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图森市年度行动计划计划年2023年
HUD概述了一系列合格的活动，可以通过当地司法管辖区使用权利资金进行。图森市参加了与Pima县共同使用HUD应享权利计划资金的合作远程计划。远程计划活动导致了图森/皮马县联合合并计划的发展，该计划每五年发布一次，并定义了社区的需求，优先事项和目标，该计划将指向其应有权基金来改善社区和经济发展，住房稳定性和住房稳定性和可负担性以及图森市和皮马县的社会服务。当前的联合合并计划涵盖2020年7月1日至2025年6月30日，并通过代表图森社区的各种社区利益相关者的意见进行了开发。
2023年12月（英语）.pdf
S.N. Bose国家基础科学中心（SNBNCBS）研究了Ni80 Fe20纳米交叉阵列中的磁蛋白马格诺耦合，重点是控制抗跨现象。 发现基于镁的技术和系统的开放途径，实现了自旋波传播特性和耦合的有效控制，这对效果量子信息处理架构的影响也有影响。 SNBNCBS还报告说，与Cu掺杂的Co-Ni-Al亚磁性形状合金（FSMA）相关的奇怪照片诱导的微型致动（PIMA）特性显示出机械性能的增强。 这种增强和优化的PIMA属性开放了各种激光控制的实际工程应用程序的范围。S.N.Bose国家基础科学中心（SNBNCBS）研究了Ni80 Fe20纳米交叉阵列中的磁蛋白马格诺耦合，重点是控制抗跨现象。发现基于镁的技术和系统的开放途径，实现了自旋波传播特性和耦合的有效控制，这对效果量子信息处理架构的影响也有影响。SNBNCBS还报告说，与Cu掺杂的Co-Ni-Al亚磁性形状合金（FSMA）相关的奇怪照片诱导的微型致动（PIMA）特性显示出机械性能的增强。这种增强和优化的PIMA属性开放了各种激光控制的实际工程应用程序的范围。
使用机器学习方法对糖尿病疾病的分析和预测
为提高医疗保健质量，早期疾病预测有助于患者在为时已晚之前预防潜在的威胁生命的健康问题。人工智能是一个迅速发展的领域，其应用于糖尿病（一种全球流行病）有可能改变诊断和管理糖尿病的方式。使用了基于患者数据的六种监督机器学习算法，并比较预测糖尿病的诊断。用于实验，使用了PIMA Indians糖尿病数据库，并通过不同的技术仔细处理其缺失值。对于随机的火车测试拆分，随机森林分类算法的准确率为92％。由于应用了用于处理缺失值的技术组合（插入缺失值技术的混合），因此该模型优于其他最先进的方法。使用这种手稿的模型比对PIMA糖尿病数据进行的先前工作的准确性更好。
糖尿病的机器学习和平衡技术...
此外，一些研究应用了集合技术来改善结果。参考[6]进行了几种ML算法的比较：逻辑回归，线性判别分析，k-neart邻居，决策树，支持向量机，Adaboost分类器，梯度增强分类器，随机森林分类器，随机森林分类器和额外的树分类器。使用PIMA印度糖尿病数据集和早期糖尿病风险预测数据集评估了这些算法。与两个数据集中的其他机器学习算法相比，整体机器学习算法提供了更好的分类精度。在其他研究[7]中，使用了决策树，SVM，随机森林，逻辑回归，KNN和各种集合技术。该研究采用了PIMA印度糖尿病数据集和203名来自孟加拉国的女性患者的样本。此外，采用了Smote和Adasyn方法来解决阶级不平衡问题。XGBoost分类器与Adasyn方法结合使用，得出的结果最佳，获得了81％的精度，F1系数为0.81，AUC为0.84。
公众驱动
RTA 概述 – 区域交通局负责实施一项为期 20 年的区域交通计划，该计划的资金将持续到 2026 年 6 月，并且正在制定第二项计划，以继续在整个皮马县进行 RTA 项目投资。现行计划于 2006 年 5 月获得选民批准，资金来自半美分的消费税或销售税。20 年税收也得到了选民的批准，并从皮马县 RTA 的州设立税区征收。到目前为止，RTA 已在预算内按时完成了 1,000 多项改进，并得到了 10 年和 15 年州绩效审计的肯定。RTA 董事会由九名成员组成，是一个由当地、县、州和部落代表组成的独立管理机构，他们成立并委托一个公民咨询委员会，负责制定和推荐新的区域交通计划，供 RTA 董事会审查，然后再就计划草案征求公众意见。
儿童疫苗（VFC）计划即将进行的更改和改进。PPTX
服务区∙pediatrixmd∙凤凰儿童∙凤凰印度医疗中心∙皮玛县卫生局∙pinal县∙宜人儿科∙河流人民健康中心∙san carlos apache healthcache∙圣卡洛斯医疗保健
糖尿病和生物医学的一种新的预处理方法...
