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一种基于新型偏置概率神经网络 (BPNN) 和正则化极限学习机 (RELM) 的听力损失预测系统
听力障碍 [1, 2] 是许多国家正在发展的残疾之一，并被视为古代需要解决的重要问题。在其他器官中，听觉是人类最重要的操作功能 [3]，因为它允许人们相互交流。根据最近的评论，分析认为听力障碍 [4-6] 是世界第五大残疾，它与社会孤立、孤独和认知健康不佳高度相关。通常，听力障碍可能发生在单耳或双耳，可能是暂时的，也可能是永久性的。听力障碍的主要症状如下：沟通困难、无法在嘈杂的环境中理解对话、无法收听广播/电视、感觉到哔哔声以及在小组讨论中注意力不集中。世界卫生组织 (WHO) [7-9] 指出，听力损失在所有年龄性别中都很常见，并且可能会根据事件的数量而增加。它
24 财年 STAP 提交指南
1. 人力管理士兵任务 (MMEA) 将不迟于 (NLT) 2023 年 6 月 1 日开始处理 2024 财年的重新入伍、延期和横向调动 (RELM) 申请。由于司令官强调留住人才和成熟部队，MMEA 将优先考虑并激励表现最好的海军陆战队员，如《人才管理 2030》(TM2030) 所述。a. 2024 财年后续任期调整计划 (STAP) 先前获得超出年度财年延期的海军陆战队员仍需在 2024 财年提交重新入伍申请。MMEA 可能会根据 STAP 船位要求逐案批准延期的海军陆战队员生效。这些现有合同 (ECC) 结束时间在 2024 年 4 月 30 日之前的海军陆战队员必须在生效日期之前申请取消或修改该延期。否则，可能会导致在 2024 财年失去重新入伍资格、选择性保留奖金计划 (SRBP) 资格，或两者皆失。 b. 提前提交（2023 年 6 月 1 日-2023 年 8 月 31 日）： (1) 2024 财年 STAP 有时间敏感的保留需求的海军陆战队员可以在此期间提交 RELM 申请。时间敏感的保留需求示例如下： (a) 永久变更驻地 (PCS) 命令于 2024 年 1 月 31 日之前报告的海军陆战队员 (b) 特殊任务分配 (SDA) 志愿者 (c) SRB 资格即将到期的海军陆战队员 (d) 指挥官可以证明的任何特殊情况 (2) MMEA 不采用“先到先得”流程。在此期间批准的海军陆战队员必须符合质量标准。为避免给海军陆战队员及其家人带来不必要的困难，海军陆战队员只有在其保留请求获得批准后才应采取与其 PCS 相关的行动。标准提交（2023 年 9 月 1 日 - 2023 年 11 月 15 日）：(1) 在此期间，MMEA 将处理 2024 财年海军陆战队在提前提交期间未达到提交标准的 RELM。 (2) 标准提交期限的截止日期为 2023 年 11 月 15 日。
食管癌中药物治疗和耐药性的机制
最近的研究表明，大脑功能连通性障碍是在阿尔茨海默氏病（AD）以及轻度认知障碍（MCI）的情况下发生的早期事件。我们将大脑作为基于图的网络建模，以研究这些障碍。在本文中，我们使用基于图理论的功能磁共振（FMR）图像的特征提出了一种新的诊断方法，以使用不同的分类技术来区分AD，MCI和健康对照（HC）受试者。这些技术包括线性支持向量机（LSVM）和正规化的极限学习机（RERM）。我们使用成对的Pearson基于相关的功能连接来构建大脑网络。我们使用阿尔茨海默氏病神经影像计划（ADNI）数据集比较了大脑网络的分类性能。node2Vec图嵌入方法用于将图形特征转换为特征向量。实验结果表明，与其他分类技术相比，具有LASSO特征选择方法的SVM具有更好的分类精度。
一种用于 MRI 脑图像肿瘤检测和分类的混合 CNN-SVM 阈值分割方法
目的：本研究论文将通过考虑 CNN 在公共数据集上的优势对脑部 MRI 图像进行分类，以对良性和恶性肿瘤进行分类。材料和方法：深度学习（DL）方法由于在过去几年中的良好表现，在图像分类中变得越来越流行。卷积神经网络（CNN）通过多种方法可以在不使用手工制作的模型的情况下提取特征，并最终显示出更好的分类精度。所提出的混合模型在分类方面结合了 CNN 和支持向量机（SVM），在检测方面结合了基于阈值的分割。结果：先前研究的结果基于不同的模型，其精度为粗糙极限学习机（RELM）-94.233%，深度 CNN（DCNN）-95%，深度神经网络（DNN）和离散小波自动编码器（DWA）-96%，k 最近邻（kNN）-96.6%，CNN-97.5%。混合 CNN-SVM 的总体准确率为 98.4959%。结论：在当今世界，脑癌是最危险的疾病之一，死亡率最高，由于细胞生长异常、形状、方向和位置异常，检测和分类脑肿瘤是医学成像中的一项艰巨任务。磁共振成像 (MRI) 是用于脑肿瘤分析的典型医学成像方法。传统的机器学习 (ML) 技术根据放射科医生专家选择的一些手工特性对脑癌进行分类。这可能导致执行失败并降低算法的有效性。简要介绍