XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMatthews
住房部空房屋策略2024-2028
前言，我很高兴介绍Hertsmere Borough委员会的2024 - 2028年空房屋策略。此战略更新了我们以前的战略文件，该策略为住房团队提供了战略监督，以积极并成功地与房主和房东合作，以将空房屋带回使用。对HERTSMERE当前趋势的研究和分析表明，我们当前的计划正在帮助减少空房屋的数量，并且该策略包含一个带有目标的行动计划，以便继续这项出色的工作。该策略确保理事会采取平衡的方法来支持房主将财产重新使用并在适当的情况下强制执行，并认识到，尽管拥有空财产并不是犯罪，但本身并不是一种犯罪，将其恢复使用可以帮助解决住房需求，并解决与社区内空房屋相关的问题。理事会的目的是以最合适的方式和短时间内返回空房屋来使用，重点关注长期的空财产。此策略将帮助我们实现这一目标。Cllr Alan Matthews的住房和住房开发项目持有人
阿尔茨海默氏症人群联盟中的设计和方法
Lori B. Chibnik 1.2 • Frank J. Wolters 14 • Syrwan K. L. Darweesh 1,3 • Stephanie Debbette 14,15 • Conflict L. Davis-Plourde 7,8 • Gudnason 17.18 Hekrah 3 • M. Camran Ikram 3 • Corner 5 • Lewis H. Culler 20 • Lenore Launer 21 • Oscar L. Lopez 10,11•Claudia L.满意6•Sudha Sedatri 6•Ingmar Skoog 5•Blossom C. M. Stephan 22•Christophe Twelve 14•Waziry Reem 1•Mei Mei Wong
哈勃第 28-31 周期 - 外部小组成员
巴斯托，乔安娜 开放大学 坎潘特，蒂亚戈 天体物理和空间科学研究所 ( IA ) 克罗斯菲尔德，伊恩 堪萨斯大学研究中心，公司。 Currie, Thayne M. 德克萨斯大学圣安东尼奥分校 Evans-Soma, Thomas Fossati, Luca 空间研究所，奥地利科学院 Fraine, Jonathan 空间科学研究所 Kalas, Paul George 加州大学伯克利分校 Kostov, Veselin 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心 Lagrange, Anne-Marie S. 亚利桑那大学 Matthews, Elisabeth C 马克斯普朗克天文研究所 Meru, Farzana 华威大学 Miguel, Yamila 莱顿大学 Newton, Elisabeth R. 达特茅斯学院 Owen, James Edward 加州大学洛杉矶分校 Padgett, Deborah 喷气推进实验室 Parmentier z Sousa-Silva, Clara 巴德学院 Stone, Jordan Michael 海军研究实验室 Vanderburg, Andrew 麻省理工学院 Youdin, Andrew N 亚利桑那大学 Zucker, Shay 特拉维夫大学
附录A-空房屋策略2024-2028
前言，我很高兴介绍Hertsmere Borough委员会的2024 - 2028年空房屋策略。此战略更新了我们以前的战略文件，该策略为住房团队提供了战略监督，以积极并成功地与房主和房东合作，以将空房屋带回使用。对HERTSMERE当前趋势的研究和分析表明，我们当前的计划正在帮助减少空房屋的数量，并且该策略包含一个带有目标的行动计划，以便继续这项出色的工作。该策略确保理事会采取平衡的方法来支持房主将财产重新使用并在适当的情况下强制执行，并认识到，尽管拥有空财产并不是犯罪，但本身并不是一种犯罪，将其恢复使用可以帮助解决住房需求，并解决与社区内空房屋相关的问题。理事会的目的是以最合适的方式和短时间内返回空房屋来使用，重点关注长期的空财产。此策略将帮助我们实现这一目标。Cllr Alan Matthews的住房和住房开发项目持有人
评估指标用于评估糖尿病预测模型的性能
日期：6 06,2024摘要：评估指标在评估糖尿病预测模型的性能中起着至关重要的作用。这些模型旨在根据年龄，体重，家族病史和血糖水平等各种因素来预测个体发展糖尿病的可能性。对这些模型的准确评估对于确保其有效性和可靠性至关重要。本文概述了常用的评估指标，以评估糖尿病预测模型的性能。本文讨论的评估指标包括准确性，灵敏度，特异性，精度，接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线下的面积（AUC）（AUC），F1分数和Matthews相关系数（MCC）。定义了每个度量标准，并解释了其计算方法，解释和局限性。本文强调了考虑模型的目标和应用以及不同指标之间的权衡的重要性，以选择最合适的评估方法。此外，本文重点介绍了模型评估中的其他考虑因素，例如用于模型概括，偏见和公平评估以及预测校准的交叉验证。这些因素有助于全面的评估过程，并确保糖尿病预测模型的可靠性和公平性。
大脑肿瘤的基于深度学习的合奏模型...
摘要：神经胶质瘤是一种快速生长的脑肿瘤，其中肿瘤的形状，大小和位置因患者而异。在放射科医生的帮助下，手动提取感兴趣的区域（肿瘤）非常困难且耗时。为了克服这一Pro -Blem，我们提出了一种完全自动化的深度学习 - 基于脑肿瘤分割的集合方法，对四个不同的3D多模式磁共振ima -ging（MRI）扫描。分割是由三个最有效的编码器 - 分解的segmen -tation及其结果通过众所周知的分割指标来测量的。然后，对模型进行了统计分析，并通过考虑使用特定MRI模式的最高Matthews相关系数来设计集合模型。本文有两个主要贡献：首先是三个模型的详细比较，第二个通过基于分割精度组合三个模型来提出集合模型。使用脑肿瘤分割（BRAT）2017数据集评估该模型，最终组合模型的F 1得分分别为0.92、0.95、0.93和0.84，分别为整个肿瘤，核心，增强肿瘤和水肿子 - 肿瘤。实验结果表明，该模型的表现优于艺术状态。
摘要-34届IATT会议2月...
