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心脏病风险预测：一种流动应用集成机器学习模型
简介：存在许多不同的方法来识别心脏病。本文讨论了使用机器学习算法来预测心脏病风险的心脏病预测应用。该应用程序旨在为用户提供预测，帮助他们评估心脏病风险并就其健康做出明智的决定。方法：心脏病预测应用利用KAG GLE的“心脏病UCI”数据集。数据经过预处理，转换并分成70％的培训和30％的测试集。使用三种机器学习算法（即支持向量机（SVM），天真的贝叶斯和K-Nearest邻居（K-NN）。结果：K-NN的准确率达到81.82％，幼稚的贝叶斯达到83.44％，而SVM的准确率达到了84.74％的最高准确率。结果表明SVM的表现优于其他算法。然后开发了一个AP贴合以实现SVM预测模型。该应用程序具有各种用户接口，包括用于用户注册和身份验证的注册和登录页面。用户可以输入其医疗信息，该应用程序使用训练有素的SVM模型来预测其心脏病的风险。结果以百分比的风险提交给用户，并伴随着适当的健康建议。结论：该应用程序可以帮助用户评估心脏病风险并提供建议，以最大程度地减少心脏病风险。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2
脑损伤后的数值认知：亚列表和算术能力之间是否存在关系？
被困的离子提供了具有非常长的连贯时间的量子，可以用高填充性初始化，操纵，纠缠和读出[25-30]。更重要的是，被困的离子很容易与光场相互作用，在其电子状态（固定量子存储器 - 固定量子内存）和光子 - “浮动”量子信息载体之间提供了自然接口[31]。包含一个sin- gle物种的一个量子的被困的离子网状节点已通过光子链接连接，用于执行铃铛测试[7]，状态传送[18] [18]，随机数生成[19]，量子密钥分布[21]和频率比较[22]。捕获的离子系统也证明了最新的单一和双Quibent Gate有限量，但是将它们集成到量子网络节点中仍然是一个挑战，因为适合量定通信的离子物种不一定还可以提供具有与网络活动的良好隔离的良好的存储量值。原子种（例如133 ba +或171 yb +）已被提议绕过这一问题[26，32]，但是，所需的实验技术的发展仍在进行中。neverthe，每个角色都有可能被不同的物种填补[33]。此外，使用多种原子物种具有最小化串扰的优势，可以在中路测量和冷却[34]中最小化串扰[34]。
针对脑科学的远程医学成像协作探索
不同领域和机构的各种合作者有助于减少在单一环境中进行研究所带来的偏见。然而，当前用于查看和注释医学图像的工具侧重于单一用户体验，通常不提供用于协作评估数据、进行观察和保存研究结果以供将来参考的有效工作流程。我们的工具允许来自不同机构的合作者无论身在何处都能快速有效地一起探索数据，从而使科学研究受益。该软件使研究人员能够注释医学图像、保存这些注释的全面历史记录以及与合作者分享他们的探索成果。通过解决当前工作流程中的痛点，我们发现使用我们的软件比当前流程效率更高；这已经通过用户测试进行了评估，该测试结合了观察性研究和定性调查形式的形成性和总结性评估技术。
并发电位测量和安培感测与共享参考电极
摘要 - 电位测量法和安培计量法是两种最常见的电化学传感方法。它们在常规上是在不同的时间进行的，尽管正在出现新的应用，这些应用需要同时在single电化学细胞中使用它们。本文研究了这种设置的可行性和潜在缺陷。，我们使用电位计量和安培传感器在单独使用时比较它们的输出信号，以及它们与共享的参考电极合并在一起时。我们的结果特别表明，具有共享参考电极的电位读数显示出高度相关性为0.9981与调用电位计量计。在安培传感的情况下，同时测量与单个测量的跨相关性为0.9959。更重要的是，我们还通过设计创新的测试系统的设计在存在细胞库的情况下同时证明了电位测量法的同时测量。这是通过测量变化的pH值和H 2 O 2的不同浓度来完成的，以展示电路的操作。
使用3D/2D皮质血管的3D/2D非刚性登记的颅骨切开术的变形
