摘要:糖尿病疾病在全球范围很普遍,预测其进展至关重要。已经提出了几种模型来预测这种疾病。这些模型仅确定疾病标签,从而使发展疾病的可能性不清楚。提出一个预测疾病进展的模型至关重要。因此,本文提出了一个逻辑回归模型,以预测糖尿病综合征发病率的可能性。使用Sigmoid函数的模型利用逻辑回归的功能。使用PIMA印第安人糖尿病数据集评估了模型的性能,并表现出很高的精度,灵敏度和特异性。预测准确率为77.6%,灵敏度为72.4%,特异性为79.6%,I型误差为27.6%,II型误差为20.4%。此外,该模型表明了使用实验室测试的可行性,例如妊娠,葡萄糖,血压,BMI和糖尿病性重复功能,以预测疾病进展。提出的模型可以帮助患者和医生了解疾病的进展并及时进行干预措施
按照乙状结肠剂量反应的方式,对烧伤损伤和烧伤患者的死亡率的病理生理反应与烧伤的程度成正比,这些反应并不是从60%开始的全部或无现象。这些病理生理反应的临界值约为儿童(0-18岁)燃烧的30%tbsa,成年人为20%(18-65岁),老年人(超过65岁)约为15%。尽管如此,严重的燃烧仍然会损害体内的几乎每个器官,导致严重的并发症甚至死亡[2,5-7]。每年几乎有4000例烧伤会导致与热损伤有关的并发症死亡[2,8,9]。由于感染或败血症,多系统器官衰竭或多代代谢分解代谢反应,遭受烧伤后的死亡原因可能立即发生。[5,10]。
摘要 - 大脑风暴优化(BSO)是一种新提出的基于人群的优化算法,它使用对数MIC Sigmoid传递函数在收敛过程中调整其搜索范围。但是,这种调整仅随当前迭代的数量而变化,并且缺乏灵活性和多样性,这使得BSO的搜索效率和鲁棒性差。为了减轻此问题,建议将自适应步长结构以及成功的内存选择策略纳入BSO。这种提出的方法,基于内存选择BSO的自适应步长,即ASBSO,应用多个步长以修改新解决方案的生成过程,从而根据相应的问题和收敛期提供了灵活的搜索。能够评估和存储解决方案改进程度的新型记忆机制用于确定步长的选择可能性。一组57个基准功能用于测试ASBSO的搜索能力,并采用了四个现实世界问题来显示其应用值。所有这些测试结果表明溶液质量,可伸缩性和稳健性的显着提高。
52例直肠病例,结肠中有9例(1例在塞库姆,附录中有2例,sigmoid结肠为1例,未指定的结肠5例);在直肠50-5例的6例受试者中,有1例病例和脾弹性的1例。 对于类癌,ICD-O-3形态代码包括8013/3、8240/3、8241/3、8243/3、8244/3、8245/3、8246/3和8249/3;对于腺癌,形态代码包括8140/3、8141/3、8143/3、8144/3、8210/3、8211/3、8213/3、8220/3、8221/3、8221/3、8260-8265/3、8265/3、448 8255/8255/8255/8255/8255/826/8260-1 8323/3,8440/3,8460/3,8470/3,8472/3,8480-8482/3,8490/3,8570/3,449 8574/3,8576/3。 ***out of 12 cases among subjects under the age of 50: 8000/3 (malignant neoplasm, others, n=2), 8010/2 (carcinoma in situ, NOS, n=4), 8148/2 (Glandular intraepithelial neoplasia, high grade, n=1), 9680/3 (diffuse large B-cell lymphoma, NOS, n=3), 9691/3(卵泡淋巴瘤,n = 1),9699/3(边缘区B-cell淋巴瘤,NOS,n = 1);在50:8000/2岁以上的受试者中,有2例(肿瘤原位,其他,n = 1),9680/3(弥漫性大B-cell淋巴瘤,NOS,NOS,n = 1)52例直肠病例,结肠中有9例(1例在塞库姆,附录中有2例,sigmoid结肠为1例,未指定的结肠5例);在直肠50-5例的6例受试者中,有1例病例和脾弹性的1例。