XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPIMA
美国指南 - ERIC
印刷、科学、商业和工业战争委员会利马。或 CORMS。11710000 I，C.O.IRCICOMMOO。COSATITI I OA OpoC 0001100M1。COPIRIINI WM。PIMA。INZIM 或 IIITUNIASPI6 COMM 或 APO。阿曼 UPI 1417114 Ofrrfl III MAMA CAAPI。wall I0000711011 WOO。1.M0TI10M Of 000011011 O0IM.1111311101 WU IP R. Mira，。Do.A0 .0 HilIktOkl。 mOty70001 MUM num( Conlivon INIPMACT ..... COOMMTIORI MIMI. 1111.141. MMITATICIMITICOISMITYI 01 7000 .....".. MAXIM itIoloth 的 MIMI... I rim A...IMO. RAMMAllOOMMI IMO- COO 1700101 (101)00)0* 1111110401 OOM amp/MUM MURVAMITI。01110 S/AIVIIPAIMOT MICI.C1 111.10001 *ORM.IRTMIATIOIM MU.. OM 0，VIIIIIRAM 00000C104100 M.A .1.，e ...CI WIXOM LIMULOOMIL 4.1 110%.0.01.MITIMT1.1酷..Q.n 6° .. Velma 011(1111AIMAL °MIMI SILIVICI 110ASIOIMAI/CARCIMO.Ao.:MOI M... Velnam. .7.0100 1.01110, K.I XIII eurmAIKILCOM14.0004. .
使用随机森林算法早期检测糖尿病
抽象糖尿病是最慢性和致命的疾病之一。根据世界卫生组织的数据，全世界大约有4.22亿成年人生活在糖尿病中，由于各种因素，预计将来该数字将继续增加。通过专注于提高准确性，已经进行了许多研究以早期检测糖尿病。但是，糖尿病预测中的一个大问题是选择正确的分类算法。本研究旨在通过实施随机森林算法模型来提高糖尿病早期检测的准确性。这项研究是通过数据收集，数据预处理，拆分数据，建模和评估的阶段进行的。这项研究使用了PIMA印度糖尿病数据集。结果表明，使用随机森林算法的糖尿病早期检测模型的准确度为87％。本研究表明，通过使用随机的森林算法模型，可以改善糖尿病的早期检测性能。但是，仍然有优化此性能的余地，建议进一步研究以进行功能选择，数据平衡，更复杂的模型构建以及探索更大的数据。
皮纳尔县已成为美国房地产开发最热门的地区之一
皮纳尔县与亚利桑那州人口最多的两个县——马里科帕县和皮马县——接壤，但发展迅速，吸引了大量人口和企业。根据美国人口普查局的数据，自 2010 年以来，皮纳尔县的人口增长了约 23.5%，接近 50 万居民。AZRE 采访了皮纳尔县经济和劳动力发展主任詹姆斯·史密斯，讨论了为什么亚利桑那州中部的这片地区正经历着经济活动的繁荣。以下回复已编辑以便简洁明了。AZRE：您自 2021 年底以来一直领导皮纳尔县的经济发展工作，曾在钱德勒和喷泉山担任过类似的职务。自从您开始工作以来，您对该县的经济发展有什么了解？
社区发展项目活动...
申请人：HFA-AE, Ltd 状态：在建 商业 - 现有建筑 1. Rancho Sahuarita 的 Pima Heart & Vascular TI 市场 面积：4,173 平方英尺 申请人：Annette Suarez 状态：在建 2. 140 W. Duval Mine Rd 的 So Fresh Laundromat TI 租户改进 面积：1,999 平方英尺 申请人：Patrick D Hallman 状态：在建 3. SAMTEC 的 ATAG Inc. TI 租户改进 面积：4,485 平方英尺 申请人：Craig Skelton 状态：已颁发 C of O 4. SAMTEC 的 Global Water TI 租户改进 面积：8,033 平方英尺 申请人：BWS Architects 状态：在建 5. Sahuarita Plaza 的 El Herradero Market TI 租户改进申请人：VVC Design 状态：建设中 5. Rancho Sahuarita Marketplace 的 UPS Store TI 租户改进 面积：1,228 平方英尺 申请人：Rancho Sahuarita 状态：已开具发票；待付款
使用逻辑回归预测糖尿病疾病的发生：一种早期检测方法
摘要：糖尿病疾病在全球范围很普遍，预测其进展至关重要。已经提出了几种模型来预测这种疾病。这些模型仅确定疾病标签，从而使发展疾病的可能性不清楚。提出一个预测疾病进展的模型至关重要。因此，本文提出了一个逻辑回归模型，以预测糖尿病综合征发病率的可能性。使用Sigmoid函数的模型利用逻辑回归的功能。使用PIMA印第安人糖尿病数据集评估了模型的性能，并表现出很高的精度，灵敏度和特异性。预测准确率为77.6％，灵敏度为72.4％，特异性为79.6％，I型误差为27.6％，II型误差为20.4％。此外，该模型表明了使用实验室测试的可行性，例如妊娠，葡萄糖，血压，BMI和糖尿病性重复功能，以预测疾病进展。提出的模型可以帮助患者和医生了解疾病的进展并及时进行干预措施
基于深度学习的糖尿病预测的新建议：将临床数据转换为图像数据
摘要：糖尿病是全球最常见的疾病之一，近年来已成为对人类日益全球化的威胁。但是，糖尿病的早期检测极大地抑制了疾病的进展。这项研究提出了一种基于深度学习的新方法，用于早期检测糖尿病。与许多其他医学数据一样，研究中使用的PIMA数据集仅包含数值值。从这个意义上讲，流行的卷积神经网络（CNN）模型在此类数据中的应用是有限的。这项研究将数值数据转换为图像，基于特征的重要性，用于在早期糖尿病诊断中使用CNN模型的强大表示。然后将三种不同的分类策略应用于所得的糖尿病图像数据。在第一个中，糖尿病图像被送入RESNET18和RESNET50 CNN模型中。在第二个重新网络模型的深度特征中被融合并与支持向量机（SVM）进行分类。在最后的方法中，选定的融合特征由SVM分类。结果证明了糖尿病早期诊断中糖尿病图像的鲁棒性。
TEP爱国者变电站特殊例外土地使用...
