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新提出的肠道饮食指数与便秘的饮食指数：NHANES的横断面研究
方法：在这项横断面研究中，该样本从2005年至2010年的《国家健康与营养检查调查》中选择了11,405名20岁及20岁以上的成年人。使用肠道健康调查表（BHQ）将便秘便秘定义为每周的三个排便频率。 每周不到三个排便被肠健康问卷（BHQ）视为便秘。 di-gm源自饮食回忆数据，包括鳄梨，西兰花，鹰嘴豆，咖啡，蔓越莓，发酵乳制品，纤维，绿茶，大豆和全谷物，作为有益的元素，红肉，加工肉，加工肉，肉质谷物和高脂脂肪作为偏低的含量。 多变量加权逻辑被用来研究DI-GM与便秘的关联。 次要分析包括亚组分析，有限的立方样条（RCS）和多个插补。便秘定义为每周的三个排便频率。每周不到三个排便被肠健康问卷（BHQ）视为便秘。di-gm源自饮食回忆数据，包括鳄梨，西兰花，鹰嘴豆，咖啡，蔓越莓，发酵乳制品，纤维，绿茶，大豆和全谷物，作为有益的元素，红肉，加工肉，加工肉，肉质谷物和高脂脂肪作为偏低的含量。多变量加权逻辑被用来研究DI-GM与便秘的关联。次要分析包括亚组分析，有限的立方样条（RCS）和多个插补。
MI-PLAN IP 增值收入基金
集体投资计划通常是中长期投资。参与权益或投资的价值可能会下跌，也可能会上涨。过去的表现不一定是未来表现的指南。集体投资计划以现行价格进行交易，并可进行借贷。费用和收费表以及最高佣金可向经理索取。经理不对资本或投资组合的回报提供任何担保。无论共同命名安排如何，经理对基金负有全部法律责任。交易截止时间为每日 14:30。每个投资组合可能会关闭以进行新投资。估值时间为 15:00（季度末为 17h00）。价格每天公布，可在全国报纸上查阅，也可向经理索取。IP Management Company (RF) Pty Ltd 是该计划的授权经理 - 联系方式：021 673 1340 或 ipcm_clientservices@fundrock.com。标准银行是受托人/托管人 - 合规联系人 - IP@standardbank.co.za。其他信息（包括申请表、经理年度报告和截至上一季度末的投资组合详细持股情况）可从 ipmc_clientservices@fundrock.com 免费获取。IP 管理公司是 ASISA 的成员。报告期内投资组合构成变动的声明可应要求提供。业绩是针对投资组合计算的。个人投资者的业绩可能因初始费用、实际投资日期、再投资日期和股息预扣税而有所不同。该基金投资于集体投资计划的投资组合，这些投资组合收取自己的费用，这可能导致基金的费用结构更高。
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前糖尿病是中度高血糖的一个阶段，特定参数，包括禁食葡萄糖受损，葡萄糖耐受性受损（IGT）[1]和由美国糖尿病协会（ADA）定义的血红蛋白A1C（HBA1C）的特定范围[2]。前糖尿病不仅是2型糖尿病的先驱，而且还与一系列严重的健康问题有关，包括心血管疾病，神经系统并发症和心理健康概率。研究表明，患有糖尿病前和2型糖尿病的个体经常经常经历脑微血管并发症，例如中风，认知功能障碍和抑郁症[3]。最近的一项研究表明，糖尿病前期的早期治疗可以降低糖尿病发展的风险[4]。尽管如此，与糖尿病相比，糖尿病前期的识别和研究不足。因此，有必要确定更多早期的相互措施，以防止糖尿病前期到糖尿病的发展及其并发症的发生。糖尿病患者的寿命更长，新兴疾病并发症的风险和负担开始开始观察[5]。研究表明，糖尿病患者患抑郁症的风险增加了25％[6]。一项大规模的前瞻性研究，研究糖尿病并发症是否会增加2型糖尿病成年人的抑郁症和/或焦虑的风险，其中包括1997年至2017年间诊断为2型糖尿病的265,799名患者，没有最近的抑郁症或焦虑症。所有类型的糖尿病并发症增加了抑郁和/或焦虑的风险[7]。