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混合特征选择和分类技术，用于早期预测和糖尿病的严重程度2
糖尿病预测是一个正在进行的研究主题，医学专家试图以更高的精度预测病情。糖尿病通常保持昏昏欲睡，并且有机会确定患者患有另一种疾病，例如对肾脏的伤害，眼睛的视网膜问题或心脏病问题，它会导致代谢问题和体内各种复杂性。在本评论中应用了各种全球学习程序，包括投票，支持和解雇。使用工程设计的少数族裔过采样程序（被摧毁）以及K跨层互批批准方法，用于实现夜晚的上课并批准发现。PIMA印度糖尿病（PID）数据集是从UCI机器学习（UCI ML）商店中积累的，并选择了此数据集。一种突出的工程技术用于计算生活方式因素的影响。已经开发了一种两相分类模型，以使用顺序最小优化（SMO）和SMOTE方法一起预测胰岛素抵抗。SMOTE技术用于在模型的第一阶段中预处理数据，而SMO类则在第二阶段使用。所有其他分类技术的表现都超过了决策树的错误率，准确性，特异性，精度，召回，F1措施和ROC曲线。使用组合的SMOTE和SMO策略进行了模型，该策略以0.1 ms的运行时获得了99.07％的校正。建议的系统的结果是提高分类器在早期发现疾病方面的表现。
所有 TPT-2 扣除代码
537 - RET：繁殖材料，包括用于商业用途的种子等。（不包括大麻属）此项扣除适用于州报告，但仅限于以下指定城市。具体城市（ARS 42-6017 C. 3. (a)）：布尔海德市、巴克艾、坎普维德、卡萨格兰德、钱德勒、奇诺谷、科罗拉多市、邓肯、吉尔伯特、华楚卡市、马莫斯、马里科帕、梅萨、奥罗谷、菲尼克斯、皮马、石英场、皇后溪、斯科茨代尔、塞多纳、斯诺弗莱克、圣约翰、撒切尔、图森、威尔科克斯、温斯洛、尤马。2020 年 1 月 1 日起生效 - 埃文代尔、弗拉格斯塔夫、格伦代尔、古德伊尔、哈瓦苏湖、皮奥里亚、瑟普赖斯、坦佩。 2021 年 7 月 1 日 - 阿帕奇交界处、本森、比斯比、坎普维德、凯尔弗里、凯夫克里克、克拉克代尔、克利夫顿、库利奇、科顿伍德、杜威洪堡、道格拉斯、伊格尔、埃尔米拉奇、埃洛伊、弗洛伦斯、喷泉山、弗雷多尼亚、吉拉本德、格洛布、瓜达卢佩、海登、霍尔布鲁克、杰罗姆、科尔尼、金曼、利奇菲尔德公园、马拉纳、迈阿密、诺加莱斯、佩吉、天堂谷、帕克、巴塔哥尼亚、佩森、派恩托普湖畔、普雷斯科特、普雷斯科特谷、萨福德、萨瓦里塔、圣路易斯、肖洛、塞拉维斯塔、萨默顿、南图森、斯普林维尔、星谷、苏必利尔、泰勒、托利森、墓碑镇、图萨扬、韦尔顿、威肯堡、威廉姆斯、温克尔曼、扬敦
巴里·M·戈德华特靶场东部 - 卢克空军基地
巴里·M·戈德华特山脉建立于 1941 年，位于亚利桑那州西南部，占地超过 170 万英亩，横跨马里科帕、皮马和尤马县。BMGR 分为由卢克空军基地管理的东部和由尤马海军陆战队航空站管理的西部。1999 年《军事土地撤出法案》将土地撤出期限延长至 2024 年，并将土地管理职责从内政部转移到国防部。我们正在将撤离期限延长至 2024 年以后。该靶场的位置、大小和容量，加上其全年的飞行天气，使美国及其盟友能够进行现实战斗训练，包括空对地武器的使用、电子战、战术机动和空中支援。第 56 靶场管理办公室是隶属于卢克空军基地的一个单位，负责监督巴里·M·戈德华特靶场东部和吉拉本德空军辅助场。BMGR 东部是美国空军最大的专用训练场，供美国和盟军飞行员训练，占地超过 105 万英亩。56 RMO 直接支持第 56 战斗机联队的任务以及第 355 和第 162 联队的任务。所提供的服务是独一无二的，因为它整合了一个单一单位的使命，涵盖了包括科学家、操作和空域专家在内的各种技能。
高通量锂离子电池研究
