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清洁亚利桑那计划优先气候行动计划
ABOR 亚利桑那州董事会 ACA 亚利桑那州商业管理局 ADEQ 亚利桑那州环境质量部 ADOA 亚利桑那州行政部 ADOT 亚利桑那州交通部 ASU 亚利桑那州立大学 CAIFI 客户平均中断频率指数 CCAP 综合气候行动计划 CEJST 气候和经济正义筛查工具 CFI 充电和加油基础设施自由裁量补助 CPRG 气候污染减少补助 DOE 能源部 EE 能源效率 EPA 环境保护署 GHG 温室气体 GRIC 希拉河印第安社区 IRA 通货膨胀削减法案 LIDAC 低收入/弱势社区 LIHEAP 低收入家庭能源援助计划 MAG 马里科帕政府协会 MCCCD 马里科帕县社区学院区 NAU 北亚利桑那大学 OEO 经济机会办公室 OOR 亚利桑那州州长复原办公室 PCAP 优先气候行动计划 PDEQ 皮马环境质量部 QAPP 质量保证项目计划 SAIDI 系统平均中断持续时间指数 SRPMIC 盐河 皮马 马里科帕印度社区 UA 亚利桑那大学 WAP 防寒保暖援助计划
出生体重和非胰岛素依赖性糖尿病
抽象的客观对PIMA印第安人的出生体重的糖尿病患病率。Design-wold wolding tork UP研究在1940 - 72年期间出生的婴儿，他们在20-39岁时接受了葡萄糖耐量测试。设定亚利桑那州印度印度社区。主题1179美国印第安人。非胰岛素依赖性糖尿病（血浆葡萄糖浓度，-11-mmol/L碳水化合物后两个小时）的主要结局测量值降低。结果 - 患病率最低，出生体重最低和最高。年龄调整后的出生体重<2500 g，2500-4499 g和> 4500 g分别为300/O，17％和32％。在控制年龄，性别，体重指数，怀孕期间和出生年的母体糖尿病时，出生体重<2500 g的受试者的率高于重量为2500-4499 g的患者（优势比3x81; 95％置信区间1x70至8.52）。在怀孕期间，较高的出生体重婴儿（4500 g）中随后的糖尿病风险与母亲糖尿病有关。大多数糖尿病都发生在患有中等出生体重（2500-4500 g）的受试者中。结论 - 糖尿病患病率与PIMA印第安人的出生体重的关系是U的形状，与父母糖尿病有关。低出生体重与非胰岛素依赖性糖尿病有关。鉴于低出生体重婴儿的高死亡率在婴儿期选择性生存期在胰岛素抵抗和糖尿病的婴儿中选择性生存，为观察到的低出生体重与糖尿病与麦芽岩种群中糖尿病的高患病率之间观察到的关系提供了解释。
社区发展项目活动6月...
