博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系,Gaborone,Botswana(T Mbangiwa PhD,K Lechiile MSC,T Leeme MBBS,N Youssouf PhD,D S Lawrence MBCHB,M Mosepele,M Mosepele,M Mosepele MD,J n jarvis MRCP PhD);巴黎大学的巴斯德研究所,帕里斯特大学,转化真菌学小组,国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques,法国巴黎真菌学系(T Mbangiwa,Sturny-LeclèreMSC,T Boyer-Chammard Md,boyer-Chammard Md,ofoer-chammard Md,of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd,prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所(T Mbangiwa,J C Hoving Phd,H Mwandumba博士);马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划,卡缪祖健康科学大学,马拉维布兰蒂尔(C Kajanga MSC,M Moyo MBBS);法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系(T Boyer-Chammard);南非传染病与分子医学研究所(IDM)的非洲CMM医学真菌学研究部门,南非开普敦(J C Hoving);英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系,英国伦敦(N Youssouf,D S Lawrence,J N Jarvis教授);利物浦热带医学学校,英国利物浦(H Mwandumba);
Michele Martinazzo,Davide Magurno,William Cossich,Carmine Serio,Guido Masiello,Tiziano Maestri,评估远红外和中红外波长的缩放方法的准确性,定量光谱和辐射转移杂志,杂志
研究人员使用高分辨率MERRA-2数据以及统计方法来评估耦合模型对比度项目(CMIP5和CMIP6)的性能,以模拟降水,最高温度(TMAX)和最低温度(TMIN)。他们应用了双线性插值将数据集标准化为0.25°×0.25°的分辨率。对于未来的气候预测,除了CMIP5方案外,它们还融合了CMIP6场景。根据Panj River Basin的独特地形特征的适用性选择了总共八个通用循环模型。
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使用AI辅助预测模型报告的美国医院中约有65%最常用于预测住院健康轨迹,识别高风险门诊患者并促进安排。虽然61%的医院评估了其准确性的预测模型,但只有44%的医院对偏见进行了类似的评估。与资源不足的医院或使用外部开发人员相比,拥有更多财务资源和技术专业知识的医院更有可能拥有和评估AI模型。
摘要 - 本文提出了具有控制和外源输入的非线性动力学(SINDY)的稀疏识别,以高度准确,可靠的预测,并将所提出的方法应用于柴油发动机Airpath系统,这些方法被称为非线性复杂工业系统。尽管Sindy被称为识别非线性系统的强大方法,但仍然存在一些问题:由于嘈杂的数据和由于时间段嵌入等协调的扩展而导致的基础功能增加,因此无法保证在工业系统中应用和多步预测的示例。为了解决这些问题,我们提出了基于整体学习,精英收集和分类技术的改进的信明,同时保持凸计算。在拟议的方法中,进行了图书馆的行李,并且收集了R平方的精英大于90%。然后,在幸存的精英上执行聚类,因为并非总是可用的,并且获得的精英模型并不总是显示出相同的趋势。分类后,通过取出每个分类精英的平均值获得离散模型候选者。最后,选择了最佳模型。仿真结果表明,所提出的方法实现了气相系统的多步骤预测,该系统在嘈杂条件下被称为复杂的工业系统。