zainab.alansari@utas.edu.om *通信：riyaz@gpcet.ac.in收到：2023年4月16日；接受：2023年6月20日；发表：2023年7月1日摘要：在本文中，我们介绍了一种新的方法，用于使用主成分分析（PCA）和逻辑回归（LR）的组合来预测糖尿病的风险。我们的方法提供了一种独特的解决方案，可以导致对糖尿病风险的更准确和有效的预测。要开发一个预测糖尿病的有效模型，重要的是要考虑有助于疾病发育的各种临床和人口统计学因素。这种方法通常涉及在包括这些因素的大型数据集上训练该模型。这样做，我们可以更好地理解不同的特征如何影响糖尿病的发展，并为处于危险中的个人创造更准确的预测。采用PCA方法来减少数据集的尺寸并增强模型的计算功效。LR模型然后将患者分为糖尿病或非糖尿病患者。准确性，精度，召回，F1得分和ROC曲线下的面积（AUC）只是用于评估所提出模型性能的少数指标。PIMA印度糖尿病数据（PIDD）用于评估模型，结果证明了对最新方法的显着改善。该建议的模型提出了一种预测糖尿病风险的有效方法，这可能对改善医疗保健结果和降低医疗保健成本具有重要意义。所提出的PCA-LR模型优于其他算法，例如SVM和RF，尤其是在精度方面，同时优化了计算复杂性。这种方法可能有可能为大型糖尿病筛查计划提供实用有效的解决方案。
使用机器学习的一种提议的技术通过移动应用预测糖尿病疾病
随着沙特阿拉伯糖尿病患病率的日益增长，迫切需要早期发现和预测该疾病以防止长期健康并发症。TIS研究通过使用机器学习（ML）技术来解决这一需求，该技术通过实现用于预测糖尿病的计算机化系统，应用于PIMA Indians数据集和私人糖尿病数据集。与先前的研究相反，本研究采用了半佩斯的模型，结合了强大的梯度提升，有效地预测了数据集的糖尿病相关特征。此外，研究人员采用了SMOTE技术来处理不平衡的类别。十种ML分类技术，包括逻辑回归，随机森林，KNN，决策树，包装，Adaboost，Xgboost，Xgboost，投票，SVM和Naive Bayes，以确定产生最准确的糖尿病预测的算法。提议的方法取得了令人印象深刻的表现。对于私有数据集，带有SMOTE的XGBoost算法的精度为97.4％，F1系数为0.95，AUC为0.87。对于组合数据集，它的精度为83.1％，F1系数为0.76，AUC为0.85。要了解模型如何预测FNAL结果，实现了使用Shap方法解释的AI技术。此外，该研究通过应用域适应方法证明了所提出的系统的适应性。为了进一步增强可访问性，已经为基于用户输入功能的即时糖尿病预测开发了移动应用程序。TIS研究为基于ML的糖尿病预测而贡献了新的见解和技术，这可能有助于对沙特阿拉伯糖尿病的早期检测和管理。
隔离森林用于分类糖尿病
糖尿病是人类已知的最古老的疾病之一，可以追溯到古埃及。这种疾病是一种慢性代谢疾病，由于年度患者的稳定增长，全球医疗保健额的负担很大。令人担忧的是，糖尿病不仅会影响人口老龄化，还会影响儿童。控制这个问题很普遍，因为疾病会导致许多健康并发症。随着进化的发生，人类开始使用医疗保健系统对计算机技术进行整体技术。人工智能的利用有助于医疗保健在诊断糖尿病患者，更好的医疗保健服务和更偏心的情况下更有效。在人工智能的高级数据挖掘技术中，堆叠是糖尿病领域中最突出的方法之一。因此，本研究选择研究堆叠合奏的潜力。这项研究的目的是降低堆叠固有的高复杂性，因为此问题有助于较长的训练时间，并减少糖尿病数据中的异常值以提高分类性能。在解决这一问题时，引入了一种新型的机器学习方法，称为“堆叠递归特征消除 - 隔离森林”进行预测。使用递归功能消除堆叠的应用是为糖尿病诊断设计有效的模型，同时使用较少的功能作为资源。此方法还融合了将隔离林作为一个离群移除方法的利用。研究使用准确性，精度，召回，F1测量，训练时间和标准偏差指标来识别分类性能。该提出的方法获得了PIMA印第安人糖尿病的准确度为79.077％，糖尿病预测数据集获得了97.446％的精度，超过了许多现有方法并证明了糖尿病领域的有效性。
过去的接收者
