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对供体心脏接受移植及其临床意义的预测 - 供体心脏研究的结果
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3D姿态估计和2D轨迹预测
根据给定序列预测人体运动是计算机视觉和机器学习中一项具有挑战性且至关重要的任务，它使机器能够有效地理解人类行为。精确预测人体姿势和运动轨迹对于各种应用都具有重要意义，包括自动驾驶、机器人技术和虚拟现实。本文提出了一种新方法来解决估计以 3D 姿势或 2D 轨迹表示的人体运动，以及使用 2D 图像和人体姿势/位置序列联合预测未来运动的相互关联的任务。我们提出了一种编码器-解码器架构，该架构利用具有自注意机制的 Transformer 网络，利用视觉上下文特征，结合 LSTM 来建模人体运动运动学。我们的方法在数量和质量上都比现有方法表现出持续显著的改进。在各种公共数据集上进行的大量实验，例如用于 3D 人体姿势估计的 GTA-IM 和 PROX，以及用于 2D 轨迹预测的 ETH 和 UCY 组合数据集，表明与当前最先进的方法相比，我们的方法大大减少了预测误差。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
急性心肌梗塞的心源性休克的预测因素和结果
方法：这是一项回顾性，比较和分析性的单中心研究，包括在孟加拉国哈比根郡250 Bed District Sadar医院手术部门的319名ACS患者。在入院时出示CS的患者被排除在研究之外。该人群分为两组：冲击组患者最终发展了院内CS和没有冲击组，但我们比较了总体患者特征和结果。Studied characteristics included patient demographics (age, sex), medical history (cardiovascular risk factors and comorbidities), clinical status including the presence of heart failure (HF), electrocardiogram data, laboratory findings such as high-sensitivity troponin and glomerular filtration rate (eGFR), echocardiographic findings mainly left ventricular ejection fraction (LVEF) and left ventricular hypertrophy （LVH）和冠状动脉血管造影期间发现的病变。
使用在西AFR中的数据筛分的热带流域中使用分布式水文建模来预测全球变化对流量动态的影响
目前，全球水周期正在经历激进的转变，相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化（LULCC）的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重，在水上压力的地方，导致更多的竞争，甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性，在该地区，水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里，通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部，尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程，随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题：•气候变化如何改变热带流域的水文过程，并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案？•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外，LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么？为了解决上述问题，我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中，我们采用了Google Earth Engine（GEE）和随机森林分类器（RFC）来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五（5）个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数（NDWI）和改良的NDWI（MNDWI）有效地提取水表面区域，以进行PRA河流盆地的变化和压力，并处理
深度预测的对比度学习-IRIS
深度预测是几种计算机视觉应用程序的核心，例如自动驾驶和机器人技术。通常将其作为回归任务进行表达，其中通过网络层估算深度阀。不幸的是，很少探索深度图上值的分布。因此，本文提出了一个新颖的框架，结合了对比度学习和深度预测，使我们能够更加关注深度分布，从而对整体估计过程进行改进。有意地提出了一个基于窗口的对比学习模块，该模块将特征映射划分为非重叠的窗口，并在每个窗口内构造对比损失。形成和排序正面和负对，然后在代表空间中扩大两者之间的间隙，约束深度分布以适合深度图的特征。对Kitti和NYU数据集的实验证明了我们框架的有效性。
验证血浆细胞外囊泡PD-L1的多素模型和用于预测NSCLC免疫疗法反应的放射线学
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
