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费率附加条款 E-56 R 分类服务部分要求 - 可续期
对于按使用时间费率提供服务的客户，待机需求将根据适用的高峰和非高峰时段确定。b. 待机电能将为计费月份期间发电机仪表设备上测量的千瓦时。c. 待机服务费用将为客户零售费率表中的非捆绑输送需求费用乘以待机需求。对于按使用时间费率提供服务的客户，此金额将根据适用的高峰和非高峰时段计算；加上 d. 客户零售费率表中的非捆绑输送电能费用（如果有）乘以待机电能。e. 如果适用费率表没有非捆绑费用，待机服务将基于客户零售费率表中的需求费用减去费率表 E-32 L 中的非捆绑传输费用，结果乘以客户每月高峰需求期间发电机仪表上测量的 15 分钟综合千瓦。购买费率 公司将按照费率附加表 EPR-2 中规定的每千瓦时季节性非固定购买费率记录并从客户处购买超额发电量。服务详情 1. 定义
基于CNN-LSTM的新型糖尿病分类方法：
摘要本文介绍了糖尿病分类方法的开发，利用卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）模型。所提出的方法利用LSTM和CNN体系结构的优势有效地捕获顺序模式并从输入数据中提取有意义的特征。全面包含糖尿病患者相关特征的数据集用于训练和评估分类器。评估指标，例如KAPPA评分，F1得分，准确性，精度和召回率，以评估每个模型的性能。结果表明，CNN-LSTM模型的表现优于其他模型，包括逻辑回归，随机森林，SVM和KNN，其令人印象深刻的精度为97％。这些发现阐明了拟议方法在准确分类糖尿病中的有效性，从而导致糖尿病诊断和治疗的显着进步，并为个性化医疗保健打开了令人兴奋的可能性。
基于CNN-LSTM的新型糖尿病分类方法：
摘要本文介绍了糖尿病分类方法的开发，利用卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）模型。所提出的方法利用LSTM和CNN体系结构的优势有效地捕获顺序模式并从输入数据中提取有意义的特征。全面包含糖尿病患者相关特征的数据集用于训练和评估分类器。评估指标，例如KAPPA评分，F1得分，准确性，精度和召回率，以评估每个模型的性能。结果表明，CNN-LSTM模型的表现优于其他模型，包括逻辑回归，随机森林，SVM和KNN，其令人印象深刻的精度为97％。这些发现阐明了拟议方法在准确分类糖尿病中的有效性，从而导致糖尿病诊断和治疗的显着进步，并为个性化医疗保健打开了令人兴奋的可能性。
临床分类软件精炼 (CCSR ...
致谢这项工作最初由医疗保健研究和质量机构 (AHRQ) 资助，合同编号为 HHSA-290-2018-00001-C。AHRQ 衷心感谢俄亥俄州立大学美国健康信息管理协会 (AHIMA) 认证的 ICD-10-CM/PCS 培训师、加州大学戴维斯分校、兰德公司和美国国立卫生研究院的临床专家以及 IBM 和 ML Barrett, Inc. 的技术团队所做的贡献。根据 AHRQ 合同 75Q80123D00001，该软件工具的年度更新将继续进行，由加州大学戴维斯分校的临床专家、芝加哥大学 NORC 的技术团队和 ML Barrett, Inc. 提供。医疗保健成本和利用项目 (HCUP) 是由联邦-州-工业伙伴关系开发的一系列医疗保健数据库和相关软件工具和产品，由 AHRQ 赞助。如果没有来自美国各地的以下数据收集合作伙伴的贡献，HCUP 就不可能实现：
糖尿病分类的比较...