抽象 - 各个年龄段和社会经济水平的人，正在被诊断出患有2型糖尿病的诊断，其速度比以往任何时候都高。它可能是多种疾病的根本原因，其中最著名的包括失明，肾脏疾病，肾脏疾病和心脏病。因此，设计系统的设计至关重要，基于医疗信息，能够可靠地检测患有糖尿病的患者。我们提出了一种鉴定糖尿病的方法，该方法涉及使用交叉验证训练模式在五到10倍之间训练深神经网络的特征。PIMA印度糖尿病（PID）数据集是从UCI的机器学习存储库一部分的数据库中检索的。此外，十倍交叉验证的结果显示出97.8％的精度，召回97.8％，使用RF算法的PIMA数据集的精度为97.8％。这项研究检查了许多其他生物医学数据集，以证明机器学习可以用于开发可以准确预测糖尿病的有效系统。在生物数据集的实验发现中使用了几种不同类型的机器学习分类器，例如KNN，J48，RF和DT。获得的发现表明我们的可训练模型能够正确分类生物医学数据。通过实现Parikson数据集的较高精度，召回和精确度来证明这一点。
2024-2025 学年学术计划变更申请
皮马社区学院 (Pima Community College) 是一家机会均等、采取平权行动的雇主和教育机构，致力于通过多元化实现卓越。如有要求，将为残障人士提供合理的住宿。我们将尽一切努力及时提供合理的住宿。对于公众，请致电 PCC 信息热线 520-206 - 4500（TTY 520-206-4530）；对于 PCC 学生，请联系任何校园的无障碍和残疾资源办公室，或者拨打 520-206-6688 或发送电子邮件至 ADRhelp@pima.edu。
早期糖尿病检测和诊断的机器学习
在这项工作中，建议专门用于检测妊娠糖尿病（GDM）的基于机器学习（ML）的电子诊断系统。审查最近的GDM数据并概述了GDM与糖尿病前期疾病之间的紧密联系，以及我们的目标是胰岛素抵抗的未来下降和未来下降的潜力。本研究探讨了K-Nearest邻居（KNN）算法在广泛使用的PIMA Indians糖尿病数据库上的诊断中的应用。KNN算法是一种非参数，基于实例的学习方法，用于将个体归类为糖尿病或非糖尿病患者，我们的目标是评估算法的准确预测和探索影响其性能的因素的能力。该研究以数据预处理开始，包括处理丢失值，功能缩放以及将数据分解为训练和测试集。使用这些最佳拟合参数对KNN分类器进行了训练和测试。这项研究的结果揭示了一个模型在预测糖尿病诊断时精度约为0.76。这项研究研究了糖尿病患者分类的各种机器学习方法，包括召回，准确性，精度和F1评分。该研究讨论了超参数调整，数据预处理和数据处理不平衡的重要性在实现最佳KNN模型性能中的重要性。最后，这项研究显示了如何使用PIMA Indians糖尿病数据库来投射KNN算法。调查结果表明，KNN可以作为早期糖尿病的可行工具，为在医疗保健和预测建模中更广泛的应用铺平道路。
使用
糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是血液中高水平的葡萄糖（血糖）。人体通常通过胰腺产生的激素胰岛素调节血糖水平。但是，在糖尿病中，胰岛素的产生不足，或者人体细胞对胰岛素的反应不足，导致血糖水平升高。管理糖尿病涉及通过药物，饮食，定期体育锻炼和监测血糖水平的组合将血糖水平保持在目标范围内。不受控制的糖尿病会导致各种并发症，包括心血管疾病，肾脏损伤，神经损伤和眼睛问题。用于预测糖尿病的梯度增强分类器和用于预测糖尿病患者胰岛素剂量的线性回归算法。您计划使用PIMA糖尿病数据集训练模型和UCI胰岛素剂量数据集来预测胰岛素剂量。您选择了PIMA糖尿病数据集来训练梯度提升分类器和UCI胰岛素剂量数据集用于预测胰岛素剂量。确保您可以访问这些数据集，并为您的机器学习算法正确格式化。在训练模型之前，您可能需要预处理数据集。这可能涉及处理缺失值，标准化或标准化功能，并将数据分配为训练和测试集。使用PIMA糖尿病数据集训练梯度提升分类器。训练分类器后，您将上传一个没有类标签的测试数据集。该算法将学习数据中的模式和关系，以预测糖尿病的存在。使用训练有素的模型预测测试数据集中每个样本的糖尿病的存在。对于预测的样品，可以通过梯度提升分类器患有糖尿病，您可以使用UCI胰岛素剂量数据集预测胰岛素剂量。必要的预处理数据集，并提取胰岛素剂量预测的相关功能。预处理的UCI胰岛素剂量数据集以训练线性回归模型。该模型将学习输入特征和胰岛素剂量之间的关系。一旦训练了线性回归模型，就将其应用于预计由GBC患有糖尿病的样品。该模型将预测每个样品的胰岛素剂量。评估梯度提升分类器和线性回归模型的性能。您可以使用诸如准确性，精度，召回，MSE等指标来评估模型的性能。