阶段II:BFDEP的开发健康信念模型(HBM)用于设计BFDEP模块。 HBM模型基于心理和行为理论,这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。 它强调了与健康相关的行为的两个方面:1)避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法,以及2)相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。 该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。 以前的发现表明,基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。 [15]阶段II:BFDEP的开发健康信念模型(HBM)用于设计BFDEP模块。HBM模型基于心理和行为理论,这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。它强调了与健康相关的行为的两个方面:1)避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法,以及2)相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。以前的发现表明,基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。[15]
百香果果实原产于南美,由于其味道和营养价值的增强而获得了广泛的认可。此外,由于国际市场中果实的热情增加,在非洲,亚洲和澳大利亚等国家中,百香果养殖正在逐渐增加。例如,在生产水平上,巴西是主导的。在新兴一级,肯尼亚和印度即将到来[1]。过去,百香果也曾在传统医学中用于治疗失眠和焦虑,这就是为什么它具有如此多的应用[2]。它是生物活性化合物的重要来源,它可以治愈某些疾病,例如炎症,癌症和失眠[3]。然而,最近的研究旨在发展其提高的园艺品质,包括产量,抗病性和气候适应能力[4,5]。本评论的重点是关于百香果的健康影响和农业进步的科学文献的营养概况和现有的进步。
随着数字技术的增长和互联网的越来越多,网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确,迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性,已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明,基本算法可以有效地检测这些攻击,但是它们具有局限性,例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能,已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的,以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型,并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集,其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明,与单独使用基本模型相比,所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
体外冲击波碎石术对肾功能Erdoğan和şimşek计划评估Hamidiye Medical Faculty第一年学生Milli Avtan等人的后期影响。急性脑干梗死的早期短暂性吞咽困难Bülbül等。
1 Ecole Nationale de l'aviation Civile, 7 Avenue Edouard Belin, CS 54005, CEDEX 4, 31055 图卢兹, 法国; christophe.hurter@enac.fr (C.H.); minesh.poudel@enac.fr(议员)2 人工智能和智能系统研究小组,创新、设计与工程学院,Mälardalen 大学,Högskoleplan 1, 722 20 Västerås,瑞典; shaibal.barua@mdh.se (S.B.); hamidur.rahman@mdh.se(H.R.); mobyen.ahmed@mdh.se (M.U.A.); shahina.begum@mdh.se (S.B.); md.aquif.rahman@mdh.se (M.A.R.)3 Deep Blue s.r.l., Via Manin 53, 00185 罗马, 意大利; daniele.ruscio@dblue.it (D.R.); stefano.bonelli@dblue.it (S.B.)4 罗马大学分子医学系,Piazzale Aldo Moro 5,00185 罗马,意大利;giulia.cartocci@uniroma1.it (G.C.); gianluca.diflumeri@uniroma1.it (G.D.F.); gianluca.borghini@uniroma1.it (英国); fabio.babiloni@uniroma1.it (意大利); pietro.arico@uniroma1.it (巴勒斯坦权力机构)* 通信地址:augustin.degas@enac.fr (A.D.);mir.riyanul.islam@mdh.se (M.R.I.)
摘要:洪水代表了造成广泛损害的重要自然危害。该研究旨在证明采用机器学习(ML)模型的鲁棒性,即随机森林(RF),支持向量机(SVM),逻辑回归(LR),K-Nearest邻居(KNN)和决策树(DT),以生成摩洛哥Tetouan City的洪水易感图。该方法依赖于包含1000个样本的空间数据集,其中包括八个条件因素:高程,坡度,距离河流(DR),排水密度(DD),土地使用(LU),河流功率指数(SPI),地形见证见证人指数(TWI)和归一化差异植被指数(NDVI)。使用遥感技术提取这些因素。ML算法的性能比较表明,RF在曲线(AUC)值下表现出最高的精度和面积,达到95%,从而优于其他模型。这项研究的关键发现可以作为当局和水文学家主动预测易洪水领域的指南,并采取必要的措施来减轻风险。
利用人工智能减轻青少年危险行为:范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a,* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者(joulaei_h@yahoo.com) 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为,这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案,但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架,符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行,重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要,然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表,差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词:青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
剂量调整的证据有限,eviQ 上的建议仅供参考。他们通常是保守的,强调安全。任何剂量调整都应基于临床判断和个体患者的情况,包括但不限于治疗意图(治愈性与姑息性)、抗癌方案(单一疗法与联合疗法与化疗与免疫疗法)、癌症生物学(部位、大小、突变、转移)、其他治疗相关副作用、其他合并症、体能状态和患者偏好。建议的剂量调整基于临床试验结果、产品信息、已发布的指南和参考委员会共识。除非另有说明,否则剂量减少适用于每个单独的剂量,而不适用于总天数或治疗周期持续时间。除非另有说明,否则非血液学分级基于不良事件通用术语标准 (CTCAE)。肾脏和肝脏的剂量调整已尽可能标准化。有关更多信息,请参阅剂量注意事项和免责声明。
Hamid Reza Nejati是Tarbiat Modares University的岩石力学副教授,也是分析岩石和建筑材料的故障机制的专家。他在实验研究方面具有丰富的经验,并且使用分析和数值建模软件擅长隧道设计。他对地下结构的动态分析特别感兴趣,并且研究了与地下结构和地面孔振动的地震分析有关的几个项目。
剂量修改的证据是有限的,EVIQ提出的建议仅作为指导。他们通常是保守的,重点是安全。任何剂量修改均应基于临床判断,以及个体患者的状况,包括但不限于治疗意图(治愈性与姑息治疗),抗癌治疗方案(单一对组合疗法与化学疗法与化学疗法与免疫疗法),癌症的生物学,癌症,大小,突变,转移酶的其他副作用,良好的效果,表现良好,效果和其他副作用,表现为其他。修改基于临床试验结果,产品信息,已发表的指南和参考委员会共识。降低剂量适用于每个单独剂量,除非另有说明,否则不适用于治疗周期的总天数或持续时间。非血液学等级基于不良事件的共同术语标准(CTCAE),除非另有说明。肾脏和肝剂量修饰已在可能的情况下进行标准化。有关更多信息,请参见剂量注意事项和免责声明。