最终在大规模现场试验中转移了数千名乘客和数百个货物单元,这些试验在其欧洲的飞行员城市召集了70多种多种类型的自动车辆(公共汽车,班车,乘用车,乘用车,送货机器人,最终设计的船只,其中一些已在整个条件上进行了改装),并且在项目中又有了一个固定的杂物,并且在此条件上进行了调整),并在此条件下(杂物),并在杂物中均已改装)。移动性作为服务(MAA)和物流作为服务(LAAS)计划。 创新的车辆概念和CCAM(合作连接和自动化的移动性)服务已被试行,导致了大量的数据收集,性能和主观性,为模拟和影响评估研究铺平了道路,并就安全性,效率,环境,能源消耗和社会问题铺平了道路。最终在大规模现场试验中转移了数千名乘客和数百个货物单元,这些试验在其欧洲的飞行员城市召集了70多种多种类型的自动车辆(公共汽车,班车,乘用车,乘用车,送货机器人,最终设计的船只,其中一些已在整个条件上进行了改装),并且在项目中又有了一个固定的杂物,并且在此条件上进行了调整),并在此条件下(杂物),并在杂物中均已改装)。移动性作为服务(MAA)和物流作为服务(LAAS)计划。创新的车辆概念和CCAM(合作连接和自动化的移动性)服务已被试行,导致了大量的数据收集,性能和主观性,为模拟和影响评估研究铺平了道路,并就安全性,效率,环境,能源消耗和社会问题铺平了道路。
尽管印度的识字率在过去几十年稳步提高(73%),教育水平也可能不断提高(2011 年人口普查),但要达到理想的入学率还有很长的路要走。青年劳动力参与率 (LFPR) 从 2017-18 年的 38.2% 小幅上升至 2020-21 年的 41.4%。然而,受过教育的人失业率持续居高不下,这也表明他们的就业能力存在重大问题。2017-2018 年,该国青年失业率高达 17.8%,降至 12.9%。然而,尽管多年来逐渐下降,但城市地区女性失业率仍是一个主要障碍,失业率接近 25%(MoSPI,2022 年)。此外,根据《时间使用调查》(2022 年),34.1% 的年轻人参与了与就业相关的活动,其中女性参与率仅为 14.2%。这些性别差异与家庭中女性提供的大量无偿家务服务有关。
术后谵妄(POD)是老年髋部骨折患者常见且严重的并发症。识别出POD的高危患者有助于改善髋部骨折患者的预后。我们对2014年1月至2019年8月期间接受骨科手术治疗髋部骨折的老年患者(≥65岁)进行了回顾性研究。采用常规逻辑回归和五种机器学习算法建立POD的预测模型。采用逻辑回归方法构建POD预测列线图。计算受试者工作特征曲线下面积(AUC-ROC)、准确度、灵敏度和精确度来评估不同的模型。使用Shapley加性解释(SHAP)解释个体的特征重要性。约797名患者参加了该研究,POD的发生率为9.28%(74/797)。年龄、肾功能不全、慢性阻塞性肺病 (COPD)、抗精神病药物的使用、乳酸脱氢酶 (LDH) 和 C 反应蛋白用于构建 POD 的列线图,AUC 为 0.71。五种机器学习模型的 AUC 分别为 0.81(随机森林)、0.80(GBM)、0.68(AdaBoost)、0.77(XGBoost)和 0.70(SVM)。六种模型的敏感度范围从 68.8%(逻辑回归和 SVM)到 91.9%(随机森林)。六种机器学习模型的精确度范围从 18.3%(逻辑回归)到 67.8%(SVM)。使用逻辑回归和五种机器学习算法构建了髋部骨折患者 POD 的六种预测模型。机器学习算法的应用可以提供便捷的 POD 风险分层,使老年髋部骨折患者受益。
• SDR 已经建立 • 通常用于单个应用程序/单元 • 操作频带有限 高可靠性: • 高质量和机械尺寸 • 高成本 • 长交货时间 • 高功耗 低可靠性: • 无辐射效应背景 • 低频率范围(< S 波段) • 不符合任务 ICD