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分析心脏病预测系统的作用
心脏病预测在现代医疗保健中起着至关重要的作用。许多研究都致力于使用大量数据集预测心脏病。物联网 (IoT) 环境通过各种传感器生成数据，根据特定参数预测疾病可能性。这些从传感器中提取的参数是我们提出的方法的基础。这项研究介绍了一种集成物联网和机器学习方法的心脏病预测系统，该系统是通过我们自己的实验和验证开发的。物联网环境利用身体传感器网络 (BSN) 收集实时数据，这些数据存储在云服务器上以供分析。使用富含传感器提取参数的合成数据集进行预测。本研究评估了多种机器学习和深度学习算法，强调了它们的有效性。实验结果表明，与传统的机器学习方法相比，深度学习分类技术具有优越性。
使用机器学习的子宫癌预测
子宫癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，对全球妇女构成了重大健康威胁。及时检测和准确的诊断对于有效治疗和提高存活率至关重要。但是，传统的诊断方法通常涉及耗时和资源密集型程序，这可能导致治疗延迟。随着高级计算技术的出现，机器学习（ML）已成为一种变革性方法，提供了强大的工具来分析大型数据集，识别模式并提高医学诊断的预测准确性。本文使用机器学习提出了一个全面的子宫癌预测框架，利用先进的算法来处理临床和病理数据集。这些数据集包括关键属性，例如患者人口统计学，肿瘤特征，遗传标记和组织学亚型。该研究强调了处理缺失值，标准化数据并降低维度的预处理技术，以确保数据集已启动以进行有效学习。该框架结合了一种多模型方法，利用支持向量机（SVM），随机森林和深度学习体系结构来解决医疗数据的多样性。SVM用径向基函数内核实施，以进行稳健分类，而随机森林则采用整体学习来提高模型稳定性并防止过度拟合。此外，具有多个隐藏层和Relu激活功能的深度学习模型旨在捕获数据中的复杂模式。这些模型是使用交叉验证和高参数调整等技术优化的，以实现最佳的预测性能。对有效子宫癌预测系统的需求是由克服诸如数据失衡，患者概况变异性和癌症类型异质性等挑战的需要驱动的。本研究旨在提供可扩展，准确的解决方案，以支持医疗保健专业人员做出明智的决策。此外，它突出了将整合到临床决策支持系统中的潜力，从而实现了实时预测和个性化的治疗计划。通过弥合计算方法和医学应用之间的差距，这项研究有助于肿瘤学中机器学习的不断增长，为早期癌症检测的进步铺平了道路，并改善了患者护理结果。
在巴黎协议中的A6.4ers的所有权信贷机制注册表
特别是选项2 a。提供了更大的所有权确定性，以支持通过机制注册机构流动。我们预计，销售实体指示秘书处代理（直接或通过代表团）作为注册表运营商（“ RO”）将A6.4ers从卖方的帐户转移到买方帐户的销售实体将解决直接的销售交易，如图1。在这样的交易中，买方可以肯定的是，转让A6.4ers中所有权所需的手续已被付诸实践。机制注册表规则（以及RO的确认）提供了支持交易组成的必要确定性。同样，所有权的确定性在更复杂的交易中变得更加不可或缺。在交易或单位是破产主题或其他有争议的情况下，明确的所有权规则和要求是避免混乱和支持投资不可或缺的一部分。IETA承认，机制注册机构可能会规定此类规则和要求，而对机制注册中心的责任不承担任何责任，并且如果出现与所有权相关的争议，则RO不会充当决策者。 尽管如此，期权2及其明确的所有权规则将有助于避免，及时，有效地解决争议。IETA承认，机制注册机构可能会规定此类规则和要求，而对机制注册中心的责任不承担任何责任，并且如果出现与所有权相关的争议，则RO不会充当决策者。尽管如此，期权2及其明确的所有权规则将有助于避免，及时，有效地解决争议。
预测欧洲银行困境
本文开发了一种用于预测大型欧洲银行困境的预警系统。我们使用一种新的困境定义，该定义源自银行超出监管要求的余地，研究了三种机器学习技术相对于传统逻辑模型的表现。我们发现随机森林模型在样本外和时间外都表现出优越的性能。与以前的研究不同，我们还采用了一系列采样技术，表明无论使用哪种模型，它们都能显著提高识别困境事件的能力。此外，我们表明，相对于单个最佳表现模型，集成技术可以帮助提高性能。最后，利用最新的机器学习可解释性工具，我们表明与银行盈利能力和偿付能力密切相关的变量是预测银行困境的重要驱动因素。总体而言，我们的论文对银行监管机构和宏观审慎当局具有重要的实际意义，他们可以利用我们的研究结果提前发现银行的弱点，并采取先发制人的措施来维护金融稳定。
预测使用外骨骼进行建筑工作的心理工作量：一种深度学习方法
摘要：外骨骼正在引起人们的注意，作为解决建筑行业背部受伤的潜在解决方案。但是，在施工中使用主动支持外骨骼会引发意想不到的后果，这可能会增加工人的心理工作量。长期增加心理工作可以影响工人的福祉和生产力。预测外骨骼使用期间的心理工作量可以为减轻触发因素提供依据。这项研究研究了两个机器学习框架，用于使用主动的背支持外骨骼进行施工工作来预测精神工作量。实验实验，其中脑电图（EEG）的数据是从戴着主动背支架外骨骼的参与者那里收集的，以执行地板任务。EEG数据接受了预处理，包括频带滤波，缺口过滤和独立的组件分析，以删除工件并确保数据质量。基于回归的长期记忆（LSTM）网络和卷积神经网络和LSTM的混合模型进行了培训，以预测处理后的脑电图数据的未来时间步骤。使用均方根误差和R平方评估网络的性能。平均均方根误差为0.162，R平方为0.939，表明LSTM网络在所有EEG通道上具有更好的预测能力。实际心理工作量和预测的心理工作量之间的比较结果还表明，实际心理工作负载中约有75％的差异是在预测的心理工作中捕获的。这项研究增强了对在建筑工作中使用外骨骼的意外后果的理解。结果强调了各种卷积神经网络方法在识别关键EEG数据特征的有效性，并为未来应用中的算法选择提供了指南。此外，该研究还确定了在使用外骨骼期间评估心理工作量的最合适的大脑通道，从而有助于EEG设备的开发，以优化成本效益，解释力和最少的通道。这项研究为利益相关者提供了宝贵的见解，以便在使用外骨骼并发现缓解机会的同时了解心理工作的影响。
遗传性经性淀粉样蛋白病
有多种治疗方法治疗该疾病的方法，但最终，它们具有相同的目标：减少循环错误折叠的TTR的量。由于TTR是在肝脏中产生的，因此某些治疗方法是使用分类为基因消音器的药物来靶向来源的生产，该药物旨在减慢TTR蛋白的产生。今天不经常使用的另一个选择是进行肝移植。TTR稳定器是用于治疗Hattr的药物的另一种分类。TTR稳定器致力于防止TTR蛋白错误折叠和形成淀粉样蛋白沉积物。治疗Hattr的另一种方法是降解或破坏已经积累的淀粉样蛋白纤维。不幸的是，没有批准的纤维降解治疗方法，但是某些最初设计用于其他用途的药物被认为是为淀粉样症患者提供这种治疗性的好处。需要更多的研究来确认这一点。