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冻干螺旋 - rfe-final.pdf
目的是根据IC 16-42-5-24的目的，该文件旨在协助当地卫生部门（LHD）和其他印第安纳州食品监管机构统一批准印第安纳州的冻干食品，以供人类消费。它解决了法律要求和最佳实践，可以通过零售食品机构（RFE）生产冻干食品。背景冻干是多年来商业食品加工行业中的一种常见食品保存方法。在创新和在线烹饪帖子的帮助下，零售食品机构的冷冻干燥现在已成为一种选择，并且正在越来越受欢迎。简而言之，根据美国食品药品监督管理局（FDA）的检查指南，从2014年开始，“冷冻干燥是一个过程，在该过程中，将水冷冻后将水从产品中去除并放置在真空下，从而使冰直接从固体变为蒸气，而无需通过液相。”结果是一种以保持营养价值，口味，外观和延长食品的延长货架寿命而闻名的轻巧，脱水的产品。食品安全关注冻干的问题被广泛用于保存食品以及微生物样品；因此，对于任何食物过程，冷冻干燥不被视为微生物学“杀伤步骤”。许多微生物，包括某些寄生虫和细菌，都可以在冷冻干燥过程中幸存下来。生物在停滞中幸存下来的生物，如果条件对生长有利，则可以变得可行和繁荣。如果复活的生物本质上是致病性的，则存在于冻干产品中存在严重健康危害的潜力。
自适应特征选择技术用于有效心脏病预测
心脏病是一种常见疾病，可导致死亡，难以手动检测。更有效的分类模型依靠机器学习方法来实现更高的分类精度，吸引了研究人员的注意力设计有效的预测模型。此外，它在医学心脏病学的实际应用中起着重要作用，目的是早期发现心脏病。在本文中，根据提出的自适应特征选择技术，使用四种机器学习方法提出了有效而准确的心脏病检测系统：支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），决策树（DT）和随机森林（RF）。使用两种特征选择方法来设计提出的技术，相互信息（MI）和递归功能消除（RFE），以确定提高分类模型性能并降低模型实现时间复杂性的最佳选定特征数量。所提出的技术是在UCI机器学习存储库的两个标准数据库上实施的：克利夫兰心脏病和心脏statlog cleveland。使用交叉验证方法选择并保存为预测模型。结果表明，每个数据都根据分类器模型选择了不同数量的功能。对于第一个心脏病数据集，与其他分类器模型相比，最佳心脏病检测系统支持矢量机器 - 毫无用量信息（SVM-MI）的最高分类精度约为96.755。虽然第二个数据集的随机森林 - 杂种信息（RF-MI）模型的准确度为97.4％。与该领域的最新研究相比，该技术在准确性，F1分数，准确性和度量检索方面产生了最高的预测性能。
使用传统和机器学习算法预测严重创伤性脑损伤的死亡率
摘要 对患者的创伤性脑损伤 (TBI) 进行预后预测对于临床决策和医疗政策制定至关重要。本研究旨在开发和验证严重创伤性脑损伤 (sTBI) 后住院死亡率的预测模型。我们开发并验证了逻辑回归 (LR)、LASSO 回归和机器学习 (ML) 算法，包括支持向量机 (SVM) 和 XGBoost 模型。其中包括 54 个候选预测因子。模型性能以判别力 (C 统计量) 和校准 (截距和斜率) 来表示。在模型开发方面，纳入了欧洲神经创伤协作 TBI 效果研究 (CENTER-TBI) 中国注册研究中的 2804 名 sTBI 患者。对 CENTER-TBI 欧洲注册研究中的 1113 名 sTBI 患者进行了外部验证。XGBoost 在死亡率预测方面实现了高度判别力，并且其表现优于逻辑回归和 LASSO 回归。本研究建立的XGBoost模型也优于现有的预测模型，包括国际临床试验预后与分析任务（IMPACT）核心模型和国际临床试验预后与分析任务（CRASH）基本模型。当包含54个变量时，XGBoost和SVM在内部验证中达到0.87（95％置信区间[CI]：0.81-0.92）和0.85（95％CI：0.79-0.90）的C统计量，在外部验证中达到0.88（95％CI：0.87-0.88）和0.86（95％CI：0.85-0.87）。简化版的 XGBoost 和 SVM 使用通过递归特征消除 (RFE) 选择的 26 个变量，在内部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.82-0.92）和 0.86（95% CI：0.80-0.91），在外部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.87-0.88）和 0.87（95% CI：0.86-0.87）。但是，当包含的变量数量减少时，ML 和 LR 之间的差异会缩小。所有预测模型都可以通过基于网络的计算器访问。格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分、年龄、瞳孔对光反射、脑区损伤严重程度评分 (ISS) 以及急性
ATMS SDR辐射校准ATBD -NOAA/NESDIS/Star
Acronyms ADC A nalog-to- D igital C onverter AIRS A tmospheric I nfra r ed S ounder AMSU A dvanced M icrowave S ounding U nit ATBD A lgorithm T heoretical B asis D ocument ATMS A dvanced T echnology M icrowave S ounder CCA C ircuit C ard A ssembly DN D ata N umber DPLX D i pl e x er EDR E nvironmental D ata R ecord EOS E arth O bserving S ystem EU E ngineering U nit EUMETSAT E uropean O rganization for the E xploitation of M eteorological S atellites GEO GEO location HAMSR H igh A ltitude M MIC S ounding R adiometer HIRS H igh resolution I nfrared R adiation S ounder HKPG H ouse K ee P in G IF I ntermediate F requency IMAS I ntegrated M ultispectral A tmospheric S ounder IMF I nstantaneous M easurement F requency IDPS I nterface D ata P rocessing S egment IR I nfra r ed LO L ocal O scillator LNR L ow- N oise R eceiver MHS M icrowave H umidity S ounder MMIC M onolithic M icrowave I ntegrated C ircuit MSU M icrowave S ounding U nit MUX MU ltiple X er MW M icro W ave MXR M i X e R NASA N ational A eronautics and S pace A dministration NEDT N oise- E quivalent D ifferential T emperature NGES N orthrop G rumman E lectronic S ystems NOAA N ational O ceanic and A tmospheric A dministration NPOESS N ational P olar-orbiting O perational E nvironmental S atellite S ystem NPP N POESS P reparatory P roject PLLO P hase L ocked L ocal O scillator POES P olar-orbiting O perational E nvironmental S atellite PRT P latinum R esistance T图仪质量计q quality a sessment qc q otaly c introl rdr rd a a a a rf ecord rf rf r adio fre ffe rfe r adimeter f ront e nd s s urface s urface a coustict w ave