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文章 图像质量对细菌分类模型性能的影响研究 Treesukon Treebupachatsakul 1,a , Wanwalee Chomkwah 1 ,
2 泰国曼谷拉卡邦先皇理工学院信息技术学院，1 Chalong Krung 1 Alley，Ladkrabang，Bangkok 10520，泰国电子邮件：a treesukon.tr@kmitl.ac.th，b，* suvit@it.kmitl.ac.th（通讯作者）摘要。深度学习模型构建中监督学习的关键要求之一是用于训练和验证的数据集。为了收集数据集，从不同资源获取各种质量的图像是不可避免的，这被认为会影响监督模型的性能。本研究旨在证明涉及从两个不同资源获得的高和标准数据集的图像质量对模型性能的影响。对具有革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌数据集的各种细胞特征进行了试验。这些不同的数据集被匹配并贡献了 5 个案例；案例 1：使用高质量图像进行训练和测试，案例 2：使用高质量图像进行训练并使用标准质量图像进行测试，案例 3：使用标准质量图像进行训练和测试，案例 4：使用标准质量图像进行训练并使用高质量图像进行测试，以及案例 5：结合这两种图像质量进行训练和测试。实施了预训练的 CNN 模型来证明使用和不使用分层 K 折交叉验证的目的。重新训练模型的结果表明，高性能模型需要从与测试集相同资源中获得的高质量数据集，在具有挑战性的未知数据集上进行测试时，这些数据集可产生超过 90% 的所有性能评估指标。这项研究为构建可用于自动化微生物诊断的高性能模型提供了宝贵的见解，对公共卫生和临床实践产生了影响。
北方树的质量稀疏和价值发展
*应向谁解决的作者。摘要首次在树木生长模型中引入树木的质量分布。因此，可以研究质量变薄对架子开发的影响。质量稀疏都可以改善财务收益，但效果很小。旋转年龄，木材库存和成熟度直径不会受到质量变薄的影响。裸露的土地估值都不会改变质量稀疏的贡献。造成小效应的原因显然在于单个树木的价值发展。小纸浆树干的相对价值发展很大，因为每卷单位的收获费用随着尺寸增量而减小。，除非质量与增长率相关，否则这种树木不是可行的物体，用于质量稀疏。另一个增强的价值发展阶段是当纸浆树干转向锯布干线时。对于大纸浆树干，优质稀疏是可行的。树木中现有的Sawlog含量稀释了质量变薄对财务收益的影响。如果增长率与质量呈正相关，则结果会发生变化，质量稀疏在所有商业直径类别中都是可行的。关键字picea abies; Pinus sylvestris; betula bubescens;质量分布；增长速度引入是树木是个人的，其生产能力以及其质量特征的不同。2021，2023，Niemistö等。2018，Mäkinen等。 2006，Karlsson等。 2012，Segtowich等。 2023，Cameron 2002]。2018，Mäkinen等。2006，Karlsson等。 2012，Segtowich等。 2023，Cameron 2002]。2006，Karlsson等。2012，Segtowich等。 2023，Cameron 2002]。2012，Segtowich等。2023，Cameron 2002]。许多林业实践都包含了通过优质稀疏或“选择性变薄”改善剩余树木质量分布的想法[Phillips 2024，Nuutinen等。但是，没有确定这样的过程的定义，概念“质量”也不明确定义。有些作者将质量变薄称为没有优先考虑大型或小树的过程，而是在各种尺寸的类别中保留质量高的树[Niemistö等。2018]。已经指出，选择性稀释剂可以提高对雪和风损伤的弹性[Cameron 2002，Cremer等。1982，Persson 1972，Valinger等。 1993]。 显然不知道1982，Persson 1972，Valinger等。1993]。 显然不知道1993]。显然不知道
emepsy12质量改进策略
emepsy12，对儿童和年轻人的癫痫发作和癫痫发作的国家临床审核，衡量了英格兰和威尔士患儿童和年轻人的护理质量和安全性。审计是由医疗保健质量改善合作伙伴（HQIP）委托，这是更广泛的国家临床审计和患者成果计划（NCAPOP）的一部分，并包括英格兰和威尔士的NHS服务。emepsy12自2009年以来由皇家儿科和儿童健康学院（RCPCH）交付，最近的第4轮合同将于2022年4月至2025年3月。emepsy12与临床医生，儿童和年轻人，家庭，慈善组织和更广泛的利益相关者合作，对小儿癫痫感兴趣，以确保他们的工作反映出他们的需求。
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在改善医院质量的数据分析用法...
