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课程成果批次：2023-27 A.Y
C125.1通过淋巴结和网格分析了解基本电路。了解C125.2将网络定理应用于复杂的网络。应用C125.3找到网络的瞬态响应和稳态响应。应用C125.4了解耦合电路的基本概念了解C125.5解释Laplace域中的电网。了解C125.6计算两个端口网络的参数。应用工程研讨会（23A0302P）C126.1在现实生活中应用木材工作技能应用C126.2 C126.2在现实生活中，使用金属纸构建不同零件的应用C126.3应用C126.3在工业应用中开发各种拟合模型应用于工业应用中，应用C126.4应用于C126.5应用程序应用于诸如基本电路的各种型号应用于C126.5应用交流英语实验室（23A0010P）C127.1了解英语语音，压力和语调以更好地听力练习
游戏化与人工智能的协同作用：提高教育环境中学生的参与度和学习成果
在当今数字时代，将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果，游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境，旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制，教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境，鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面，人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验，从而促进更有针对性的教育方法[2]。
太阳深水潜水 - 结果备忘录，10.25.2023
目录：1 I.引言2 II。住宅太阳能3 1。财务障碍和最佳价格点4 2。缺乏鼓励部署住宅太阳能和存储的政策，并且缺乏帮助满足电网灵活性需求的赔偿6 3。不一致和缓慢的本地许可证/屋顶7 4。净会议容量上限7 5。增加了电池升级的需求（缺乏总体策略）8 6。屋顶8 III上的不必要的挫折。社区太阳能8 1。简化公共服务委员会的繁琐许可程序9 2。删除任意3 MW储备容量限制9 3.确保有效实施社区太阳能的合并计费（社区太阳能汇入了公用事业法案）。9 4。实施40％LMI目标的挑战10 4。PSC申请处理中的瓶颈10 4。社区太阳能和公用事业量表10 1。本地分区，允许和选址11 5。实用程序比例仅11 6。总体12
县行为健康服务综合计划及成果主题报告
和住房系统以提供整体护理。有关 Medi-Cal 管理式医疗计划 (MCP) 与当地卫生管辖区之间合作的指导。有关各县如何弥合专业心理健康服务 (SMHS) 和非专业心理健康服务 (NSMHS) 之间分歧的指导。与初级保健、NSMHS 提供者和同行专家 CBO 合作时提供支持。
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
NAFLD的肝外结局：心血管疾病
任何人都可以自由访问可作为“开放访问”的作品的全文。可根据创意共享许可提供的作品可根据所述许可条款和条件使用。使用所有其他作品的使用要求正确持有人（作者或出版商）同意，如果不符合适用法律的版权保护。
帕金森氏病患者患有呼吸机的临床结局
运动，动作的动作，运动迟缓，平衡差，依赖运动减少以及在说话，遗传和便秘期间的面部表情变化（9，10）。此外，PD中痴呆症的风险约为相同年龄和性别的对照组的6至8倍，长期患病率约为80％（11）。语音障碍也很普遍，包括音质肌音障碍，语音障碍，发音和速率以及响度降低，元音集中和不精确的辅音（10，12，13）。除了身体问题外，这些患者还会出现并发症，例如抑郁，焦虑，精神困扰症状和冷漠，每种都会影响患者的生活质量（14，15）。当前，PD没有简单易用的确定性治疗方法。因此，PD在家里或医院对看护人构成了许多挑战。如果护理人员是患者的配偶，他们经常被迫改变角色，必须长期扮演其配偶的角色（16，17）。在住院治疗的情况下，应旨在改善这些患者的健康状况并防止住院并发症（18-21）。改善住院患者健康的一种方法是在ICU中提供医疗和护理，这就是为什么与呼吸机相关的指标是必不可少的考虑因素的原因（22-25）。
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后