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您一直想了解的关于蜻蜓深度学习的一切，但太害怕问
图像分割：在此示例中，使用深度学习模型来分割铸造孔隙率，尽管灰色值变化（明亮和深色区域）和小特征大小。正常的阈值方法在这种情况下不起作用，因为伪影和部分体积效应，使小毛孔的黑色不如大毛孔。
太远了？使用机器学习确定医疗保健索赔中的可疑旅行模式
摘要 - 医疗保健服务中的欺诈和索赔对医疗保健支出，卫生服务的可及性和成员的护理质量构成了显着威胁。成员支持者勾结的一种重要类型是成员在寻求医疗服务的不可或缺距离的地方。此类活动可能是“药厂”，购物医生或转诊回扣计划的指标。先前关于识别可疑旅行距离的研究主要集中在账单金额上，并考虑了邮政编码或县级的精选诊断条件和旅行距离。与这些研究相比，我们提出的框架着重于各种诊断的主张，并考虑到成员邮政编码的人口密度，以及各种专业的提供商密度，以及其他特征，这对于旅行距离的预测至关重要。我们使用两种方法进行实验 - i）与统计异常距离检测器配对的回归模型，ii）基于神经网络的模型，与可能性估计器配对用于异常距离检测的可能性。在手动注释的数据集上对这些模型的评估表明，第二种方法在识别异常行进距离方面的表现优于第一个方法。
的不确定性太大，无法预测历史数据的主要地球系统组成部分的转化时间
警告地球系统组件中即将进行的临界过渡的一种方法是使用观测值来检测系统稳定性下降。也有人建议将这种稳定性的变化推断到未来并预测倾斜时间。在这里，我们认为所涉及的不确定性太高了，无法稳健地预测临时时间。我们对（i）将历史结果推断到未来的任何推断的建模假设引起了人们的关注，（ii）单个地球系统组件时间序列的代表性，以及（iii）不确定性和使用预处理的影响的影响，重点介绍了非固定观测观察盖的年龄和间隙填充。，我们通常是为了大西洋倒转循环的示例，探讨了这些不确定性。我们认为，即使假设给定的地球系统成分具有接近的临界点，不确定性太大而无法通过超出历史信息来可靠地估算临界时间。
癌症住院患者抗肿瘤药物诱发严重不良事件的风险因素模型：基于全球触发指标的回顾性研究
本研究旨在应用机器学习方法评估与严重不良事件 (SAE) 相关的危险因素并预测使用抗肿瘤药物的癌症住院患者 SAE 的发生。回顾性审查了 2017 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间入院的 499 名确诊为癌症的患者的病历。首先，使用全局触发工具 (GTT) 主动监测抗肿瘤药物引起的药物不良事件 (ADE) 和 SAE，并将阳性触发因素的数量作为中间变量。随后，通过单变量分析和最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 分析选出具有统计学意义的危险因素。最后，以LASSO分析后的危险因素作为协变量，采用基于逻辑模型、极端梯度提升（XGBoost）、分类提升（CatBoost）、自适应提升（AdaBoost）、轻梯度提升机（LightGBM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）、决策树（DT）和基于七种算法的集成模型的列线图建立预测模型，并使用ROC曲线下面积（AUROC）、PR曲线下面积（AUPR）等一系列指标评估模型性能。在我们的样本中共识别出94名SAE患者，SAE的危险因素包括诱发因素数量、住院时间、年龄、联合用药数、既往化疗中发生的ADE以及性别。在测试队列中，基于逻辑模型的列线图的AUROC为0.799，AUPR为0.527。在八种机器学习模型中，GBDT 的预测能力最好（AUROC = 0.832 和 AUPR = 0.557），优于列线图，因此被选为建立预测网页。本研究提供了一种准确预测癌症住院患者 SAE 发生率的新方法。
富裕国家应尽早分享疫苗剂量：更大的利益取决于世界各地疫情的终结
COVAX 设定的初步目标是在 2021 年覆盖参与国最脆弱的 20% 人口。这一目标远低于实现群体免疫所需的门槛，也远低于高收入国家可以承受的水平。重新分配资金将使该机制能够超越这一目标，推动经济发展，拯救生命。与此同时，所有国家都应增加对“获取新冠肺炎工具加速器”（ACT Accelerator）的资助，这是世界卫生组织（WHO）牵头的一项全球合作，旨在公平分配新冠肺炎检测和药物。这样做可以筹集今年所需的 240 亿美元，以确保全球不仅可以获得疫苗，还可以获得检测、个人防护设备和疗法，这些疗法可以在疫苗获取滞后时为各国提供帮助。这些技术将使专家能够跟踪和控制病毒的进化和传播。
根据荷兰拟议的电解器项目对氢气平准化成本的评估可再生氢成本要素评估工具
本报告由荷兰国家科学研究组织能源与材料转型部门的能源转型研究 (ETS) 部门编写。ETS 的主要作者是 Leonard Eblé 和 Marcel Weeda。本报告受益于荷兰国家科学研究组织同事 Lennart van der Burg、Sebastiaan Hers、Carina Oliveira Machado dos Santos 和 Evie Cox 的审阅贡献。以下人员为改进报告质量提供了进一步的有用反馈：Douwe Roest（经济事务和气候政策部）；Samira Farahani（NLHydrogen）、Remko Ybema（HyCC）、Daniel Leliefeld（Shell）、Timme van Melle（EBN）、Joost ten Hoonte（Uniper）、Menno van Liere（Engie）和 Eric van Herel（Air Products），他们都通过荷兰氢能协会 NLHydrogen 提供了反馈。本报告中描述的研究由经济事务和气候政策部气候司的能源转型研究计划 (OPETS) 资助，旨在为能源政策提供知识。如果没有以下各方的贡献和数据，该项目就不可能实现：液化空气集团；空气产品公司；英国石油公司；Eneco；Engie；Hygro；HyCC；Orsted；RWE；壳牌；塔塔；Uniper；Vattenfall；VoltH2。
研究论文解码大脑系统：针对可变长度脑电图数据的动态自适应卷积群体投票方法
大脑是一个复杂而动态的系统，由相互作用的集合及其时间演化组成。脑电图 (EEG) 记录的大脑活动在学习研究和应用领域中对解读人类的认知过程起着至关重要的作用。在现实世界中，人们对刺激的反应不同，并且大脑活动的持续时间因人而异。因此，实验中收集的试验中 EEG 记录的长度是可变的。然而，当前的方法要么固定每次试验的 EEG 记录长度，这会丢失隐藏在数据中的信息，要么使用滑动窗口，这会在切片的重叠部分消耗大量计算量。在本文中，我们提出了 TOO（仅遍历一次），一种处理可变长度 EEG 试验数据的新方法。TOO 是一种卷积仲裁投票方法，它通过卷积实现滑动窗口并用 1×1 卷积层替换全连接层来打破模型的固定结构。 1×1 卷积层生成的每个输出单元对应于滑动时间窗口创建的每个切片，这反映了认知状态的变化。Ten，TOO 对输出单元采用群体投票，并确定代表整个单次试验的认知状态。我们的方法为不同长度的试验提供了一个自适应模型，只需遍历每个试验的 EEG 数据一次即可识别认知状态。我们设计并实施了一个认知实验并获取了 EEG 数据。利用从该实验收集的数据，我们进行了评估，将 TOO 与最先进的滑动窗口端到端方法进行比较。结果表明，TOO 在试验级别获得了良好的准确率（83.58%），而计算量却低得多（11.16%）。它还可能用于其他应用领域的变量信号处理。