摘要本研究探讨了数据分析如何增强医院的医疗保健管理。本研究中评估的数据来自医院内部的各种来源，包括电子健康记录，行政数据库和患者调查。此外，这项研究还进入了数据分析工具和技术，这些工具和技术可用于挖掘有价值的见解的大规模数据集。这项定性研究包括焦点小组和半结构化访谈。结果证明了数据分析在协助几种医疗保健增强方面的重要性。参与者讨论了数据分析如何通过允许更多个性化的治疗计划来改善护理质量。有关患者输入和情绪分析工具的数据收集可能有助于确定患者的需求以及如何使他们开心。关键字：数据分析，医院质量，医疗保健管理，公立医院。引言有效的医疗保健管理对于维持患者安全和最大化医院资源至关重要。鉴于对高质量医疗的需求不断增长，增强和完善医疗保健提供是最重要的。对于医疗保健提供者，数据分析已成为改善决策，定位发展前景并提高他们为患者提供的治疗质量的有效工具。数据分析是检查大规模数据集的可行模式和见解的过程。医院有机会充分利用这些知识的机会是一生中一次（Yu等，2020）。电子健康记录，管理数据库和患者反馈系统都为医疗保健专业人员和研究人员访问的大量数据做出了贡献。使用医疗保健行业中的数据分析可以提高医院运营的有效性。医院可以通过分析现实世界数据（包括患者流，人员配备和资源消耗）来更好地发现问题。这为他们做出由数据支持的决策铺平了道路，这些方法简化了流程，减少患者的等待时间，并更好地利用医院的资源。选择医师时应考虑数据挖掘（Benzidia等，2021）。医生可能会学习重要信息
主动感测以改进模型学习的数据质量
摘要 - 在机器人技术的机器学习中，培训数据质量具有至关重要的作用。许多方法都使用利用算法来选择模型最有用的数据点，通常会忽略测量噪声对数据的影响。本文介绍了一种增强模型学习数据集质量的方法，优化了探索和主动传感指标的组合。我们介绍了一种基于高斯工艺的新型探索格拉米亚度量，预测协方差矩阵，优化以探索有关未知模型的知识最大的状态空间区域。这些与主动传感度量（gramian）集成在一起，以减轻测量噪声效应。通过在独轮车和四倍的机器人上进行模拟来证明这种方法的有效性，证实了组合主动感应和探索可以显着提高模型学习中的性能。
TSN 支持太空服务质量
摘要 — 欧洲航天工业已经制定了通用卫星开发指南，称为 SAVOIR（空间航空电子开放接口架构）。虽然目前的卫星机载网络实施符合此标准，但它们的发展机会却非常有限。新任务和新客户对机载性能的要求总是更高，这导致人们得出结论，卫星嵌入式网络必须升级。时间敏感网络（一种能够支持实时和高带宽流量的 IEEE 以太网技术）带来了一个机会。本文的目的是通过定性研究讨论 TSN 协议如何帮助集成新一代卫星的服务质量。索引术语 — 时间敏感网络 (TSN)、嵌入式网络、卫星、SAVOIR-OSRA、以太网
意识障碍患者的非正式护理人员：与医生沟通经验和信息需求的定性研究
在获得书面知情同意后，机构招募了护理人员。所有访谈都进行了录音、逐字转录和翻译。为了进行分析，我们根据 Braun 和 Clarke (2006) 使用了反身主题分析法。护理人员在情感上体验了谈话，通常基于所提供信息的价值。他们报告说，他们在交流检查结果时寻求积极的信息、安慰和同情。他们需要详细的信息来深入了解和清楚了解他们所爱之人的病情。结果表明，护理人员的观点与医疗专业人员的观点不一致，并强调需要更精细的方法来交流神经诊断研究的结果。
对患者进行心力不足以改善自我保健行为：质量改进项目
这项工作是由FIU数字共享的Nicole Wertheim护理和健康科学学院免费提供给您的。已被FIU数字公共授权管理员在妮可·沃特海姆护理学生项目中纳入其中。有关更多信息，请联系dcc@fiu.edu。
使用 STOP-Bang 问卷 (SBQ) 对心房颤动 (AF) 患者进行阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 筛查教育：一项质量改进项目
推荐引用 推荐引用 Hernandez, Jessica，“使用 STOP-Bang 问卷 (SBQ) 对心房颤动 (AF) 患者进行阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 筛查教育：一项质量改进项目”(2024)。妮可·沃特海姆护理学院学生项目。336。https://digitalcommons.fiu.edu/cnhs-studentprojects/336