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对糖尿病的评论，其类型，病理生理学，...
肥胖和不健康的生活方式的传播导致了全球所有国家的糖尿病造成的重大疾病负担。根据最近的估计，2013年糖尿病的全球患病率记录为3.82亿个人，预测表明到2035年，糖尿病的糖尿病患病率显着增加到5.92亿。糖尿病基于其病因的分类已在科学界广泛接受。有两个主要的糖尿病分类，即1型和2型。2型糖尿病是主要种类，占糖尿病总体患病率的多数比例（> 85％）。两种类型的糖尿病都有可能导致一系列影响多个身体系统的问题。这些并发症可能表现为微血管终点，例如视网膜病变，肾病和神经病，以及包括缺血性心脏病，中风和周围血管疾病在内的大血管终点。糖尿病是一个重大的公共卫生问题，因为它与早产，死亡，预期寿命减少以及大量财务和社会负担有关。糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是异质性和复杂的病理生理学。该病的区别是血液中的葡萄糖量增加，称为高血糖，这是由于胰岛素或胰岛素的有效性或两者兼而有之引起的。这种情况通常称为医学文献中的“少年糖尿病”。传统上，糖尿病已分为三种不同类型：1型DM，也称为胰岛素依赖性糖尿病（IDDM），其特征是人体无法制造胰岛素，需要通过注射或使用胰岛素泵对胰岛素进行胰岛素的施用。2型糖尿病，也称为非胰岛素依赖性糖尿病（NIDDM），由于存在胰岛素抵抗而出现。当细胞无法有效利用胰岛素，无论是否完全没有胰岛素，就会发生这种情况。这种特殊的分类曾经表示为“成人发作糖尿病”。第三主要类别是妊娠糖尿病，当没有先前没有糖尿病病史的女性在整个怀孕期间的血糖水平升高时，它们就会表现出来。可能发生在2型糖尿病发作之前。本文探讨了与所讨论的主题相关的各种形式，病理生理学，流行病学和全球负担。关键词 - 糖尿病，病理生理学，I型糖尿病，II型糖尿病。
机器学习利用入院时的数据预测创伤性脑损伤后的三种结果：一项开发和验证的多中心研究
摘要 准确识别可从有希望的治疗方法中受益的患者非常困难，这使得证明创伤性脑损伤 (TBI) 新疗法的有效性变得具有挑战性。尽管机器学习越来越多地应用于这项任务，但现有的二元结果预测模型不足以对 TBI 患者进行有效分层。本研究的目的是开发一个准确的三类结果预测模型，以便对患者进行适当的分层。为此，使用自 2018 年 1 月以来日本六家医院收治的 1200 名钝性 TBI 患者（每家机构 200 例连续病例）的回顾性平衡数据进行模型训练和验证。我们纳入了在急诊科获得的 21 个预测因子，包括年龄、性别、六项临床发现、四个实验室参数、八个计算机断层扫描结果和一项紧急开颅手术。我们开发了两种机器学习模型（XGBoost 和密集神经网络）和逻辑回归模型，以根据出院时的格拉斯哥预后量表扩展版 (GOSE) 预测三类结果。使用 n = 1000 的训练数据集开发预测模型，并使用引导法在验证数据集（n = 80）和测试数据集（n = 120）上进行两轮验证，评估其预测性能。在总共 1200 名患者中，患者年龄中位数为 71 岁，199 名（16.7%）患有严重 TBI，104 名患者（8.7%）接受了紧急开颅手术。住院时间中位数为 13.0 天。三级结果为 709 例患者（59.1%）恢复良好/中度残疾，416 例患者（34.7%）严重残疾/植物状态，75 例患者（6.2%）死亡。XGBoost 模型在最终验证中表现良好，灵敏度为 69.5%，准确率为 82.5%，受试者工作特征曲线下面积为 0.901。在受试者工作特征曲线分析方面，XGBoost 略胜于基于神经网络和逻辑回归的模型。特别是，XGBoost
定性和定量是数据类型而不是范式
抽象混合方法研究或混合研究是一个对应用语言学有很大希望的领域，尤其是考虑到该领域的各种主题和方法。但是，当混合研究混合定性和定性方法时，这可能是有问题的，因为研究人员认为这意味着混合了相互排斥的“定量”和“定性”范式。本文认为，这些问题是由于将范式识别为定性或定性而引起的。它探讨了如何通过单个范式进行混合研究。最后，它为混合研究提供了一个新颖的框架，可以对混合研究进行更细腻的疾病，较少的问题描述。关键字：混合方法，范式，方法，定性研究，定量研究
计算机处理设备 | 10 种类型、定义...
