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Kandiyohi县公共卫生计划与服务
合作伙伴关系（Ship）支持社区驱动的解决方案，以扩大健康饮食，活跃的生活，无烟的生活以及帮助明尼苏达州所有人的福祉的机会，以预防慢性疾病，包括癌症，心脏病，中风和2型糖尿病。Kandiyohihi-Renville船的合作伙伴通过帮助明尼苏达人的生活更健康的生活并建立社区创建健康的能力来创造变化•无毒社区联盟
2023 年医疗补助承保药物清单（处方集）
我们服务区域内的县按计划列出如下：Blue Advantage 家庭和儿童服务区域内的县包括：Aitkin、Anoka、Becker、Beltrami、Benton、Big Stone、Blue Earth、Brown、Carlton、Cass、Chippewa、Chisago、Clay、Clearwater、Cook、Cottonwood、Crow Wing、Dakota、Dodge、Douglas、Faribault、Fillmore、Freeborn、Goodhue、Grant、Hennepin、Houston、Hubbard、Isanti、Jackson、Kanabec、Kandiyohi、Kittson、Koochiching、Lac qui Parle、Lake、Lake of the Woods、Le Sueur、Lincoln、Lyon、McLeod、Mahnomen、Marshall、Martin、Meeker、Mille Lacs、Morrison、Mower、Murray、Nicollet、Nobles、Norman、Olmsted、Otter Tail、Pennington、Pine、Pipestone、Polk、Pope、Red Lake、Redwood、Renville、Rice、洛克、罗索、圣路易斯、谢尔本、西布利、斯特恩斯、斯蒂尔、史蒂文斯、斯威夫特、托德、特拉弗斯、瓦巴沙、韦德纳、华盛顿、沃通万、威尔金、维诺纳、赖特和黄药。
使用高阶马尔可夫链和深度神经网络对作物特异性土地覆盖预测的评估
高阶马尔可夫连锁店（HOMC）是基于过渡概率的常规模型，美国农业部（USDA）国家农业统计局（NASS）使用，随着时间的推移研究农作物旋转模式。但是，由于分类数据表示为指示器（或虚拟）变量，因此请与稀疏性和识别能力问题相称。实际上，参数空间的维度与分析所需的人类所需的顺序相吻合。虽然简约的表示减少了参数的数量，如文献所示，但它们通常会导致预测较少。大多数简约的模型都经过大数据结构的培训，可以使用替代算法对其进行压缩并有效处理。因此，使用新的HOMC算法和在一系列农业条件上进行的深层神经网络（DNN）进行了彻底评估和比较，以确定哪种模型最适合于运营农作物特定土地涵盖美国农业（US）农业。在本文中，在2011年至2021年之间，六个神经网络模型从六个农业强化县进行了作物旋转数据，这些县反映了中西部和美国南部种植的主要农作物的范围以及各种农作物旋转模式。六个县包括：北达科他州的伦维尔；内布拉斯加州珀金斯；德克萨斯州黑尔；伊利诺伊州利文斯顿；伊利诺伊州麦克莱恩；和俄亥俄州的谢尔比。结果表明，DNN模型在2021年获得所有县的总体预测准确性较高。所提出的DNN模型允许摄入长时间序列数据，并且比被认为预测美国特定农作物特定土地覆盖的新的HOMC算法可鲁棒地实现更高的精度值。