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原始研究产后出血风险预测模型由机器学习算法开发：CLI
背景：产后出血（PPH）是一种严重的并发症，是孕产妇死亡率后的原因。这项研究使用机器学习算法和新功能选择方法来构建有效的PPH风险预测模型，并为PPH风险管理提供了新的想法和参考方法。方法：从2021年1月1日至2022年3月30日在温州人民医院分娩的妇女的临床数据进行了追溯分析，并根据失血量将妇女分为一个高血病组（337例患者）和低血病组（431例）。使用特征选择方法，例如递归功能消除（RFE），交叉验证（RFECV）（RFECV）和SelectkBest，以及以建立预测模型，使用特征选择方法，例如递归功能消除（RFE），递归功能消除，并识别来自多个临床变量中与产后出血相关的特征。结果：对于所有女性，与产后出血相关的特征是“年龄”，“新生体重”，“妊娠周”，“围产裂缝”和“剖腹产”。由随机森林分类器建立的预测模型表现最佳，F1得分为0.73，曲线下的面积为0.84。对于接受剖腹产或阴道分娩的妇女，与产后出血风险相关的特征不同。接受剖腹产的妇女产后出血的危险因素是“年龄”，“平等”，“早产”和“ Placenta Previa”。由随机森林分类器建立的预测模型表现最佳，F1值为0.96，AUC为0.95。阴道分娩女性产后出血的危险因素是“年龄”，“奇偶校验”，“妊娠周”，“糖尿病”，“辅助繁殖”，“高血压（前宾夕法尼亚）”和“多重怀孕”。由Adaboost分类器建立的预测模型表现最佳，F1值为0.65，AUC为0.76。结论：机器学习算法可以有效地识别与临床变量产后出血风险相关的特征，并建立准确的预测模型，为临床医生提供一种新颖的方法，以评估和预防产后出血的风险并防止产后出血。
日期：西隆，2024 年 11 月 12 日请求……
诚邀按照 Tier-I 和 Tier-II 入选的公司、国家信息中心服务公司（以下简称“NICSI”）入选的“认证电子政务专业服务”和“网站、Web 应用程序和移动应用程序的设计、开发、实施和维护”咨询机构以及根据通知号入选的供应商提交提案征询书（RFP）。 FN N-22018/33/2022-NeGD，日期为 2024 年 5 月 17 日，“通过中央公共采购门户网站 (CPPP) 发布的招标 ID 2023_DIT_ 786826_2 发布的“数字印度计划”下实施举措的咨询机构的入选请求 (RFE) 进行的入选通知”，用于聘请咨询服务来开发和实施梅加拉亚邦的州级中小微企业门户网站，属于提高和加速中小微企业绩效 (RAMP) 计划，这是世界银行支持的中小微企业部中央部门计划。
美国公民及移民服务局
关于拟议事业的全国重要性，主任再次提到了请愿人对补件通知的回复中所做的重大更改，并得出结论认为，这使得拟议事业的性质和全国重要性“令人怀疑”。在上诉中，除了对新证据和信息构成重大变化提出异议外，请愿人还指出了她提交的有关美国老年人护理需求日益增长的证据。这些材料包括白宫的一份情况说明书，其中描述了养老院管理改革，以及媒体对特定州老年医学实践和老龄化人口的报道。她还提到了她为支持其请愿书而提交的一份专家意见书，其中还引用了美国人口老龄化和缺乏足够的老年医学专家来满足这一需求，作为支持请愿人拟议事业的全国重要性的因素。
电子邮件启用警报网络入侵检测系统
Hegde 5，Harsh Kumar 6 1，2，2，3，4，5，6计算机科学和工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - 在不断发展的网络安全环境中，强大的入侵检测系统（IDS）的重要性至关重要。本研究探讨了监督机器学习模型的整合，例如决策树，支持向量机（SVM）和随机森林，以提高网络入侵检测系统（NIDS）的能力。建议的方法包括使用KDD-CUP99数据集的数据预处理，功能选择和模型培训。本研究对具有41个特征的模型的性能进行了比较分析，并减少了通过递归功能消除（RFE）获得的15个功能。这项研究有助于理解机器学习在加强电子邮件启动的有效性，从而使NID能够抵抗网络威胁。索引术语 - 网络入侵，监督机器学习，网络攻击检测，网络安全性，电子邮件ALERT，威胁检测。
美国公民和移民服务
董事没有在决定中就请愿人符合基础EB-2移民分类的阈值问题做出发现。但是，董事在证据请求（RFE）中指出，请愿人有资格将分类作为高级学位专业人员。根据请愿人的哲学博士学位（博士学位），我得出的结论是，请愿人有资格成为高级学位专业人士。上诉问题是请愿人是否已经确定，放弃工作要求以及劳动认证的豁免符合国家利益。董事发现请愿人的拟议努力既具有重要的优点又具有国家的重要性。但是，董事得出的结论是，请愿人没有证明豁免国家利益的资格，因为他没有确定自己有充分的态度来促进拟议的努力，或者以平衡，放弃工作要求将使美国受益。出于下面讨论的原因，我们同意董事的观点，即请愿人尚未确定在Dhanasar中规定的分析框架下豁免国家利益的资格。
