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摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。结果，至关重要的是适当诊断患者
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。因此，适当，及时诊断患者至关重要。因此，本文的目的是使用选择性机器学习算法来预测心脏病。使用克利夫兰心脏病数据集评估了杠杆技术。在这项研究中，对五个分类器进行了培训和测试，并使用了平滑的克利夫兰数据集和平滑的克利夫兰数据集进行了测试。获得的结果表明，使用光滑数据集测试时，所有分类器的性能都更好，精度为98。11％比使用Unsooth数据集进行测试的精度为89.71％，其杠杆技术的性能要比所审查的文献中的作品要好。这些结果表明，使用数据平滑的功能工程可有效改善心脏病预测。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.32许可证：CC-BY-4.0开放访问策略：Jasem发表的所有文章都是开放式访问，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：umar，n; Hassan，S.K；乌玛，一个； Ahmed，S。S.（2025）。通过选择性机器学习算法预测心脏病。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。SCI。环境。管理。心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。29（1）255-261日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：心脏病；功能改进；预言;数据平滑；功能工程。任何影响心脏正常功能能力的问题称为心脏病（Zhenya和Zhang，2021）。在心脏病中，心脏通常无法向人体其他区域输送足够的血液，无法正常手术。冠状动脉的狭窄和阻塞会导致心力衰竭（Muhammad等，2020）。每年，估计有1700万人死于心血管疾病，例如心脏病发作和中风，占全球所有死亡人数的31％（Dutta等，2019）。心脏病是由多种变量（包括个人和专业行为）以及遗传性倾向引起的（Dutta等，2019）。心脏病护理和治疗极具挑战性，尤其是在贫困国家，由于缺乏诊断工具，医生和其他资源，
清洁的公共设施，打造经济适用房
本摘要的作者是 Megan Sager 和 Justin Standish-White。作者谨感谢以下专业人士的合作和宝贵贡献，包括提议者 Jackline Okeyo、Umar Salman、Bongani Sibisi 和 Philip Larocco 教授（Mzansi Clean Energy Capital）；以及工作组成员 Anne-Marie Chidzero（FSD Africa）、Blake Bowden、Nic Watchorn 和 Solly Mboweni（International Housing Solutions）、Katherine Cox（TUHF）、Kasief Isaacs（Mergence Investment Managers）、Kebu Phiri（南部非洲开发银行）、Lindi Mtshali 和 Teboho Makhabane（Sanlam Investments）、Luis Aguirre-Torres（NYSERDA）、Mark van Wyk（Infra Impact）、Mike Peo（Nedbank）、Monojeet Pal（非洲开发银行）、Nadia Kruger-Levy（Proparco）、Ommid Saberi 和 Sandeep Singh（国际金融公司）、Peter George（Enabling Qapital）以及 Shujaat Khan（Ezra Climate）。作者还要感谢 Barbara Buchner、Ben Broché、Rachael Axelrod、Jonathan First、Angela Woodall、Elana Fortin、Pauline Baudry、Sam Goodman 和 Júlio Lubianco 的持续建议、支持、评论、设计和内部审查。
可持续发展目标中的卫生和全民健康覆盖
贡献者（按字母顺序排列）Dr Aizuniza binti Abdullah、Dr Aminah Bee binti Mohd Kassim、Dr Arunah Chandran、Dr Asma' binti Ahmad Khalid、Dr Chai Phing Tze、Fatimah Zurina、Dr Jamiatul Aida Md. Sani博士，Jasmin Binti Mohamed Arif，Jenarun Jelip博士，Karen Sharmini Sandanasamy博士，Majdah Binti Mohamed博士，Mastura Binti Mohd Mohd Tahir博士，Mohd Hanif Bin Zailani博士，诺伦·本·穆罕默德（Norlen bin Mohamed）博士，诺里·阿卜杜勒·贾巴尔（Norli Abdul Jabbar）博士，努尔·纳兹利纳·伯蒂·莫赫（Nur Nazlina Binti Mohd Hanipah），努尔·沙哈达·贝蒂·扎卡里亚（Nur Shahadah binti Zakaria），努罗尔·扎卡里亚（Nurul Zaiza），拉哈尤·贝特（Rahayu binti） Umar，Siti Aisyah Binti Ismail博士，Siti Noraida Binti Jamal博士，Thilaka Chinnayah博士，Uma A/P Ponnudurai博士，Voon Kok How，Zakiah Binti Mohd博士说。
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摘要：热发光剂量计（TLDS）由于其出色的特性，例如高灵敏度，SM
摘要：热发光剂量计（TLD）由于其出色的特性，例如高灵敏度，小尺寸和测量低剂量的辐射剂量，因此广泛用于辐射剂量测定法。本综述着重于TLD材料的结构特性及其制备，应用和适应性。评论涵盖了各种类型的TLD材料，晶体结构和特性，包括能量响应和褪色特征。详细讨论了用于制备TLD材料的不同方法，例如固态合成，溶胶 - 凝胶合成和溶液生长方法。审查还包括对TLD的各种应用，包括医疗，环境和工业辐射剂量法的详细讨论。审查了有关TLD的广泛信息，并且可以使用天然和人工TL信号来完成对人类和其他目的利用率的TL剂量测定潜力的明显影响，例如矿物质，石油和天然气资源调查。有关TL测量过程需求和对复合TL剂量测定潜力显着影响的TL特征的信息。最后，审查结束了结论，以强调TLD材料对不同剂量测定应用的适应性及其将来的潜在用途。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i4.13 Open Access策略：Jasem发表的所有文章都是Open-Access文章，可以免费下载，复制，复制，重新分发，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2024。（2024）。J. Appl。SCI。SCI。作者保留了版权和授予JASEM的首次出版物的权利，同时在创意共享署名4.0 International（CC-By-4.0）许可下获得许可。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文列为：Efenji，G。I; Iskandar，S。M； Yusof，N。N; Rabba，J。a; Mustapha，O。I; Fadhirul，I。M； Umar，S。A; Kamgba，F。A; Ushie，P。O； Munirah，J； Thair，H。K; Nabasu，S。E； Hayder，S。NOke，A O.热发光剂量材料，制备，应用和适应性的结构特性：系统评价。环境。管理。28（4）1129- 1150日期：收到：2024年1月22日；修订：2024年2月29日；接受：2024年3月23日发布：2024年4月29日关键字：剂量计；荷兰物理学家Nicolas Steno在1663年首次观察到辐射，热发光，热发光应用，他们注意到