对于类癌,ICD-O-3形态代码包括8013/3、8240/3、8241/3、8243/3、8244/3、8245/3、8246/3和8249/3;对于腺癌,形态代码包括8140/3、8141/3、8143/3、8144/3、8210/3、8211/3、8213/3、8220/3、8221/3、8221/3、8260-8265/3、8265/3、448 8255/8255/8255/8255/8255/826/8260-1 8323/3,8440/3,8460/3,8470/3,8472/3,8480-8482/3,8490/3,8570/3,449 8574/3,8576/3。***out of 12 cases among subjects under the age of 50: 8000/3 (malignant neoplasm, others, n=2), 8010/2 (carcinoma in situ, NOS, n=4), 8148/2 (Glandular intraepithelial neoplasia, high grade, n=1), 9680/3 (diffuse large B-cell lymphoma, NOS, n=3), 9691/3(卵泡淋巴瘤,n = 1),9699/3(边缘区B-cell淋巴瘤,NOS,n = 1);在50:8000/2岁以上的受试者中,有2例(肿瘤原位,其他,n = 1),9680/3(弥漫性大B-cell淋巴瘤,NOS,NOS,n = 1)
人工神经元是一种数学函数,被认为是生物神经元的模型,即神经网络。人工神经元是人工神经网络的基本单元。人工神经元接收一个或多个输入(代表神经树突处的兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位)并将它们相加以产生输出(或激活,代表沿其轴突传输的神经元动作电位)。通常,每个输入都单独加权,总和通过称为激活函数或传递函数的非线性函数传递。传递函数通常具有 S 形,但它们也可以采用其他非线性函数、分段线性函数或阶跃函数的形式。它们也通常是单调递增、连续、可微和有界的。阈值函数启发了构建称为阈值逻辑的逻辑门;适用于构建类似于大脑处理的逻辑电路。例如,近年来,诸如忆阻器之类的新设备已被广泛用于开发这种逻辑。
目录 致谢 iii 图片列表 ix 序言 xi 第一章 介绍 1 环境问题是棘手的问题 3 定义的工作 6 争议 14 塑料文献 19 论行动 24 章节提纲 28 第二章 定义污染:自然阈值和允许限度 污染定义的技术背景 32 污水处理的技术统治 36 一条不那么武断的界线:斯特里特、菲尔普斯和同化能力 41 大自然的 S 形性质 48 污染的技术性质 56 污染的经济性质 61 持不同意见或不持不同意见 63 第三章 事物分崩离析:通过塑料重新定义污染 67 介绍:塑料 68 海洋塑料70 同化未完成 70 同化出错 74 塑料旅行 79 令人不安的定义 81 增塑剂和内分泌干扰物 84 未完成的水平和阈值 85 新的毒理学 90 复杂的因果关系 93 重新定义污染 100 重新定义自然 103
用于文本分析的抽象数字工具长期以来对于数字化库集合的可访问性和可访问性至关重要。最近的计算机视觉进步引入了类似的视觉材料功能,基于深度学习的嵌入显示了分析视觉遗产的希望。鉴于许多书籍还具有文本外,还具有视觉效果,因此利用这些突破对于使图书馆的收藏馆开放和易于访问至关重要。在这项工作中,我们提出了概念验证图像搜索应用程序,用于探索挪威国家图书馆1900年前的书籍中的图像,比较视觉变压器(VIT),对比性语言图像预训练(CLIP)和语言损失的语言损失 - 图像预训练(Siglip)(Siglip)的嵌入图像检验和分类。我们的结果表明,该应用程序在精确的图像检索中表现良好,在检索和分类任务中,siglip嵌入片段略优于剪辑和VIT。此外,基于siglip的图像分类可以有助于从数字化管道中清洁图像数据集。