所有者和代理人签署了完整的“图森分区审查员特殊例外程序申请”。初步开发包（PDP）的七（7）份（管理员手册2-03.3＆.4）。一（1）11英寸x17英寸的PDP映射还原（管理员手册2-04.2.a＆.b）。环境资源报告的七（7）份（管理员手册2-03.5），根据需要。介绍如何解决了适用特定使用标准的声明。申请前会议验证表。邻里会议的文件（至少是会议邀请函，邮件列表，登录表和会议的摘要注释的副本。PIMA县评估员的一份（1）副本的主题地图和打印输出，显示了主题包裹财产税法编号和法律说明。重新分区预定会议的付款收据。邻里会议邮件标签的付款收据。应向图森市支付适当的费用。重要的通知：请勿固定材料。纸夹或活页夹夹是可以接受的。不要将申请或邻里会议材料纳入所需的报告中。将它们分开。
将Smote-tomek和Fusion Learning与XGBoost Meta-Gearner融合，以识别可靠的糖尿病
摘要：这项研究旨在通过整合综合少数群体过度采样技术（SMOTE）-TOMEK技术来开发一种健壮的糖尿病分类方法，用于数据平衡并使我们以极端梯度增强（XGB）为导致的机器学习合奏作为元学习者。我们提出了一个集成模型，该模型将深度学习技术（例如双向长期记忆（Bilstm）和双向门控复发单元（BIGRU）与XGB分类器作为基础学习者。使用的数据包括PIMA印第安人糖尿病和伊拉克社会糖尿病数据集，这些数据集是通过缺少价值处理，重复，归一化以及Smote-Tomek在解决数据失衡方面处理的。XGB作为元学习者，通过降低偏差和方差成功地提高了模型的预测能力，从而导致了更准确，更健壮的分类。所提出的合奏模型可在所有测试的数据集上达到完美的精度，精度，召回，特异性和F1分数为100％。此方法表明，将集成学习技术与严格的预处理方法结合在一起可以显着改善糖尿病分类性能。
概率神经网络（PNN）和K ...
印度尼西亚尼格利·塞马朗大学摘要。目的：本研究旨在比较PNN和K-NN算法，以确定用于糖尿病分类的准确性和速度。方法：本研究中使用了两种算法，即概率神经网络（PNN）和K-Nearest邻居（K-NN）。使用的数据是PIMA印第安人糖尿病数据库。数据集包含768个带有8个属性和1个目标类别的数据，即无糖尿病为0，糖尿病为1个。数据集已分为80％的培训数据和20％的测试数据。结果：实现K折交叉验证后获得精度（k = 4）。准确性结果表明，与PNN相比，K-NN算法具有更好的快速性。K-NN算法的所有功能的精度为74.6％，四个功能的精度为78.1％。新颖性：本文的新颖性是通过关注分类算法中的数据预处理，特征选择和K折的交叉验证来优化和提高准确性。关键字：数据挖掘，功能选择，K-折叠验证，k-nearest邻居，2023年2月6日收到的概率神经网络 / 2023年2月9日 / 2023年9月14日接受修订。
自动中等 - E-e-space
摘要采用高级数据分析技术，为疾病预测进行更准确的决策支持系统的努力正在上升。根据世界卫生组织的说法，与糖尿病有关的疾病和死亡率正在上升。因此，早期诊断尤为重要。在本文中，我们提出了一个自动中等的框架，该框架包括使用基于距离的算法（AutoEcodB）的增强类异常值检测的自动版本，并结合了自动多层perceptron（automlp）的合奏。自动eCodb是通过自动化参数调整以优化离群检测过程来构建的。自动ECODB通过删除离群值清洁数据集。然后，预处理数据集用于使用Automlps集合来训练预测模型。对公开可获得的PIMA印度糖尿病数据集进行了一组实验：（1）自动中等方法与文献中报道的其他最先进的方法进行了比较，其中自动中等中心实现了88.7％的准确性； （2）将AutoMLP与其他学习者进行比较，包括个人（专注于基于神经网络的学习者）和整体学习者； （3）将自动ECODB与其他预处理方法进行比较。此外，在Framework的OrderTovalIdateTeheritality中，Auto-MedisineIsineSineSteDonAnanAnothothothipliclyAvailablebiovablebiovablebiostatDaibettesdataset在其中优于现有报告的结果，精度达到97.1％。