•蒙哥马利地区社区健康联盟（阿拉巴马州蒙哥马利）•阿拉斯加土著部落卫生财团•皮马县卫生部（图森）•阿肯色州医学科学大学（阿肯色州小石城）（阿肯色州小石城）•加利福尼亚州公共卫生部（萨克拉曼多）•圣地亚哥卫生局（SAN DIAGO），•圣地亚哥卫生局••圣地亚哥县• of Hartford (Connecticut) • Southern Connecticut State University (New Haven, Connecticut) • Leadership Council for Healthy Communities, Inc. (Washington, DC) • City of Miami Gardens (Florida) • DeKalb County Board of Health (Decatur, Georgia) • Houston County Board of Health/North Central Health District (Macon, Georgia) • Young Men's Christian Association of Coastal Georgia, Inc. (Savannah, Georgia) • University of Hawaii • Health and Hospital Corporation of Marion County (Indianapolis) • Wabanaki Public Health and Wellness (Maine) • City of Worcester (Massachusetts) • Lowell Community Health Center (Massachusetts) • Partners In Health (Boston) • Eastern Michigan University (Ypsilanti) • Greater Flint Health Coalition, Inc. (Michigan) • National Kidney Foundation of Michigan, Inc. (Ann密歇根州阿堡）•明尼阿波利斯市•密西西比州公共卫生研究所（Ridgeland，Mississippi）•健康合作伙伴计划的健康林肯（内布拉斯加州）•内华达州南部健康区（拉斯维加斯）（拉斯维加斯）•新墨西哥州纽约市•纽约州立大学（New Mexiciates）•纽约市•纽约市，•纽约市，• （纽约市）•RAO社区卫生（北卡罗来纳州Huntersville）•Cuyahoga县卫生委员会（俄亥俄州帕尔马）•Multnomah县卫生局（俄勒冈州波特兰）
美国电池工厂租赁
日期：2024 年 11 月 25 日 收件人：尊敬的主席和成员 来自：Jan Lesher 皮马县监事会 县行政长官 主题：2024 年 12 月 3 日监事会议程的补充信息 - 美国电池工厂租赁购买协议修正案背景 2022 年 12 月 6 日，监事会批准了与美国电池工厂 (ABF) 的租赁购买协议，在航空航天研究园区 (ARC) 的县属土地上建造锂离子电池制造厂。该项目计划分三期建设，雇用 1,000 名员工。监事会批准将项目施工开始日期从 2023 年 9 月 5 日延长至 2023 年 11 月 3 日。自批准延期以来，ABF 已开展设计和前期开发活动，开始初步分级，进行了多轮融资，购买了制造设备，并与图森电力公司合作选址变电站以支持该项目。ABF 仍遵守当前协议的租赁付款要求。讨论 ABF 已要求修改租赁购买协议，该协议将在 2024 年 12 月 3 日的监事会会议上提交监事会审议。拟议的修正案涉及多个时间表变更，包括施工开始日期、施工完成日期的最后期限要求、期权行使期限、第一阶段就业要求的时间以及确定电池制造工厂最终建设的第二阶段和第三阶段地块的时间。要求修改的每项截止日期均由几项内容决定，包括购买制造设备的多个时间安排、评估电池制造和组件组装的最有效施工顺序、分析和选择 TEP 变电站的理想位置，以及 ABF 总裁 John Kem 随附信函（附件 1）中概述的总体项目施工时间表。
第十一届地下水补给双年研讨会