索引中列出的期刊标题
Acta Med Med Med Too Subtrop Acta Acta Medical Italic of Tropical和Subropical Medicine以及胃肠病学
多RS Solar
7.1。Troubleshooting and support ............................................................................................. 48 7.2.太阳能充电器没有反应症......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 48 7.3。Solar charger is off ........................................................................................................ 48 7.3.1.PV电压太低......................................................................................................................................................................................................................................................................................... 49 7.3.2。PV voltage too low .............................................................................................. 50 7.3.3.Reverse PV polarity ............................................................................................. 50 7.3.4.安全继电器关闭。............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 51 7.4。太阳能充电器外部控制................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 51 7.5。Batteries are not being charged ......................................................................................... 53 7.5.1.Battery is full ..................................................................................................... 53 7.5.2.Battery not connected .......................................................................................... 54 7.5.3.Battery settings too low ......................................................................................... 55 7.5.4.Reverse battery polarity ........................................................................................ 55 7.5.5.Reverse PV polarity ............................................................................................. 55 7.6.电池充电不足..................................................................................................................................................................................................................................................................................... 55 7.6.1。Insufficient solar ................................................................................................. 56 7.6.2.太多的直流负载......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 56 7.6.3。Battery cable voltage drop ..................................................................................... 56 7.6.4.Wrong temperature compensation setting ................................................................... 57 7.7.电池充电................................................................................................................................................................................................. 57 7.7.1。