Angel Gonzalez Sanz [Uncatad] Anllo，Guillermo [UNESCO] ASTRA BONINI [DESA] ANTONIO VEZZANI [UNCESTAD] CARLOS CARRION-CRESPO [ILO] DERRICK MUNENE [WHO DIMO CALOVSKI] DIMO CALOVSKI Doris Ngirwampesha [Faolon] Elizabeth Matthews [UNDP] Emma Hiataniemi [Hufpa] Ezra Clark [UNESCO] Galindo Moreno，Manuel Ricardo [UNESCO] ISABEL DE SOLA CRIIDO [UNESCO] ISABEL DE SOLA CRIIDO [] [TBLDC] Hoi Wai Jackie Cheng [Desa] Jean-Pierre Cayol [iaea] Jonas Deusch [wfp] Madeleine Oriondo villadolid [谁] Mario Castro Grande [itu] Marta Cali [unido] Mehdi Snene [Odet] Minerva Novero [UNOSSC] Mohamad Nawar Alawa [Escwa] Nicolo Cesar Eugenio Gligo Gligo Gligo Gligo Saenz [Eclac] Nora Boudghene Ridlovschi [Unido] Riina Jussila [Desa] Roberta Boscolo [WMO] Roseline Devillier [WMO] Selvaraju Ramasamy（Fao Oindd） [unops] Xinyi Zhang [desa] vepkhvadze ana [wipo] Vitalii Zakhozhyi [UNDP] Victor Konde [ECA] Vivian Okeke [iaea] wei liu [desa liu [desa liu [desa] Ola [Wipo] div>
Integrated convolution and self-attention for improving peptide toxicity prediction
动机：由于其特异性和功效，肽是治疗多种疾病的有前途的药物。然而，基于肽的药物的发展通常受到肽的潜在毒性的阻碍，这在其临床应用中构成了重大障碍。评估肽毒性的传统实验方法是耗时且昂贵的，使开发过程效率低下。因此，迫切需要专门设计的计算工具来准确，快速预测肽的毒性，从而促进鉴定候选药物用于药物开发的鉴定。结果：我们在这里提供了一种新型的计算方法Captp，该方法利用卷积和自我注意力的力量来增强氨基酸序列对肽毒性的预测。Captp表现出出色的性能，在交叉验证设置和独立的测试数据集中达到了Matthews相关系数约为0.82。这种性能超过了最新的肽毒性预测因子。重要的是，即使处理数据失衡，Captp也保持其鲁棒性和概括性。Captp的进一步分析表明，某些顺序模式，尤其是在肽的头部和中心区域，在确定其毒性方面正在引起人们的注意。这种见解可以大大为更安全的肽药物的设计提供信息和指导。
原始文章：parp1pred
癌症是全球死亡的主要原因，根据2020年全球癌症统计数据，2020年导致了超过1000万人的死亡。潜在的癌症疗法涉及通过抑制PARP-1靶向DNA修复过程。在这项研究中，使用非冗余的2018 PARP-1抑制剂构建了分类模型。简要地，通过12种指纹类型描述化合物，并使用随机森林算法以及各种采样方法构建。的结果表明，使用超采样方法的Pubchem产生了最佳性能，Matthews相关系数> 0.7，同时也提供了可预处的分子特征。此外，根据Gini指数确定的特征重要性表明，芳香/环/杂环部分，含氮的指纹和乙醚/醛/酒精部分对于PARP-1抑制很重要。最后，我们的预测模型被部署为称为PARP1Pred的Web应用程序，并在https://parp1pred.streamlitapp.com上公开可用，允许用户使用其笑容的符号作为输入来预测查询化合物的生物学活动。预计本文所述的模型将有助于发现有效的PARP-1抑制剂。关键字：PARP-1，DNA维修，机器学习，QSAR，WebServer，CheminInformatics
MRC 分层医学研究开发、设计和分析框架
作者：David Crosby 1、Patrick Bossuyt 2、Peter Brocklehurst 3、Chris Chamberlain 4、Caroline Dive 5、Chris Holmes 6、John Isaacs 7、Richard Kennedy 8、Fiona Matthews 7,9、Mahesh Parmar 3,10、Jonathan Pearce 1、David Westhead 11、John Whittaker 12,13、Stephen Holgate 14。1 医学研究委员会总部；2 阿姆斯特丹学术医学中心；3 伦敦大学学院；4 UCB；5 曼彻斯特大学；6 牛津大学；7 纽卡斯尔大学；8 贝尔法斯特女王大学；9 MRC 生物统计学部；10 MRC 临床试验部；11 利兹大学；12 葛兰素史克； 13 伦敦卫生与热带医学院，14 南安普顿大学 本框架由作者根据 2015 年 7 月 9 日至 10 日在英国阿斯科特 Sunninghill 举行的医学研究委员会 (MRC) 分层医学方法论 (M4SM) 研讨会上的演讲和讨论制定，该研讨会由 MRC 资助。本框架的作者是 M4SM 指导小组，由 Stephen Holgate 教授担任主席。所有研讨会与会者都接受了本框架制定方面的咨询，并在附件 2 中列出。其他专家在起草过程中提供了有益的意见，如附件 3 所列。