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开发绿色经济指数（GEI）与远程
许多国家将绿色经济概念作为一种发展理念，通过确保自然因素得到维护来支持经济增长。绿色经济指数 (GEI) 的形成是为了评估绿色经济发展的成就。本研究使用已进行过文献研究的指标建立了东爪哇省的 GEI 指数。指数测量使用加权和技术，每个维度和指标的权重均等。机器学习技术方法和遥感数据的可用性用于补充区域层面无法获得的数据。研究结果表明，东爪哇 GEI 指数在过去五年中有所增加。泗水市是所有三个维度上的经济发展中心。这表明空间效应影响了东爪哇省的环境友好型可持续发展。对区域分组的分析表明，有些群体确实需要关注，因为几乎所有指标的得分都很低。不仅需要地区政府，还需要东爪哇省政府的政策来参与发展这一绿色经济实践。
将Smote-tomek和Fusion Learning与XGBoost Meta-Gearner融合，以识别可靠的糖尿病
摘要：这项研究旨在通过整合综合少数群体过度采样技术（SMOTE）-TOMEK技术来开发一种健壮的糖尿病分类方法，用于数据平衡并使我们以极端梯度增强（XGB）为导致的机器学习合奏作为元学习者。我们提出了一个集成模型，该模型将深度学习技术（例如双向长期记忆（Bilstm）和双向门控复发单元（BIGRU）与XGB分类器作为基础学习者。使用的数据包括PIMA印第安人糖尿病和伊拉克社会糖尿病数据集，这些数据集是通过缺少价值处理，重复，归一化以及Smote-Tomek在解决数据失衡方面处理的。XGB作为元学习者，通过降低偏差和方差成功地提高了模型的预测能力，从而导致了更准确，更健壮的分类。所提出的合奏模型可在所有测试的数据集上达到完美的精度，精度，召回，特异性和F1分数为100％。此方法表明，将集成学习技术与严格的预处理方法结合在一起可以显着改善糖尿病分类性能。
基于 SMOTE (EMS) 的增强中风预测模型
摘要：中风是大脑血液供应突然中断，影响一条或多条滋养大脑的血管。这会导致大脑供氧紊乱或不足，从而导致脑细胞损伤或受损。在某些情况下，确定中风的时间和严重程度可能具有挑战性。本研究提出了一种基于人工智能的 EMS（ElasticNet - MLP - SMOTE）模型，具体利用两种机器学习算法，即 Elastic Net 和多层感知器 (MLP)，并使用合成少数过采样技术 (SMOTE)。Elastic Net 算法用于特征选择以识别关键特征，然后使用 MLP 算法进行预测。使用 Elastic Net 算法是因为它结合了 L 2 和 L 1 正则化，在辨别影响模型性能的特征方面提供了良好的结果。使用 MLP 算法是因为它依赖于深度学习技术，在这种情况下产生了有希望的结果。该算法从包含与中风相关的基本特征的综合数据集中对数据进行分类。SMOTE 用于提高模型的性能。值得注意的是，之前没有研究将这三种技术（Elastic Net – MLP – SMOTE）结合在一起。EMS 的预测准确率达到 95%，MSE = 0.05。该模型有助于根据患者的历史数据预测中风的发生，从而缓解这种严重疾病的突然发作。
遥感的测试和评估...
进行热成像的协议，强调了在Demining操作中使用AI时考虑因素的复杂性。基于安全的Pro AI基于云的工具在安全可扩展的框架内利用了高度精确的计算机视觉。它有潜力将传统的无人机图像分析的资源密集型任务转换为更易于访问和高效的过程，与使用现成的无人驾驶航空工具兼容。此外，使用创新算法的Tech 4跟踪项目代表了一个重大的实际进步，显示了AI如何改变检测过程。它不仅展示了算法的令人印象深刻的功能，而且还通过将控制权还给用户而不是由算法决定来解决数据收集中固有的弱点。
PHSA远程患者监视白皮书
远程患者监测（RPM）是一种虚拟健康解决方案，有可能将护理管理转移到非传统的医疗保健环境中，尤其是患者的住所，可以审查患者的健康和每日习惯，并提供实时反馈，以改变其疾病。rpm还有助于改善患者的参与和自我管理行为，同时提高卫生保健系统的效率和生产力。可用文献表明，RPM具有许多好处，包括改善患者报告的结果和生活质量，患者死亡率降低，医院再入院，急诊就诊和住院时间，以及患者的信心和对疾病的信心和自我管理能力的了解。总体而言，RPM技术有助于摆脱一种情节性护理方法，而是专注于预防，早期检测和及时治疗，最终使患者，提供者和卫生系统受益。
远程审核中的物联网（IoT）采用
