XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMLA
系统的文献综述和荟萃分析
文献中已经报道了用于胶质瘤自动分割的机器学习算法（MLA）的抽象目标。对不同肿瘤特征的自动分割可能会增加诊断检查和治疗计划的价值。这项研究的目的是提供不同MLA方法的概述和荟萃分析。方法对描述神经胶质瘤分割的合格研究进行了系统的文献综述和荟萃分析。对性能的荟萃分析是对两个汇总结果的骰子相似性系数（DSC）得分进行的，即两个亚组（即高级和低级神经胶质瘤）。这项研究在开始之前在Prospero注册（CRD42020191033）。文献搜索后的结果（n = 734），系统文献综述中包括42项研究。十项研究有资格纳入荟萃分析。总体而言，来自纳入研究的MLA的总体DSC得分为0.84（95％CI：0.82 - 0.86）。此外，分别观察到高级和低级神经胶质瘤的自动胶质瘤分割的DSC得分为0.83（95％CI：0.80 - 0.87）和0.82（95％CI：0.78 - 0.87）。但是，在纳入的研究之间，异质性高得多，并且观察到出版偏见。结论MLA促进神经胶质瘤的自动分割表现出良好的准确性，这对于未来神经放射学方面非常有希望。但是，在实际实施之前，尚未克服一些障碍。在报告MLA时遵循质量准则至关重要，其中包括对外部测试集的验证。关键点•来自纳入研究的MLA的总体DSC得分为0.84（95％CI：0.82 - 0.86），表明表现良好。•在比较高级神经胶质瘤和低级神经胶质瘤的分割结果时，MLA性能是可比的。•对于使用MLA的将来的研究，至关重要的是，在报告MLA时遵循质量指南，其中包括对外部测试集的验证。
Servicembers民事救济法，主计长手册
SCRA与《军事贷款法》（MLA）分开（10 USC 987）。MLA为服务成员及其家属提供了适用于现役期间的消费者信用交易的保护措施。4消费者信贷是主要出于个人，家庭或家庭目的提供或扩展到覆盖借款人的信用，并且要缴纳财务费用，要么由书面协议应在四个以上的分期付款中缴纳（32 CFR 232.3（f）（1））。出于MLA的目的，消费者信贷不包括住宅抵押贷款；购买由汽车保证的货币贷款；购买个人财产扣除的货币贷款；和信贷交易免于Z条法规（根据12 CFR 1026.29的豁免，涉及州豁免的交易除外）（32 CFR 232.3（f）（2））。请参阅本手册的附录D，以比较SCRA和MLA要求。5
机器学习方法改善了从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的纵向预测
摘要：轻度认知障碍（MCI）是认知能力下降，可以表明阿尔茨海默氏病（AD）的未来风险。我们根据梯度增强的树集合方法开发并验证了机器学习算法（MLA），以分析55-88岁（n = 493）诊断为MCI的个体的表型数据。数据，并取平均值以预测24-48个月内的AD进展。MLA在大多数指标上的所有预测窗口上都超过了小型状态检查（MMSE）和三个比较模型。例外包括18个月时的灵敏度（MLA和MMSE分别达到0.600）；和30和42个月的灵敏度（MMSE略微更好）。对于所有预测窗口，MLA均达到AUROC≥0.857和NPV≥0.800。带有24-48个月lookahead时间范围的平均数据，MLA在所有指标上的表现都优于MMSE。这项研究表明，机器学习可能比护理标准提供更准确的风险评估。这可能有助于促进护理协调，减少医疗支出，并维持从MCI到AD的风险的患者的生活质量。
如何优化以三叶草为基础的牧场？
我们尽力确保您从中获取的出版物中所含信息的准确性。但是，MLA 不承担出版物中所含信息或意见的准确性或完整性的责任。在做出有关您利益的决定之前，您应该自行进行调查。如果您仅依赖出版物而导致任何损失，MLA 概不负责，也不承担任何人依赖此类信息或建议而导致的所有责任。
2023–24生产者采用结果报告