4。交叉点教堂的新建筑教堂，以取代Sahuarita Rd上的现有建筑物：5,311平方英尺的申请人：Michael Hernandez身份：建筑商业商业 - 现有建筑物1.沃尔玛改建A重塑和4,236平方米。ft。现有沃尔玛建筑物大小的扩展：30,000平方英尺ft。申请人：BRR Architects状态：施工2。PIMA心脏和血管T.I. Rancho Sahuarita的市场大小：4,173平方米 ft。 申请人：Annette Suarez状态：正在建设中3。 我的教堂T.I. 将上一辆特许学校的转换为Calle Arroyo Sur和Nogales Hwy大小的教堂：19,114平方米 ft。 申请人：Andrew Christopher身份：O 6/14/24 4。 如此新鲜的自助洗衣店租户在140 W. Duval Mine Rd大小：1,999平方米 ft。 申请人：帕特里克·D·霍尔曼（Patrick D Hallman）状态：正在建设中PIMA心脏和血管T.I.Rancho Sahuarita的市场大小：4,173平方米ft。申请人：Annette Suarez状态：正在建设中3。我的教堂T.I.将上一辆特许学校的转换为Calle Arroyo Sur和Nogales Hwy大小的教堂：19,114平方米ft。申请人：Andrew Christopher身份：O 6/14/24 4。如此新鲜的自助洗衣店租户在140 W. Duval Mine Rd大小：1,999平方米ft。申请人：帕特里克·D·霍尔曼（Patrick D Hallman）状态：正在建设中
气候行动和可持续发展计划
皮马社区学院 2022-2025 年气候行动和可持续发展计划 (CASP) 中的关键词是“行动”。我们生活在一个由人类引起的气候变化对生存构成威胁的时代，这是毋庸置疑的。在撰写本文时，拥有世界八分之一人口 1 的南亚次大陆正遭受致命的热浪袭击。离我们更近的地方，新墨西哥州正在应对其历史上最大的野火 2 。对于那些认为这些事件仅仅是天气而不是气候的反对者来说，请考虑世界气象组织预测 2022-26 年将是有记录以来最热的五年 3 。争论和反驳的时代已经过去了。学院必须与我们地区乃至全球的无数公共和私人机构携手合作，立即采取行动来对抗这一祸害。
IAES 国际人工智能期刊 (IJ-AI)
目前，2 型糖尿病是世界上最普遍的疾病之一，已夺走了数百万人的生命。本研究旨在了解机器学习在 2 型糖尿病诊断过程中的影响，并提供一种有助于快速轻松地诊断疾病的工具。设计并比较了不同的机器学习模型，其中随机森林是生成性能最佳（准确率为 90.43%）模型的算法，该模型被集成到 Web 平台中，与 PIMA 数据集配合使用，该数据集已由秘鲁抗击糖尿病联盟组织的专家验证。结果表明：信息收集时间减少了（A）88.28%，诊断时间减少了（B）99.99%，诊断成本减少了（C）44.42%，诊断难度减少了（D）100%，表明机器学习的应用可以显著优化2型糖尿病的诊断流程。
使用微型XGBoost算法
抽象糖尿病是一种慢性疾病，其特征是血糖水平升高，导致器官功能障碍和过早死亡的风险增加。糖尿病的全球患病率一直在上升，需要进行准确，及时的诊断才能实现最有效的管理。机器学习领域的最新进展为改善糖尿病检测和管理开辟了新的可能性。在这项研究中，我们提出了一个微调的XGBoost模型，用于糖尿病检测。我们使用PIMA印度糖尿病数据集，并随机搜索超参数调整。将微调的XGBoost模型与其他六个流行的机器学习模型进行了比较，并在准确性，精度，灵敏度和F1得分方面取得了最高的性能。这项研究证明了微型XGBoost模型是糖尿病检测的强大而有效的工具的潜力。这项研究的见解可以提高医学诊断，以实现对糖尿病的有效和个性化管理。
具有特征选择算法的优化计算糖尿病预测
糖尿病是一种威胁生命的疾病，应尽早诊断和治疗。在本文中，递归特征消除率（RFE）和遗传算法（GA）已被用于两种不同患者遗产的两个不同糖尿病数据集的特征选择（FS），并与K-Nearest邻居（KNN）和最佳的糖尿病预测相结合。在我们的论文中，与KNN相比，RF表现出更好的性能。准确度级别也很大程度上取决于所使用的数据集。伊拉克社会糖尿病（ISD）数据集的准确性明显高于使用相同的FS和分类方法的PIMA印度糖尿病（PID）数据集。通过将KNN与RFE或GA结合在FS中可以提高，而与RF结合使用时，RF与COMEN -COMEN -CONDING一起使用。GA在计算上的效率低于RFE，并且表现出较低的精度。
对2型糖尿病的进展建模具有潜在的肥胖症
环境诱导或表观遗传相关的β细胞功能障碍和胰岛素抵抗在糖尿病的发展中起关键作用。我们开发了一个数学建模框架，能够研究融合了各种糖尿病因素的糖尿病的进展。考虑到肥胖引起的β细胞缺陷的风险增加，我们专注于肥胖糖尿病模型，以进一步研究肥胖对β细胞功能和葡萄糖调节的影响。该模型表征了一生中个性化的葡萄糖和胰岛素动力学。然后，我们将模型拟合到PIMA印度人口的纵向数据，该数据既捕获了葡萄糖水平的波动和长期趋势。如预期的，控制或根除肥胖相关因素可以减轻，推迟甚至反向糖尿病。此外，我们的结果表明，β细胞功能的异常异常和个体之间胰岛素抵抗水平有助于糖尿病的不同风险。这项研究可能会鼓励精确的干预措施预防糖尿病并促进个性化患者治疗。
糖尿病和胰岛素剂量的预测建模...