物联网（IoT）系统在各个行业中都采用了许多行业，因为它有助于完成人们的工作，包括审计。物联网使其用户能够收集和处理大量数据，同时还可以实时监视和跟踪基于物联网的设备之间的数据。因此，IoT系统已应用于远程支持审计师。本研究旨在评估用户对基于物联网的技术的接受，重点是在印度尼西亚的公共会计师事务所远程进行的审计领域。本研究使用技术接受模型（TAM），该模型以可感知的使用和感知的有用性来测量新技术的采用，以研究用户采用技术的意图，同时还可以添加享受，以衡量用户感知到某种系统的使用程度，以享受某种系统的使用。这项研究将这些因素纳入了调查审计师使用基于IoT的远程审计过程的意图的独立变量。最后，审计公司的规模被用作调节变量，以查看是否有任何更改的变化，对易用性，可感知的有用性以及感知到的享受对采用基于IoT的远程审核的影响，这是由适度造成的。随后，位于印度尼西亚的公共会计师事务所中的100名审核员收集的数据随后用于使用部分最小二乘平方结构方程建模进行假设测试。该研究的结论表明，采用基于IoT的远程审计会受到感知的享受，而不是感知的有用性或易用性的易用性。此外，审计公司的规模没有对实施基于IoT的远程审核的影响表现出调节能力。
使用YSIA遥控器Zigbee独立解决方案
1。找到配对的遥控器和所有其他遥控器，以在同一网络上组合2。按并按住遥控器上的编程按钮添加（R3），直到远程状态LED闪烁红色3次，然后发布3。确认远程状态LED闪烁琥珀色4。重复所有其他遥控器的步骤2和3（例如：R2＆R3）5。将所有遥控器定位在邻近（彼此之间5英尺以内）之间，以相互共享网络6。使用现有的配对遥控器（R1），简要按编程按钮与其他遥控器共享网络（R2），这两个遥控器上的LED都将变为绿色7。等到LED闪烁绿色，与R3 8共享网络。重复所有其他遥控器9。远程配对在网络共享过程中丢失，重新创建在此过程中丢失的任何以前的配对 - 请参阅将遥控器或频道配对到本指南的电机部分
远程工作 - 安全挑战和解决方案
培训计划的材料仅用于参与者的个人用途。未经作者或马来西亚公司委员会（SSM）的书面许可，不得以任何形式或任何方式存储，复制或以任何形式进行复制或传输，包括影印，电子邮件和记录。这些文档中包含的信息在撰写本文时被认为是正确的。这些材料中表达的评估和观点应纯粹是出于公共信息和讨论而受到处理/认为，并且不构成正式建议。所提供的观点是为了提供更好的清晰度和对主题的理解。不应依靠您的律师或其他专业服务提供商来替代特定法律建议。如果您对任何法律问题有任何具体问题和/或问题，则应咨询您的律师或其他专业服务提供商。在任何情况下，马来西亚公司委员会（SSM）均不对任何损害赔偿责任，无论是在合同，过失还是其他侵权行为中，都来自这些材料中的内容。
医疗政策 - 基因检测 - 恶性神经胶质瘤中MGMT启动子甲基化的分析
在恶性神经胶质瘤中，MGMT（O 6-甲基鸟嘌呤甲基转移酶）基因启动子甲基化的描述/背景测试已被提议作为预测哪些恶性神经胶质瘤患者可能受益于使用烷基化剂化学疗法的方法，例如替莫唑胺（TMZ）。恶性神经胶质瘤通常接受联合治疗，包括切除，化学疗法和放射线。然而，在老年人群中，联合治疗可能太密集了，其中最常见的是这些肿瘤。对这些肿瘤的遗传多样性有了更好的了解，导致努力将分子发现纳入临床实践中，以为包括单药治疗在内的个别患者提供个性化治疗。恶性神经胶质瘤恶性神经胶质瘤是成人最常见的原发性脑癌，在美国，每年约有13,000例新病例。使用世界卫生组织（WHO）组织学标准的脑肿瘤分级对应于恶性（侵略性）的程度，范围从WHO I级（最不侵略性）到IV级（最具侵略性）。 对于恶性神经胶质瘤，间变性星形细胞瘤被认为是III级和胶质母细胞瘤多形（GBM）IV级。 ，GBM是最常见和研究最多的亚型。 1尽管有治疗的进展，但GBM的预后仍然很差，只有三分之一的患者存活了一年，不到5％的患者超过5年。 在2016年，他修订了其中枢神经系统肿瘤（CNS）的分类，以便根据遗传驱动器突变对弥漫性浸润的神经胶质瘤进行分组。使用世界卫生组织（WHO）组织学标准的脑肿瘤分级对应于恶性（侵略性）的程度，范围从WHO I级（最不侵略性）到IV级（最具侵略性）。对于恶性神经胶质瘤，间变性星形细胞瘤被认为是III级和胶质母细胞瘤多形（GBM）IV级。，GBM是最常见和研究最多的亚型。1尽管有治疗的进展，但GBM的预后仍然很差，只有三分之一的患者存活了一年，不到5％的患者超过5年。在2016年，他修订了其中枢神经系统肿瘤（CNS）的分类，以便根据遗传驱动器突变对弥漫性浸润的神经胶质瘤进行分组。2弥漫性神经胶质瘤包括前WHO II和III级星形胶质细胞肿瘤，II级和III少突胶质瘤，IV级胶质母细胞瘤和儿童弥漫性神经胶质瘤。具有胶质母细胞瘤组织学的肿瘤是根据IDH变体的存在分组的。