Discalimer：已注意确保本出版物中包含的信息的准确性。但是，MLA，MDC和ISC（“ MLA组”）对本出版物中包含的信息或意见的准确性，货币或完整性不承担责任。本出版物旨在仅提供一般信息。它是在不考虑您的特定情况，目标或需求的情况下准备的。本出版物中发表的任何前瞻性陈述都不能保证未来的绩效或结果，并且绩效或结果可能与任何前瞻性陈述所表达的或暗示的陈述可能有所不同。没有对出版物中包含的前瞻性陈述或相关假设的公平性，准确性，完整性，成就或合理性的公平性，准确性，完整性，可能性，保证或其他保证。在做出有关您的利益的决定之前，您应该进行自己的询问。您对任何内容的使用或依赖的使用完全符合您自身的风险，而MLA组对于由于使用或依赖而造成的任何损失或损失的损失或损害概不负责。MLA承认澳大利亚政府提供的匹配资金支持本出版物中详细介绍的研究和发展。
通过MSA Saleyard出售牛
护理是为了确保本出版物中包含的信息的准确性。但是，MLA对于出版物中包含的信息或意见的准确性或完整性不承担责任。在做出有关您的利益的决定之前，您应该进行自己的询问。MLA对于仅依靠本出版物而造成的任何损失并不承担任何责任，并且由于任何人对此类信息或建议的依赖而排除了所有责任。除了根据1968年版权法所允许的任何用途外，所有权利都明确保留。请求进一步授权的请求应针对NEST 2059 North Sydney的Content Manager，PO Box 1961或info@mla.com.au。©肉与牲畜澳大利亚2022 ABN 39 081 678 364。于2022年11月出版。MLA承认澳大利亚政府提供的匹配资金支持本出版物中详细介绍的研究和发展。
将工业数据与生成ai -awsstatic.comAssociate（MLA -C01）考试指南-Awsstatic.com通过设计安全地从头开始建立安全性
_________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
红肉行业的碳
已注意确保本出版物中包含的信息的准确性。但是，MLA，MDC和ISC（“ MLA组”）对本出版物中包含的信息或意见的准确性，货币或完整性不承担责任。本出版物旨在仅提供一般信息。它是在不考虑您的特定情况，目标或需求的情况下准备的。本出版物中发表的任何前瞻性陈述都不能保证未来的绩效或结果，并且绩效或结果可能与任何前瞻性陈述所表达的或暗示的陈述可能有所不同。没有对出版物中包含的前瞻性陈述或相关假设的公平性，准确性，完整性，成就或合理性的公平性，准确性，完整性，可能性，保证或其他保证。在做出有关您的利益的决定之前，您应该进行自己的询问。您对任何内容的使用或依赖的使用完全符合您自身的风险，而MLA组对于由于使用或依赖而造成的任何损失或损失的损失或损害概不负责。
使用静止状态脑电图数据的有效连通性诊断精神分裂症
摘要：精神分裂症是一种与神经生物学作用相关的严重精神疾病。即使任务期间的大脑活动（即P300活动）被认为是诊断精神分裂症的生物标志物，但静止的大脑活动也有可能表现出精神分裂症中固有的功能障碍，并且可以用来了解这些患者的认知识别。在这项研究中，我们根据眼睛开发了一种机器学习算法（MLA），基于闭合静止状态脑电图（EEG）数据集，该数据集记录了在任何任务或外部刺激的情况下记录神经活动，旨在将其与健康的对照（SCZS）与健康对照（HCS）区分开来。MLA有两个步骤。在第一个步骤中，符号转移熵（Ste）是有效连通性的量度，将其应用于静止状态的脑电图数据。在第二步中，MLA使用Ste矩阵来找到一组可以成功区分SCZ与HC的功能。从结果来看，我们发现MLA可以达到96.92％的总准确度，敏感性为95％，特定的特定级别为98.57％，精度为98.33％，F1得分为0.97，仅为0.97，Matthews相关（MCC）仅使用0.94的特征，该特征是10 nirs fefters to thers to thers to thers to thers to thers to thers to thers to thers thers thers to thers to n of to thers thers thers thers thers thers to n of thers to n of thers to n.静止状态的脑电图数据可能是精神分裂症临床诊断的有前途的工具。