harshitha14601@gmail.com和hemanthkumar@jnnce.ac.ac.in摘要：如今，糖尿病已经成为一种慢性疾病，管理这种疾病需要严格的定期饮食和锻炼，以避免各种健康问题和高血糖水平。要使血糖保持在人体正常水平，必须通过适当的胰岛素剂量建议糖尿病患者。很难预测适量的胰岛素对糖尿病患者。为此，使用机器学习（ML）方法来识别一个人患有糖尿病患者的天气，如果他/她患有适量的胰岛素，应向该患者建议使用适量的胰岛素。k-nearest邻居（KNN）技术可用于预测患者是否糖尿病患者，随机森林回归技术可用于为糖尿病患者提供适当数量的胰岛素剂量。使用上述技术生成结果。关键字：糖尿病预测，胰岛素剂量，K-Nearest邻居（KNN），随机森林回归，PIMA印度糖尿病数据集，机器学习
可解释的人工智能（XAI）用于预测糖尿病管理：合奏方法
摘要 - 机器学习确定来自数据的模式，以加快决策过程。基于事实的决策和数据驱动的决策由行业专家指定。由于医疗保健中机器语言模型的持续增长，它们在ML模型中繁殖了连续的复杂性和黑匣子。为了使ML模型晶体清晰且可实现的解释，AI登录率很高。这项研究审查了印度医疗保健系统中可解释的AI和能力检测糖尿病。石灰和外形是两个用于实现可解释AI的库和软件包。密封的基础合并局部和全局可解释的方法，从而增强了复杂模型的结晶度，并从复杂模型中获得了对公平性的直觉。此外，所获得的直觉还可以促进临床数据科学家计划对计算机辅助诊断的更奇怪的组成。XAI对预测顽固疾病的重要性。 在这种情况下，顽固的糖尿病，血浆与胰岛素与胰岛素之间的相关性，年龄与妊娠，类（糖尿病和非糖尿病患者）与血浆葡萄糖的相关性持续存在着牢固的关系。 具有塑形值的PIMD（PIMA印度糖尿病数据集）用于简洁依赖性，而当同时需要特征的锚定和重要性时，石灰是适用的。 依赖图可帮助医生可视化与预测疾病的独立关系。 要识别不同属性的依赖性，使用相关热图。XAI对预测顽固疾病的重要性。在这种情况下，顽固的糖尿病，血浆与胰岛素与胰岛素之间的相关性，年龄与妊娠，类（糖尿病和非糖尿病患者）与血浆葡萄糖的相关性持续存在着牢固的关系。具有塑形值的PIMD（PIMA印度糖尿病数据集）用于简洁依赖性，而当同时需要特征的锚定和重要性时，石灰是适用的。依赖图可帮助医生可视化与预测疾病的独立关系。要识别不同属性的依赖性，使用相关热图。从学术的角度来看，Xai在不久的将来对成熟是必不可少的。估算了其他适用数据集对应研究的介绍，这是非常学徒的。