Geiger，Katherine。预测和观察到的补给源水与地下水和土壤/含水层物质的化学相互作用：亚利桑那州西盐河谷和东盐河谷的两个案例研究。HydroSystems 分析。............. Greenslade，William。亚利桑那州、犹他州和科罗拉多州补给 N 含水层系统的估算。西南地下水顾问。.............................................................. Hanson，Don。地下水补给及其对非点源硝酸盐污染的影响。Clear Creek Associates。.............................................................. Huber，Ronald。Fountain Hills 卫生区：从处置到补给，亚利桑那州 Fountain Hills 镇的长期解决方案。HydroSystems，Inc....................................................................................................................... Jimenez，Blanca。对废水补给含水层作为供水源的评估。墨西哥大学。............................................................................................. Katen，Matthew。案例研究：加利福尼亚州阿拉米达县的湖泊链项目。阿拉米达县防洪区。...................................................................... Lara，Fernando。墨西哥科阿韦拉州 Comarca Lagunera 含水层人工含水层补给可行性研究。国家水资源委员会。.................... Light，Marie。使用指示参数确定药物的存在
通过电子邮件（dpaenergy@hq.doe.gov）2022 年 11 月 30 日......
通过电子邮件（dpaenergy@hq.doe.gov）2022 年 11 月 30 日制造和能源供应链办公室政策办公室美国能源部 1000 Independence Avenue, SW Washington, DC 20585 主题：请求有关国防生产法授权加速能源技术的制造和部署的信息可持续能源商业委员会 (BCSE) 很高兴有机会回应有关利用国防生产法 (DPA) 的权力加速某些能源技术的制造和部署的信息请求 (RFI)。根据拜登总统 2022 年 6 月的公告，美国能源部 (DOE) 根据 DPA 获得新权力，以加速五个特定领域的国内能源技术生产和部署。此提交内容回应了与五种技术中的四种相关的 RFI：变压器和电网组件；太阳能光伏；绝缘材料；以及用于清洁氢的电解槽、铂族金属和燃料电池。 BCSE 赞赏拜登政府注重保护关键能源供应链，并认识到它们与能源安全、恢复力、环境保护、经济竞争力和创造就业机会的密切关系。BCSE 还支持拜登政府在能源可及性和可负担性方面的目标，以及确保所有社区都能享受能源安全、财富创造、就业和环境保护的好处的必要性。在这份意见书中，BCSE 提供了有关实施能源技术 DPA 授权的一般性意见。对于详细的回复，BCSE 希望感谢本 RFI 重点关注的四个技术领域的行业协会所提交的意见书，包括燃料电池和氢能协会 (FCHEA)、北美绝缘材料制造商协会 (NAIMA)、聚异氰脲酸酯绝缘材料制造商协会 (PIMA) 和太阳能产业协会 (SEIA) 等。BCSE 鼓励认真考虑这些意见书中包含的问题和建议。关于 BCSE BCSE 成立于 1992 年，是一个清洁能源贸易协会，涉及广泛的行业领域，包括能源效率、能源存储、天然气、可再生能源、可持续