OAR之后的变化在9%至34%之间[2-4]。桨后最常见的并发症包括肺炎(9%),呼吸功能不全(6.5%)和肾脏恶化(8%至13%)[4,5]。结肠缺血(CI)仍然是桨后另一个严重的并发症,主要发生在乙状结肠中[6]。据报道,其发病率在1.6%至7.6%之间[5,7],但CI的死亡率为21%至51%[5,7,8]。除了对患者的潜在致命后果外,健康经济影响是巨大的。根据先前的出版物,CI术后发生时,平均治疗费用加倍[9]。CI的发展很可能是多因素的,最后是基于氧气供求的不平衡。增加术后CI风险的术中因素包括手术时间,围手术期低血压和高血流失。患者特定的危险因素包括女性,年龄较高,吸烟,动脉高血压,肾功能不全和心力衰竭[5,10]。在OAR期间,下肠系膜动脉(IMA)的术中连接是一种明显的干预措施,被广泛讨论为CI的危险因素[11-14]。各种研究表明,IMA重新植入和高长期通畅的保护作用,而没有增加输血要求或严格延长工作时间[11,15,16]。血管外科学会(SVS)实践指南建议,在CI风险增加时,应考虑专利IMA的重新植入[17]。欧洲心脏手术协会指出,IMA重新植入对某些患者亚组(即减少回流,术中CI的视觉迹象)显示出好处,但没有对决策做出明确的建议。但是,关于哪些特定因素导致这种怀疑尚无明确的共识。因此,在开放主动脉手术中,仍不清楚可能会从IMA重新植入中受益的患者的鉴定。为此,已经研究了各种技术,目的是术中量化结肠微灌注[18,-22]。18-22尽管有多种测量方法的可用性,但目前尚无统一应用的技术来测量桨期间的结肠灌注。这项试验研究研究了组织光谱设备“氧气看到”(O2C)的术中应用,该设备将激光多普勒流量计和分光光度计结合在一起。这项研究的目的是研究在替换室内主动脉替换前后术中术中术中术中术中术中变化的值,以及这些参数是否适合于与杂技学评估相比,这些参数是否适合量化结肠微灌注。最终的问题是,这种定量评估工具是否可以指导IMA重新植入的决策。
图1基于转录组信息的癌细胞调用。(a)样品的解剖位置和突变模式。c,cecum; a,上升的结肠; D,下结肠; S,Sigmoid; R,直肠。突变(在括号中)A:APC,B:BRAF,C:CTNNB1,K:KRAS,P:TP53。(b)所有73,294个细胞的UMAP,由三种主要细胞类型室染色:上皮(蓝色),免疫(橙色)和基质细胞(绿色)。(c,d,f)仅上皮细胞的umaps。(c)颜色代码按样本原点和微卫星状态。癌症样本(MSI),红色;癌症样本(MSS),黄色;正常样本,灰色。(d)ICMS分配的癌症样品颜色代码; ICMS2(黄色),ICMS3(粉红色)或正常(蓝色),正常样品(未评分,灰色)。(f)癌症样品细胞的颜色代码。拷贝数状态异常(CNA; Orange),正常(CNN; Blue)或不适用(Na; Purple)当样本中的克隆不可分割时,样品(未得分,灰色)。(e,g)分别通过癌症样本分别汇总了ICMS和地震信息。(H)量化ICMS和UnderCNV之间的一致性呼吁,作为一个不适的情节,由患者进行了颜色编码,如所示。
大脑计算机界面(BCI)正在为患有严重残疾的人提供替代的沟通渠道,而大部分嗡嗡声来自该方面,但最近几位硅谷有远见的人声称BCIS声称BCIS将改变我们未来与技术的交流方式(Zuckerberg,Zuckerberg,Jepsen,Jepsen,Musk,Johnson,Johnson,...)。bcis使用多种算法依靠需要通过示例基于示例的学习过程来调整的参数,以精神控制应用程序或实现其他形式的通信的目的解码大脑信号。因此,此学习过程至关重要,并且经常在单个BCI用户上执行以确保卓越的性能水平。学习过程可以在计算上很耗时,并且通常涉及先验知识,并且可以对用户征税。极限学习机(ELMS)已在各种AI应用中使用,但在BCIS中尚未使用,在BCIS中,它们因其良好的概括性能和比(深度学习)网络快数千次学习的能力而受到赞誉。elms实际上是单层或多层网络,其隐藏的神经元权重是随机分配的,并且在单个步骤中学习的输出权重。以最简单的形式沸腾,归结为单个隐藏层的sigmoid神经网络和线性输出神经元,其权重是通过应用伪内膜获得的。