计划成果(POS):PO 1:了解农业的经济方面PO 2:对改善农民收入和生计的方法的了解3:确定农业营销系统中的漏洞,并提出合适的方法来删除它们。po 4:表达可以量化和分析的经济问题的数学方法。po 5:对影响人日常决策的需求,供应和其他重要经济变量的动态深入了解。计划特定结果(PSO):PSO 1:在农业经济方面具有深刻见解的人。PSO 2:使学生能够在农业经济体系中发现漏洞并提出合适的解决方案。PSO 3:培养能够产生就业机会的熟练个人。
d。小排放源:如果收集或估计排放的努力不成比例繁重,则估计估计为PSO总排放量的总数低于PSO总体排放的1%。根据本规则豁免的估计累计排放总和不应大于该PSO总排放量的1%。在您的估计中,累计金额大于1%,请通过carbon.neutral@gov.bc.ca提出秘书处工作人员的问题。由于出于这个原因,排放源被视为委托,则排放源和豁免的理由应作为PSO气候变化问责制报告的一部分。要确定根据此规则的排放源是否超出范围,请参考卑诗省。最佳实践方法来量化温室气体排放。
患者2-皮肤缓解和MDA是在一个加载剂量+一种维持剂量的Guselkumab后实现的。仅在upadacitinib治疗中继续患者,Guselkumab是D/C'ED。Patient 5—Prior to starting dual deucravacitinib+ixekizumab therapy, this patient had been trialled on combination deucravacitinib 6 mg QD+guselkumab 100 mg/mL (treatment trialled for 84 days and then d/c'ed due to cutaneous failure) and combination upadacitinib 15 mg QD+ixekizumab 80 mg/mL (led to skin 70天后的缓解和MDA总共治疗259天,此时患者患有支气管炎,D/C'ED联合疗法,直到支气管炎得到改善)。最近,该患者正在接受DEU+IXE组合疗法,但是,该患者在缓解218天后经历了PSO耀斑,并切换到Bimekizumab。*PSO和PSA持续存在,或者从PSO/PSA对这种药物的观点均失去了功效。†PSO持续存在或从PSO上丧失了这种药物的疗效。‡其他不良事件经历。§PSA持续存在或从PSA的角度丧失了这种药物的功效。¶不知所措或保险是由以前的提供商处方的,或由于缺乏保险范围而停产。bim,bimekizumab; Brod,Brodalumab; BSA,身体表面积; d/c'ed,停产; deuc,deucravacitinib; F,女; ixe,ixekizumab; M,男性; MDA,最小疾病活动;单一疗法; PSA,银屑病关节炎; PSO,牛皮癣; QD,每天; SX,症状; UPA,Upadacitinib。
背景:尽管在 III 期试验中生物制剂 (PsO) 疗效显著,但随着时间的推移,生物制剂可能会失去疗效。与疗效丧失相关的因素尚未完全阐明。目的:我们旨在确定使用多种生物制剂的 PsO 患者与使用 1 种生物制剂的患者的相关因素。我们还查阅了比较不同生物制剂治疗 PsO 生存率的文献。方法:我们检查了 2006 年至 2020 年期间加州大学旧金山分校 222 名银屑病患者的临床数据,其中 51 名报告使用了 3 种或更多种生物制剂,171 名报告在纳入研究数据库时仅使用了一种生物制剂。本研究已获得加州大学旧金山分校的 IRB 批准(编号为 10-02830),所有受试者均提供了书面知情同意书。我们进行了单变量和多变量回归分析,以确定与多种生物制剂使用相关的重要人口统计学特征、临床特征和合并症。我们对比较 1、2 和 5 年银屑病生物制剂生存率以及单一生物制剂失败相关因素的研究进行了文献综述。结果:在单变量分析中,PsO 持续时间、臀裂处 PsO 的初始表现、红皮病型银屑病和痤疮与使用 3 种或更多种生物制剂有关。在多变量分析中,PsO、红皮病型银屑病和痤疮的持续时间仍然显著。我们对生物制剂生存率的回顾揭示了不同生物制剂类别的差异。结论:我们确定了与 PsO 中多种生物制剂使用相关的新因素。需要在该领域进一步研究以实现精准医疗方法。