摘要。术中脑移位是一种众所周知的现象，它描述了由于重力和脑脊液的丧失而在其他现象中描述了脑组织的非刚性变形。这对手术结果具有负面影响，这通常是基于不考虑大脑转移的术前计划。我们提出了一种新型的大脑意识到的增强现实方法，将术前3D数据与通过手术显微镜观察的变形大脑表面相结合。我们将非刚性登记作为形状结构化问题提出。术前3D线状可变形模型被注册到皮质容器的Single 2D图像上，该模型自动分割。此3D/2D登记驱动肿瘤等潜在的大脑结构，并弥补了亚皮质区域的大脑转移。我们评估了由6名材料组成的模拟和真实数据的方法。它实现了良好的定量和定性结果，使其适合神经外科指导。
未来的无人机战争，今天的创新挑战
毫无疑问，俄罗斯在乌克兰的战争已经成为了解未来无人机战争如何形成的最重要的冲突。本研究报告通过对乌克兰战场上经过实战检验的实践的全面分析，确定了九个关键要点。这些经验教训涵盖技术、理论和政策。报告的四个章节探讨了在各个功能和作战领域中提高无人机能力的主要机会。它们还强调了在开发、集成和部署新型无人系统过程中面临的持续挑战。但重要的是，无人机并不是取得战略胜利或打赢战争的灵丹妙药。因此，本报告努力管理对无人机能力的期望，同时强调人力资本的核心作用。事实上，当与新的使能技术相结合时，熟练的专家可以创造出有效的无人机性能。
第二法庭裁定电话通话录音可作为……
本周，澳门的赌场股表现疲软。对于六家博彩运营商的赌场股，两位专家均表示：“我们继续相信——并希望——随着华尔街数据的上升，好于预期的基本面最终将推动市场情绪或股价走高，这反过来又应该进一步将估值降至‘便宜到无法忽视’的水平。”就连巴克莱的分析师也预计这种乐观情绪将持续下去。巴克莱美国博彩休闲和住宿分析师 Brandt Montour 在上周的一份报告中写道：“这不是澳门辉煌时刻的结束。”巴克莱认为，澳门可能比疫情前“更具韧性”，而永利在战略上比该地区的其他参与者受益更多。根据其研究，永利在房价、赌桌消费和老虎机游戏方面都超过了其他拉斯维加斯运营商。LV
mdx 小鼠中的 NAR 突破性文章
平台由与转铁蛋白受体 1 结合的抗原结合片段组成，该片段与寡核苷酸偶联。我们证明，单剂量的小鼠特异性 FORCE–M23D 偶联物可增强 mdx 小鼠中外显子跳跃 PMO (M23D) 的肌肉递送，实现剂量依赖性和稳健的外显子跳跃以及持久的肌营养不良蛋白恢复。FORCE–M23D 诱导的肌营养不良蛋白表达在单剂量 30 mg/kg PMO 等效剂量下分别达到股四头肌、胫骨前肌、腓肠肌、膈肌和心脏中野生型水平的 51%、72%、62%、90% 和 77% 的峰值。缩短的肌营养不良蛋白定位于肌膜，表明功能性蛋白质的表达。相反，单剂量 30 mg/kg 未结合 M23D 显示出较差的肌肉传递，导致外显子跳跃和肌营养不良蛋白表达处于边缘水平。重要的是，与 FORCE-M23D 相比，FORCE-M23D 治疗可改善功能结果
闭合曲线中同源性检测的恒定时间量子算法
给定一个闭二维流形或曲面上的大小为 L 的环或更一般的 1-循环 r（用三角网格表示），计算拓扑学中的一个问题是它是否与零同源。我们在量子环境中构建和解决这个问题。给定一个可以用来查询闭曲线上边的包含情况的 oracle，我们设计了一个用于这种同源性检测的量子算法，相对于环 r 上边的大小或边数，其运行时间为常数，只需要使用一次 oracle。相比之下，经典算法需要使用 Ω( L ) oracle，然后进行线性时间处理，并且可以通过使用并行算法将其改进为对数时间。我们的量子算法可以扩展以检查两个闭环是否属于同一个同源类。此外，它可以应用于同伦检测中的一个特定问题，即检查闭二维流形上的两条曲线是否不是同伦等价的。
一击开放的负担能力学习与基础模型
我们介绍了一声开放的负担能力学习（OOAL），其中一个模型只有一个基本对象类别的一个示例训练，但有望识别新颖的观点和负担能力。虽然视觉语言模型在识别新颖的物体和场景方面表现出色，但它们通常会努力理解诸如亲戚之类的粒度水平。为了解决这个问题，我们对现有基础模型进行了全面分析，以探索他们对负担的理解并评估潜在的数据限制负担能力学习。然后，我们提出了一个视觉语言框架，并具有简单有效的范围，以增强视觉特征和负担能力文本嵌入之间的对齐方式。对两个负担能力分割基准的实验表明，所提出的方法优于最先进的模型，这些模型少于1％的完整培训数据，并且在看不见的物体和负担能力上表现出合理的概括能力。项目页面：https：//reagan1311.github.io/ooal。