1. 中央处理器帮助并协助操作系统运行。 2. CPU 帮助执行算术和逻辑运算。 3. CPU 能够处理输入 | 输出和管理存储。 4. GPU 有助于处理和处理高质量图像和图形。 5. GPU 还有助于加速视频编码和解码过程。 6. GPU 有助于机器学习和人工智能。
简单类型的定量版本 - 滴
这项工作介绍了简单类型分配系统的定量版本，从适当限制非数字相交类型开始。所得系统是可决定的，并且具有与简单类型系统相同的特征性功率；因此，将类型分配给术语提供了简单类型给出的相同定性信息，但同时可以提供一些有趣的定量信息。众所周知，简单类型的特征性等同于统一。我们证明了新引入系统的结果类似。更确切地说，我们表明，典型性等同于统一问题，统一问题是经典统一的问题：除了统一规则外，我们的打字算法还利用了扩展操作，该扩展操作可在需要时增加多群的基数。
非均相系统中水蒸气扩散和 IV 型吸附的建模
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人工神经网络及其类型 - ijrpr
(2016) Shanmuganathan ，利用神经科学、医学和高性能计算领域的科学家已经开发的大脑模型，计算机科学领域的知识工程师在将启发式方法融入计算算法建模方面取得了相当大的成功。为现在被认为无法治愈的疾病创造治疗方法。了解人类大脑/神经细胞的架构、结构和功能对于治疗包括阿尔茨海默氏症和癫痫在内的大脑和神经系统疾病至关重要。尽管医学研究人员在过去几十年中取得了重大进展，但他们仍然远未理解人们如何思考、学习和记忆，以及认知和行为之间的联系。基于目前的研究，我们在此背景下讨论 ANN 拓扑、组件、相关术语和混合。
表征四种印尼本地鸡的定性和定量性状作为局部超级铺设的新菌株的祖先h
决定天然鸡的生产力的重要方面是遗传因素。可以通过涉及交配线的选择和布置的繁殖计划来提高鸡的遗传质量。该研究项目的目的是找到有关祖先定性和定量性状的基本信息，以产生新的印尼本地鸡衬里菌株。用作遗传来源的祖先是四种本地鸡系：白色，Lurik，Wareng和Ranupane（男性和女性）。定性性状，并使用两级嵌套分类的ANOVA分析定量数据，然后进行最小显着差异测试。结果显示每条鸡系中的羽毛和小腿颜色差异。在公鸡中，体重，机翼长度，尾部长，头围和前体宽度存在差异（p <0.05）。母鸡线之间的高度，身体圆周，小腿长度和喙长（p <0.05）。定性特征（羽毛和柄颜色）可用作本地鸡系的标记。它们可以根据繁殖计划的目标作为选择。身体构象（体重和身高）可以用作祖先（雄性和女性）的选择标准，以产生新的生物母鸡的新菌株。
分析电动汽车中不同类型的电池
4 Student, Dept of Mechanical Engineering, PVG's COET PUNE, Maharashtra, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - In the modern automotive industry, Battery powered Electric Vehicles are beginning to play an important role.当今电动汽车的建造使用各种电池，因此很难从各个角度选择最满足所有关键要求的电池，包括储能效率，建设性质量，成本价格，安全性和利用率。电池是电动汽车的主要部分。本报告概述了电动汽车中使用的各种电池类型。电动汽车主要使用锂离子，镍金属氢化物和铅酸电池。在本文论文中，比较了几个电池的基本特征。鉴于此，锂离子电池是电动汽车最重要的选择。鉴于此，锂离子电池是电动汽车最重要的选择。
哪些类型的压力与加速有关......
作者：KJ Bourassa · 2023 · 被引用 6 次 — Health Psychol Open 2020；7：2055102920933072。26.Boscarino JA。退伍 30 年后美国陆军退伍军人的创伤后应激障碍和死亡率...