随着越来越多的人将互联网用于电子商务和其他金融交易,在线犯罪的数量无疑增加了。已经创建了机器学习算法来检测在线购买中的付款欺诈以解决该问题。这项研究对不同的元启发式优化方法进行了彻底的比较检查。这些是粒子群优化(PSO)和遗传算法(GA)。它们用于优化三个机器学习算法的曲线(AUC)下的接收器操作特性(ROC)区域,即X级升级,随机森林分类器和轻梯度增强机。由于研究的数据是不平衡的,因此确定的指标为ROC AUC。PSO为找到最佳解决方案提供了一致的条件。根据我们的实验,PSO在不包含种群歼灭策略的情况下,可以在不同的情况下取得最大的结果,这些情况与GA不同,这是找到最佳解决方案的一致条件。如果不包括人口歼灭策略,PSO可以在各种情况下取得最大的成果。调查结果表明,随机森林分类器在高参数调谐过程之前和之后提供了最高的ROC AUC值,使用PSO时得分为88.69%。
粒子群优化 (PSO) 是一种迭代搜索方法,它使用随机步长将一组候选解决方案围绕搜索空间移动到已知的最佳全局和局部解决方案。在实际应用中,PSO 通常可以加速优化,因为梯度不可用且函数评估成本高昂。然而,传统的 PSO 算法忽略了从单个粒子的观察中可以获得的目标函数的潜在知识。因此,我们借鉴了贝叶斯优化的概念,并引入了目标函数的随机代理模型。也就是说,我们根据目标函数的过去评估拟合高斯过程,预测其形状,然后根据它调整粒子运动。我们的计算实验表明,PSO 的基线实现(即 SPSO2011)表现优异。此外,与最先进的代理辅助进化算法相比,我们在几个流行的基准函数上实现了显着的性能改进。总体而言,我们发现我们的算法实现了探索性和利用行为的理想特性。
本研究旨在利用数值优化方法提供一种新型的地月初始轨道确定 (IOD) 方法。在 CR3BP 动力学下,针对各种观测器和目标轨道几何形状模拟副卫星和主卫星。然后使用粒子群优化器 (PSO) 将一组观测值(仅距离、角度和角度)拟合到从初始粒子状态向前传播到测量时间计算出的粒子观测值。通过包含收缩因子、以网格方式初始化粒子以及限制初始粒子状态的范围,有助于 PSO 的收敛。结果表明,PSO 收敛到副卫星的精确初始状态估计。并行处理和 GPU 处理方法用于加快计算时间。
PSO PSO说明一个学生完成物理毕业的学生(B.Sc.)将能够达到以下PSO1学生学习物理学的基本原理,并能够为应用物理问题提出创新的解决方案。PSO2学生将发展使用当代实验设备,分析工具和虚拟工具的能力。PSO3学生将能够选择包括跨学科领域在内的高等教育,并能够进行竞争性考试。
简介:医学图像分割通常是医学图像分析中的关键步骤,常与众多临床应用相关。磁共振成像(MRI)提供了对干预和手术计划具有决定性作用的各种解剖结构的详细可视化。目的:本文的目的是设计和应用一种增强型脑肿瘤 MRI 分割方法,使用 K 均值作为基于机器学习的粒子群优化(PSO)和萤火虫算法(FA)。方法:引入了一种基于速度变化的 Swarm Based PSO 的新型适应度函数,增强了分割区域。通过将 PSO 应用于分割部分,可以增强传统的 k 均值算法。应用群体智能的另一个扩展 Firefly 来比较基于 PSO 的分割结果,并使用基于 Firefly 的分割。结果:模拟结果以精度(98%)、召回率(0.95)、f 值(0.96)、准确率(97%)和分割时间(2.63s)来评估,以衡量图像分割获得的主要结果的质量。结论:比较研究表明,提出的使用 k-means 结合 FA 的设计在检测脑肿瘤 RoI 方面表现出较高的准确率和精确度。
针对最新的粒子群优化算法,本文提出了一种改进的跨前模型,以提高心脏病预测的准确性,并基于粒子群优化(PSO)提供了一种新的算法想法。我们首先使用三个主流机器学习分类算法 - 决策树,随机森林和XGBoost,然后输出这三个模型的混淆矩阵。结果表明,随机森林模型在预测心脏病的分类方面具有最佳性能,精度为92.2%。然后,我们将基于PSO算法的变压器模型应用于分类实验的同一数据集。结果表明,该模型的分类精度高达96.5%,比随机森林高4.3%,这验证了PSO在优化变压器模型中的有效性。上述研究表明,PSO在心脏病预测中显着改善了变压器的性能。提高预测心脏病的能力是全球优先事项,对所有人类的益处。准确的预测可以增强公共卫生,优化医疗资源并降低医疗保健成本,从而导致更健康的社会。这一进步为更有效的健康管理铺平了道路,并为更健康,更具韧性的全球社区的基础提供了帮助。