研究发现，患有糖尿病并发症患者的抑郁症和/或焦虑症的发病率为每100,000人每年3,368人，而没有并发症的人中为每10万人年满1,929人。任何糖尿病并发症的存在与抑郁症和/或焦虑的风险增加有关（HR 1.77，95％CI 1.73–1.80）。但是，没有明确的证据表明抑郁症是否会增加糖尿病的风险。当前的观点表明，炎症性方面和HPA轴功能障碍可能是糖尿病和抑郁症的潜在发病机理[8，9]。然而，尚待确定抑郁症患者是否更有可能患上糖尿病前期并面临死亡风险的增加。当前，没有有效的方法可以避免糖尿病前期的发展。因此，我们试图找到糖尿病前期的早期标记并进行相应的干预。基于心理健康状况与血糖控制之间的关系，我们假设抑郁症会与糖尿病前期患病率更高，预后较差。因此，这项研究的目的是确定使用国家健康和营养检查调查（NHANES）数据的抑郁症是否是糖尿病前期和不良结果的危险因素。
米尔登霍尔皇家空军基地
注意：• 现役人员：要报名参加 Space A 旅行，您必须处于休假状态：旅行时，您需要提供休假文件的副本 • 现役人员无人陪伴的家属：要参加 Space A 计划，您需要提供相应的已签名的 4 类或 5 类信函
增强飞行中的时间序列分析...
概念验证的目标是将这个神经网络集成到 SDS 采集单元 XMA 中。XMA 是一个模块化采集系统，旨在灵活适应仪表工程师的需求。它有助于从各种来源（模拟、CAN、ARINC、以太网、视频）收集和处理飞行数据。XMA 有一个相当于 OBC 的功能，称为 OBP 模块（机载处理）。这个小模块可以添加到 XMA 堆栈中，允许任何用户嵌入自己的算法。该模块基于 SoC（片上系统）Xilinx Zynq 7020，用户可以访问系统部分 (PS) 来运行用 C 编写的自己的算法。OBP 模块可以与其他模块（如 ANA 模块）通信，以访问从传感器获取的信号，或与 ETH 和 CPE 模块通信，以通过以太网和/或 PCM 流输出数据。使用 OBP 的 CPU 和用户空间相对简单。借助 Safran Data Systems 提供的 SDK，我们可以用 C 语言开发和运行任何程序。但是，我们的模型目前使用 Python 在 PC 上进行推理。
使用机器学习和
预测性维护正在通过使组织能够预测机器故障，最大程度地减少计划外停机时间并优化维护时间表来改变行业。本文探讨了高级机器学习（ML）和人工智能（AI）技术在预测维护系统中的应用。使用传感器数据，这些技术可以实时预测机器组件故障，从而允许降低成本并提高生产率的先发制度。本研究回顾了基于AI的关键预测维护模型，例如随机森林，长期记忆（LSTM）网络，支持向量机（SVM）和神经网络，突出了它们的有效性和局限性。本文进一步研究了物联网，云计算和数字双胞胎在增强预测性维护系统中的整合，并强调了AI驱动的预测系统中解释性，可信度和透明度的重要性。关键字：预测性维护，机器学习，人工智能，行业4.0，数字双胞胎，物联网，解释性，可信赖的AI。
增强水下长期电池容量
水下无线传感器网络 (UWSN) 在水下探索、环境监测和海洋基础设施评估的发展中发挥着不可或缺的作用。尽管 UWSN 潜力巨大，但它仍面临重大挑战，其中最关键的障碍之一就是能源资源有限。传感器节点严重依赖电池供电，而水下环境的难以接近使得频繁维护或更换变得不切实际。因此，延长这些网络的使用寿命对于其在长期部署中的有效性至关重要。目前，UWSN 的能源效率方法已经取得了一些进步，但仍然迫切需要能够解决硬件限制和环境约束的综合解决方案。
业务增强计划（BEP） - 农业
涉及该计划是专门为增值AGR I文化和供应链食品活动（加工，制造，分销，聚合等）的企业设计的。它可以帮助支持对以下资源的访问，以将您的业务扩展或将您的业务扩展到NE XT级别，以至于几乎没有到成功。
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