基于特征选择的机器学习来提高帕金森病的预测能力
摘要。帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，其特征是大脑中多巴胺产生细胞的丧失。产生多巴胺的脑细胞的破坏会导致帕金森病，多巴胺是一种使脑细胞相互连接的化学物质。控制力、适应性和运动速度都由大脑中产生多巴胺的细胞控制。研究人员一直在研究尽快识别疾病早期出现的非运动症状的技术，以减缓疾病的进展。本研究提出了一种基于机器学习的帕金森病检测方法。所提出的检测技术采用了特征选择和分类技术。特征选择过程采用了 Boruta、递归特征消除 (RFE) 和随机森林 (RF) 分类器。检测帕金森病考虑了四种分类算法，即梯度提升、极端梯度提升、装袋和额外树分类器。我们发现，采用递归特征消除的 Bagging 比其他方法表现更好。帕金森症诊断中最低数量的语音特征的准确率达到 82.35%。
教授的简历博士乔治·佩尔茨 (2023 年 7 月)
[3] G. Pelz，“用于微电子电路设计结构验证的集成程序系统”，VDI-Verlag，杜塞尔多夫，1995 年 [4] G. Pelz，“机电一体化系统的建模与仿真——从芯片到使用硬件描述语言的系统设计”，Hüthig-Verlag，海德堡，2001 年 [5] L.M.Voßkämper、R. Schmid、G. Pelz，“为系统仿真建模微机械结构”，章节：片上系统设计语言 - FDL'01 和 HDLCon'01 精选”，编辑：A. Mignotte、E. Villar、L. Horobin，Kluwer 2002。[6] G. Pelz，“机电一体化系统 - 使用 HDL 建模和仿真”，John Wiley and Sons，2003 年 [7] G. Pelz 和 M. Hell，“LIN-Clustern 仿真”，《LIN-Bus》一书中的章节，Franzis，2004 年。[8] G. Pelz、P. Oehler、E. Fourgeau 和 C. Grimm，“汽车系统设计和 AUTOSAR”，章节于：SoCs 设计和规范语言的进步，Springer 2005。[9] G. Pelz，“机械系统 - 使用 HDL 进行建模和仿真”，Limusa Wiley，2006 年。[10] M. Rafaila, C. Decker, C. Grimm, G. Pelz, “有效的硅前验证实验设计”
开发用于检测被困的递归机器学习模型
在全球范围内和不同频率下，发生了许多天然灾难，包括地震，火灾事故，野火，洪水，海啸和火山活动。这些事件导致建筑物和其他人造基础设施崩溃。在紧急情况下寻找和定位受害者是最艰巨的任务之一，尤其是当受害者被埋葬在碎片下时。必须在现代发展救灾技术。即使已经以生命体征，图像和信号处理以及基于机器学习的救灾技术进行了进步，但必须做更多的工作，尤其是在像非洲这样的地区经常发生建筑物倒塌的地区。这项工作使用非视线（NLOS）人类检测信号数据集来改善建筑物崩溃后的分类和本地化。循环。这项工作使用非视线（NLOS）人类检测信号数据集来改善建筑物崩溃后的分类和本地化。已经检查了23,552个实例后，使用递归特征消除（RFE）实现了尺寸的降低。减少的数据集的支持向量机（SVM）分类产生的精度为82.76％。使用尖端方法的比较评估显示了所提出的方法的成功程度；这些方法改善了搜索和救援（SAR）操作的理论基础和实际应用。关于结构崩溃后受害者预测，认同和本地化的实际方法，这些发现对搜救（SAR）团队具有重要意义。
基质金属蛋白酶9的表达和胶质母细胞瘤的生存预测，使用机器学习在数字病理图像上
这项研究旨在应用病原体来预测胶质母细胞瘤（GBM）中基质金属蛋白酶9（MMP9）的表达，并研究与病原体相关的潜在分子机制。在这里，我们包括了127名GBM患者，其中78例被随机分配给训练和测试队列以进行致病模型。使用Kaplan – Meier和Cox回归分析评估了MMP9的预后意义。吡啶组学用于提取H＆E染色的整个幻灯片图像的特征。使用最大相关性和最小冗余（MRMR）和递归特征消除（RFE）算法进行特征选择。使用支持向量机（SVM）和逻辑回归（LR）创建了预测模型。使用ROC分析，校准曲线评估和决策曲线分析评估了性能。MMP9表达升高。这是GBM的独立预后因素。为致病模型选择了六个功能。对于SVM模型，训练和测试子集的曲线和测试子集的面积分别为0.828和0.808，对于LR模型，SVM模型和0.778和0.754分别为0.778和0.754。C-指数和校准图具有有效的估计能力。使用SVM模型计算的病原体得分与总生存时间高度相关。这些发现表明MMP9在GBM的发展和预后中起着至关重要的作用。我们的病原学模型显示出高疗效，可预测GBM患者的MMP9表达水平和预后。