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使用机器学习的心脏病患者中心血管问题的研究文章
te世界卫生组织报告说，心脏病是全球最常见的死亡原因，每年为1790万死亡。人们认为，治愈的基本原理是对疾病的重要症状和识别。传统技术面临着许多挑战，从延迟或不必要的治疗到不正确的诊断，这些诊断可能与治疗的进度相比，增加账单，并使疾病有更多时间传播和伤害患者的身体。使用ML和AI技术可以避免和最小化此类错误。近年来已经为增加计算机辅助的诊断和检测应用而进行了许多明显的EFTRENT，这是一个快速增长的研究领域。机器学习算法在CAD中尤为重要，该算法用于检测医疗数据源中的模式，并做出非平凡的预测，以帮助医生和临床医生及时做出决定。TIS研究旨在使用基于个体的医学属性的UCI数据集开发用于机器学习的多种方法，以帮助早期发现心血管疾病。各种机器学习技术用于评估和评估UCI机器学习心脏病数据集的结果。提出的算法的精度最高，随机森林分类器达到96.72％，极端梯度提升达到95.08％。TIS将协助医生采取适当的行动。提议的技术只能确定一个人是否有心脏问题。无法使用此方法确定心脏病的严重程度。
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
由南加州政府审计署和加州大学欧文分校主办的基于人工智能的交叉路口监控聆听会
加州大学欧文分校 (UCI) 的 HORIBA 移动与连接研究所 2 (HIMaC 2) 获得了美国能源部 (DOE) 车辆技术办公室的资助，用于研究和提高交通能源效率。随着一项新兴的人工智能 (AI) 基础设施激光雷达技术在欧文市得到展示，研究人员正在利用该市的 25 个交通路口开展研究，创建公共道路网络平台。在这 25 个路口，研究人员正在安装人工智能传感器，以隐私敏感的方式收集交通数据，并安全地发送驾驶建议，以对空气质量、交通和安全产生积极影响。
2025 年春季 OLLI 目录
“整个世界都是一个舞台”……而莎士比亚是大师。课堂上将大声朗读两部精选剧作，讨论主持人会预先分配角色。我们的讨论将包括历史背景和精选视频片段。尽情享受对表演的秘密热情或增强对永恒戏剧的欣赏，享受乐趣！我们将阅读的剧作是《终成眷属》和《无事生非》，这两部剧作将于今年夏天在加州大学欧文分校的新天鹅莎士比亚戏剧节上演出。课堂上使用福尔杰版的精选剧作，这些剧作可从书店或网上广泛购买。注意：最多可容纳 25 人。
处于最前沿：生命科学行业中人工智能和技术增强型客户参与的兴起
学术：巴黎大学 专业：神经病学 职位：医院执业医师，董事会成员 出生年份：1966 年 | 毕业年份：1997 年 倾向：多发性硬化症 前缀 | 性别 | 语言 | 状态（有效/无效）| NHS 状态 | 创建日期 | 更新日期 处方潜力 | 呼叫压力指数 | 过去 12 个月就诊的公司数量 面对面、远程、电子邮件总数：过去 12 个月 | 过去 6 个月 | 过去 3 个月 | 上个月 标识符（UCI） 工作场所：2 | 同事：145 工作场所地址：邮政编码、地址、电话、传真、地理坐标、砖块、层级结构
8. 2024 年南加州基因组研讨会计划
8:30 - 9:00 am 注册和咖啡/茶 9:00 - 9:10 am 欢迎致辞（吴晓华，斯克里普斯研究中心） 9:10 - 10:25 am 报告环节 1：DNA 修复和基因组稳定性（环节主席：Rémi Buisson，UCI） 9:10 - 9:25 am Tony Fernandez 博士（希望之城沈丙辉实验室）DNA2 和 MSH2 活动共同去除化学稳定的 G4 以实现高效端粒复制 9:25 - 9:40 am Pedro Ortega 博士(Rémi Buisson 实验室，加州大学欧文分校) 复制灾难期间的叉断裂机制 9:40 - 9:55 am Christine Joyce (Chris Richardson 实验室，加州大学圣塔芭芭拉分校) FANCD2-FANCI 异二聚体在双链断裂后调节 DNA 修复活性和细胞周期进程 9:55 - 10:10 am Ting Zhao (Yinsheng Wang 实验室，加州大学欧文分校) N2-烷基-Dg 结合蛋白的鉴定和功能特性 10:10 - 10:25 am Nadejda Butova (Irene Chiolo 实验室，南加州大学) Ulp1：异染色质修复的时钟 10:30 – 11:00 am 海报闪电演讲 11:10 – 12:45 pm 海报会议 12:45 – 1:30 pm 午餐 1:30 – 2:45 pm 演讲第 2 场：基因组学和基因编辑（会议主席：Shannon Miller，斯克里普斯研究中心） 下午 1:30 – 1:45 Peter Chovanec 博士（加州大学洛杉矶分校 Yi Yin 实验室）面向体内自发基因组不稳定性事件的单细胞图谱 下午 1:45 – 2:00 Xiaoyu (Lydia) Chen（加州大学欧文分校 Audrone Lapinaite 实验室）从结构到功能：脱氨酶结构域二聚化和 Cas9 相互作用如何提高 ABE8e 中的碱基编辑效率 下午 2:00 – 2:15 Mallory Evanoff 博士（加州大学圣地亚哥分校 Alexis Komor 实验室）定向进化逆转分析产生最小突变的腺嘌呤碱基编辑器变体，并提高效率和精度。 2:15 – 2:30 pm Seanmory Sothy（Linlin Zhao 实验室，UCR）基于质谱的碱基切除修复中间体定量 2:30 – 2:45 pm Shuvro P. Nandi 博士（Ludmil B. Alexandrov 实验室，UCSD）UDSeq：一种用于精确全基因组识别体细胞突变的通用双链测序。 2:45 – 3:15 pm 咖啡休息 3:15 – 4:30 pm 讲座环节 3：染色体重排和癌症治疗（环节主席：Irene Chiolo，南加州大学） 3:15 – 3:30 pm Sameer Shah 博士(Xiaohua Wu 实验室，斯克里普斯研究中心) 53BP1 缺陷导致通过断裂诱导复制 (BIR) 的过度重组 3:30 – 3:45 pm Kaela Makins (Jeremy Stark 实验室，希望之城) 定义染色体断裂修复过程中 DNA-Pkcs 和 RIF1-53BP1 之间的相互作用 3:45 – 4:00 pm Megha Raghunathan (Svasti Haricharan 实验室，SDSU) 错配修复基因特异性对乳腺肿瘤形成、进展和基因组不稳定性的影响 4:00 – 4:15 pm Shuangshuang Xie 博士（加州理工学院 Dan Semlow 实验室）微生物组衍生的 Colibactin 基因毒素可激活 cGAS-STING 依赖的促炎症信号传导 4:15 – 4:30 pm Ya Allen Cui 博士（加州大学魏李实验室）串联重复变异与人类健康和疾病的关系 4:30 – 4:45 pm 海报奖颁奖（斯克里普斯研究中心 Katja Lamia）闭幕词 5：00 – 6:30 pm 晚餐 (与教授见面：职业发展) 6:30 pm 研讨会结束
美国诉沃特林顿，NMCCA 案号 202200076
上诉人主张八项错误 [AOE]，我们将其重新排序如下：（1）证据在法律和事实上不足以支持有罪判决；（2）审判律师因是原告而被取消资格；（3）海军反应堆主任在将指控转交给下属指挥官并表示将资助审判时，参与了非法指挥影响 [UCI]；（4）审判律师犯有检察官不当行为；（5）军事法官滥用自由裁量权，拒绝上诉人就过失过错问题提出的指示；（6）军事法官滥用自由裁量权，允许受害者的兄弟做出未经宣誓的受害者影响陈述；（7）不良行为开除不当严重；（8）上诉人有权获得一致裁决。我们认为不存在偏见错误并确认。3
尔湾市规划区
PA17 鹌鹑山 PA18 北：拉古纳阿尔图拉 南：隐秘峡谷 PA19 Rancho San Joaquin PA20 大学公园 PA21 龟岩 PA22 阴凉峡谷 PA23 圣华金沼泽 PA24 大学城中心 PA25 大学研究中心 PA27 龟岭 PA28 博默峡谷 - 开放空间 PA29 加州大学欧文分校 - 北校区 PA31 尔湾光谱 6 PA32 尔湾光谱 3 PA33 尔湾光谱中心 PA34 尔湾光谱 5 PA35 尔湾光谱 2 PA36 尔湾商业综合体 PA38 西园 II PA39 洛斯奥利沃斯 PA40 柏树村 PA50 加州大学欧文分校 PA51 大公园
基于机器学习算法的心脏病检测
心血管疾病是世界各地的第一个死亡原因。通过使用人工智能算法，尤其是机器学习方法，可以预测由于心脏病引起的危险情况。在本论文中研究了各种方法，例如神经网络，支持向量机，决策树，天真的贝叶斯，逻辑回归和随机梯度下降，以提取预测模型，以测试存在或不存在心脏病。多亏了UCI的公共数据集，就可以利用医疗数据来训练所提出的模型。本文中基于表现的不同方法之间的比较。所提出的模型的测试揭示了在77％-90.6％的准确性方面的性能。天真的贝叶斯模型一直是具有高精度（90.6％），最高精度（96.4％）和最短分类时间（0.003秒）的模型。