Battery charge voltages too high .............................................................................. 57 7.7.2.电池无法应对均衡........................................................................................................................................................................................................................................... 57 7.7.3。Battery old or faulty ............................................................................................. 57 7.8.PV problems ............................................................................................................... 58 7.8.1.PV yield less than expected .................................................................................... 58 7.8.2.未达到全额输出................................................................................................................................................................... 59 7.8.3。Mixed PV panel types ........................................................................................... 59 7.8.4.MC4 connectors wrongly connected .......................................................................... 59 7.8.5.PV connections burned or melted ............................................................................. 59 7.8.6.Optimisers cannot be used ..................................................................................... 60 7.8.7.Ground current .................................................................................................. 60 7.8.8.PV voltage too high ............................................................................................. 60 7.9.Communication problems ................................................................................................ 60 7.9.1.VictronConnect app ............................................................................................. 60 7.9.2.Bluetooth ......................................................................................................... 60 7.9.3.VE.Direct port .................................................................................................... 61 7.9.4.VE.Smart communication ...................................................................................... 61 7.10.Error code overview ..................................................................................................... 62
杜克能源公司的北卡罗来纳碳计划将投资新的污染化石燃料，并过度依赖昂贵的投机技术。
• 杜克公司提出的天然气建设计划是该国规模最大的天然气建设计划之一，这对北卡罗来纳州的气候目标而言是危险的倒退。 3 天然气发电厂会造成碳污染，使用的燃料主要由甲烷组成，甲烷是造成全球变暖及其后果的三分之一的污染物。在 20 年的时间里，甲烷使气候变暖的速度是二氧化碳的 80 倍。 4 • 天然气在极端天气下不可靠。近年来，与天然气相关的大面积电网故障变得令人不安地普遍。 5 2022 年圣诞节前夕，杜克公司的天然气基础设施在恶劣天气下出现故障，公用事业公司被迫实施轮流停电，切断了 50 万卡罗来纳人的电力。 6 • 天然气价格昂贵。杜克公司必须在 2050 年前过渡到无碳能源，以遵守州能源期限。通过在未来十年内建设新的天然气工厂，该公司冒着让客户背负数十亿美元搁浅资产的风险——这些基础设施的成本无法长期服务于我们的社区。天然气价格也容易大幅波动：当这种情况发生时，买单的是客户，而不是公用事业公司。7 2023 年，金融公司 Lazard 估计，与电池存储相结合的公用事业规模太阳能系统在经济上与天然气工厂具有竞争力。8 可再生能源还有一个额外的好处，即不受燃料价格波动的影响，因为它们不需要燃料！