75 g ogtt(妊娠12-15周)和75 g ogtt(妊娠24-28周)。根据世界卫生组织2013年的标准,妊娠24-28周,有636名参与者的结果(12%)患有妊娠糖尿病。将WHO 2013标准应用于至少一个异常值的早期OGTT标准,较低的灵敏度为0.35(95%置信区间0.24至0.47),高特异性高0.96(0.95至0.98)(0.95至0.98),正预测值,0.57(0.41至0.71),阳性为0.92(0.94)(0.92)(0.94)(0.94)(0.94)(0.94)(0.94), (6.21至17.63),阴性似然比为0.65(0.55至0.78),诊断优势比为15.98(8.38至30.47)。Lowering the postload glucose values (75 g OGTT cut- off values of 5.1, 8.9, and 7.8 mmol/L) improved the detection rate (53%, 95% confidence interval 41% to 64%) and negative predictive value (0.94, 0.91 to 0.95), but decreased the specificity (0.91, 0.88 to 0.93) and positive predictive value (0.42, 0.32 to 0.53)以9%的假阳性率(阳性似然比5.59,4.0至7.81;负似然比0.64,0.52至0.77;以及诊断优势比10.07,6.26至18.31)。结论这项前瞻性低风险队列研究的结果表明,在应用WHO 2013标准时,75 G OGTT作为妊娠早期筛查工具的敏感性不够敏感。怀孕早期妊娠早期葡萄糖值较高。降低后削减值确定了一个高风险组,用于妊娠糖尿病或可能从早期治疗中受益的妊娠糖尿病。试验登记临床试验。随机对照试验的结果尚不清楚早期干预的有益作用。Gov NCT02035059。
摘要组织越来越多地实施算法决策AIDS来建议管理决策。我们使用建议(人类和非人类)背后的经理动机,尤其是分享责任与提高决策精度的动机。我们在销售预测环境中与经验丰富的经纪人进行了在线实验,并发现当他们无法(能够)与顾问分担责任时,经理们专注于提高决策准确性(分享责任)。此外,管理人员更希望与非人类顾问分享责任,除非他们认为算法是社会胜任的。因此,结果表明,管理者不仅有动机来最大程度地减少预测错误,而在接受建议时减少个人责任。,我们通过在接受(非)人类建议时强调经理的机会主义动机来为文学做出贡献。我们的发现也对实践具有重要意义。具体来说,公司在实施算法的决策辅助工具时应意识到经理的机会性建议动机。
抽象的定量相显微镜(QPM)在生物形象中起关键作用,提供了补充荧光成像的独特见解。他们提供了有关质量分布和运输的基本数据,无法访问荧光技术。此外,QPM不含标签,消除了光漂白和光毒性的关注。但是,在可用的QPM技术中导航可能很复杂,因此选择最适合特定应用程序的QPM技术。本教程审查对主要QPM技术进行了详尽的比较,重点是它们在测量精度和真实性方面的准确性。我们专注于8种技术,即数字全息显微镜(DHM),跨颗粒波前显微镜(CGM),基于QLSI(四边形剪切干涉术),衍射相显微镜(DPM),差异相位(DPC)显微镜(DPC)显微镜,相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 季节 - 季节 - 季节 - 季节 - 想象 - 想象相关(DPM)显微镜(FPM),空间光干扰显微镜(Slim)和强度方程(TIE)成像。为此,我们使用了基于离散偶极近似(IF-DDA)的自制数值工具箱。此工具箱旨在计算显微镜样品平面处的电磁场,而与物体的复杂性或照明条件无关。我们升级了此工具箱,以使其能够建模任何类型的QPM,并考虑射击噪声。简而言之,结果表明,DHM和PSI固有地没有人工制品,而却遭受了连贯的噪音。在CGM,DPC,DPM和TIE中,精确度和真实度之间存在权衡,可以通过改变一个实验参数来平衡。在大多数情况下,FPM和Slim遭受了固有的伪像,这些伪像无法在实验中被丢弃,这使得技术不是定量的,尤其是对于涵盖大部分视野视野的大物体,例如真核生物细胞。
摘要:高性能计算(HPC)的局限性严重制约着数值模型的发展。传统数值模型通常采用双精度来保证结果的准确性,但这种做法计算成本较高。虽然使用较低的精度可以大幅降低计算成本,但可能会引入舍入误差,这在特定条件下会影响精度。准双精度算法(QDP 算法)通过保留修正值来补偿这些舍入误差,从而提高结果精度。为了探究该算法对提高数值模型结果精度的有效性,本文将其应用于单精度版本的跨尺度预测模型——大气(MPAS-A),并在两个理想情况和两个真实数据案例中评估其性能。结果表明,应用QDP算法在三种情况下可使表面压力偏差分别降低68%、75%、97%和96%。与双精度试验相比,运行时间分别减少了28.6%、28.5%、21.1%和5.7%。本研究表明,QDP算法为数值模型提供了有效且经济的计算能力。