当人体无法很好地使用胰岛素时，糖尿病是一种疾病。 从长远来看，在这种情况下，葡萄糖水平会损害人体的器官，即使是人体中器官和组织功能的失败，可能会导致并发症甚至死亡。 根据国际糖尿病联合会的说法，2021年，由糖尿病造成的死亡人数为236,7.1.11千人，年龄在20-79岁左右。 当前技术的发展可以帮助人类获取信息并预测疾病，并可以通过使用分类技术的机器学习方法来帮助治疗的发展，并为了防止某些糖尿病更深的疾病。 作者将使用的分类算法预测糖尿病是决策树算法，支持向量机算法和幼稚的贝叶斯算法。 Div>数据糖尿病预测收集了多达2768个数据，每种算法都有70％的培训数据和30％的数据测试。 具有最高评估值的算法是幼稚的贝叶斯算法，平均准确度为78％，精度为77％，召回78％，F1得分率为77％。糖尿病是一种疾病。从长远来看，在这种情况下，葡萄糖水平会损害人体的器官，即使是人体中器官和组织功能的失败，可能会导致并发症甚至死亡。根据国际糖尿病联合会的说法，2021年，由糖尿病造成的死亡人数为236,7.1.11千人，年龄在20-79岁左右。当前技术的发展可以帮助人类获取信息并预测疾病，并可以通过使用分类技术的机器学习方法来帮助治疗的发展，并为了防止某些糖尿病更深的疾病。作者将使用的分类算法预测糖尿病是决策树算法，支持向量机算法和幼稚的贝叶斯算法。Div>数据糖尿病预测收集了多达2768个数据，每种算法都有70％的培训数据和30％的数据测试。算法是幼稚的贝叶斯算法，平均准确度为78％，精度为77％，召回78％，F1得分率为77％。
欧洲结构和投资基金（ESIF）
项目日期2017年10月至2023年6月ERDF资金£900,000的总项目成本£1,500,000项目描述CLLD计划为桑德兰地区提供了可持续的经济机会和收益，面临重大挑战。挑战，包括社会排斥和多重剥夺，获得工作机会的能力，不良健康或较低的就业和企业家精神。该计划汇集了当地社区，以探索，识别和应对挑战和经验，使某些人和社区更难找到工作，访问培训和支持或建立新业务。该计划提供了一个机会，可以开发新的和不同的方法来解决在一个地方的特定需求和情况。
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
手写签名识别的 LBP、HOG 和 SIFT 技术的比较分析
摘要——手写签名识别是生物特征认证的关键组成部分，需要稳健高效的特征提取技术才能获得最佳性能。本研究对三种主要的特征提取方法进行了比较分析：局部二值模式 (LBP)、方向梯度直方图 (HOG) 和尺度不变特征变换 (SIFT)。我们使用一个包含 2,000 个签名的精选数据集（包括真实实例和熟练的伪造签名），评估了每种技术在准确性、计算效率和稳健性方面的有效性。我们的研究结果表明，虽然 HOG 表现出卓越的准确性，但 LBP 在计算速度方面表现出色，而 SIFT 则展示了处理各种捕获场景的潜力。这项研究为开发先进的签名识别系统提供了宝贵的见解，强调了定制特征提取对增强生物特征认证的重要性。
增长与多元化计划
该地区的生命科学和生物技术集群植根于研究、开发和创业的历史。工作重点是疾病预防和治疗、健康和老龄化、兽医学和植物科学。该集群建立在高等教育研究资产的坚实基础之上，例如拥有 120 多名附属教职员工的弗拉林生命科学研究所、拥有 500 多名教职员工、学生和工作人员的弗吉尼亚理工学院卡里利恩分校的弗拉林生物医学研究所以及拉德福德大学卡里利恩分校。凭借这些资产以及其他资产，包括罗阿诺克市的生物技术项目、罗阿诺克创新走廊、RAMP、VTC Ventures 和弗吉尼亚西部社区学院的劳动力计划，该集群吸引了强生等大型企业对该地区的兴趣，并且自 2010 年以来已培育了多达 8 家新的生命科学初创企业。通过这项研究和合作，该地区建立了一个私人集群，雇用了超过 27,000 名员工，平均每份工作收入为 80,710 美元，为 GRP 贡献了 28 亿美元。该集群包括 1) 制药、生物制品和医疗器械制造商；2) 生命科学、生物和纳米技术领域的私人研发公司；3) 整个医疗保健系统公共和私人研究和教育实体的活实验室；这些实体主要包括为该地区人民服务的医院、护理和持续护理机构，但也吸引了超过 50% 的用户来自 GOVA 2 区以外。公司包括但不限于 Abbot Laboratories、Acomhal Research、Bauch & Lomb、BEAM Diagnostics、Carilion Clinic Innovations、CytoRecovery、Intuit Surgical、Landos Biopharma、Luna Innovations、Novozymes Biological、Solstas Lab Partners、P1 Technologies 和 Tiny Cargo。