进行建模。我们表明，我们提出的 CNN-BiGRU-SLA 模型可以学习和分类不同级别的工作记忆负荷 (WML) 和视觉处理负荷 (VPL) 在不同参与者之间。重要的是，我们利用多标签分类方案，我们的模型经过训练可以预测同时发生的 WML 和 VPL 水平。我们使用留一法 (LOOCV) 和 10 倍交叉验证来评估我们的模型。使用 LOOCV，对于二元分类（关闭/打开），我们在 22 位参与者（每位参与者参加了 2 次会话）中获得了 WML 的 0.9179 F1 分数和 VPL 的 0.8907 F1 分数。对于多级（关闭、低、高）分类，我们获得了 WML 的 0.7972 F1 分数和 VPL 的 0.7968 F1 分数。使用 10 倍交叉验证，对于多级分类，我们获得了
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
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下肢关节置换术后预测持续使用阿片类药物的机器学习方法
摘要背景本研究的目的是为下肢关节置换术后持续使用阿片类药物使用的预测模型，并确定集合学习和超采样技术是否可以改善模型性能。我们比较了各种预测模型，以识别持续的术后阿片类药物使用，使用各种术前，术中和术后数据，包括手术程序，患者人口统计学/特征，过去的手术病史，阿片类药物使用历史，使用历史，经历了，合并症，生活方式，生活方式，生活方式，Anthesia详细信息和邮政课程。评估了六个分类模型：逻辑回归，随机森林分类器，简单喂养神经网络，平衡的随机森林分类器，平衡的装袋分类器和支持向量分类器。表现。重复分层的k-折叠交叉验证是为了计算接收器操作特性曲线（AUC）下的F1分数和面积。结果有1042例患者接受了膝关节或髋关节置换术，其中242例（23.2％）报告了持续使用的阿片类药物。没有SMOTE，逻辑回归模型的F1得分为0.47，AUC为0.79。所有合奏方法的性能都更好，平衡的包装分类器的F1得分为0.80，AUC为0.94。SMOTE基于F1分数的所有模型的性能提高了。具体来说，平衡袋分类器的性能提高到F1分数为0.84，AUC为0.96。在平衡装袋模型中最重要的特征是术后第1天使用阿片类药物，体重指数，年龄，术前阿片类药物，出院时处方的阿片类药物和住院时间。结论集合学习可以极大地改善持续使用阿片类药物的预测模型。对高危患者的准确和早期鉴定可以在临床决策和通过个性化干预措施的早期优化中发挥作用。
全球植被动力学的生态进化建模和CO 2 1
LGM F0 PI PI 99.1 F1，LGM LGM LGM PI PI 84.3，LGM PI LGM PI 86.9 F3，LGM PI LGM PI LGM PI LGM 100.3 F12，LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM 75.4 F13，LGM LGM LGM LGM LGM LGM 84.6。 f23, LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM 75.7 MH f0 PI PI 109.6 f1, MH MP PI PI 1111.5 f2, MH PI PI 107.0.0fflow, MH PI 110.6f23, MH PI PI 110.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6f. MH PI 109.1 F13，MH MH PI 112.5 F23，MH PI 108.1 F123，MH MH MH MH 110.1 310 310
Archimer 将斑马鱼暴露于环境混合物中......
多氯联苯 (PCB) 和多溴二苯醚 (PBDE) 是持久性有机污染物 (POP)，以复杂混合物的形式存在于所有环境区域，包括水生生态系统中。然而，人们对这种复杂混合物对硬骨鱼类行为的影响知之甚少。在这项研究中，斑马鱼 (Danio rerio) 从受精后 5 天起通过饮食长期接触含有 22 种 PCB 和 7 种 PBDE 同源物的环境相关混合物 (MIX)。暴露于 MIX 的 F0 鱼产下的后代 (F1 和 F2 代) 以普通食物喂养并长大至成年。在每一代中，通过不同实验设置的平均值评估五种行为特征 (即大胆、活跃、社交、探索和焦虑)。确定了两种不同的行为综合征：大胆，与活动和探索呈正相关；焦虑，与低社交性有关。 F0 代鱼没有表现出任何因接触持久性有机污染物而导致的行为紊乱，而 F1 代混合鱼则比其他代鱼更大胆，但与 F1 代对照组并无明显差异。F2 代混合鱼表现出的焦虑综合征比 F2 代对照组更严重。这一点尤为重要，因为后代的此类行为变化可能会产生持久的生态后果，可能会影响健康，从而对接触持久性有机污染物混合物的野生鱼类种群造成不利影响。