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根据公共数据，适用于巴西的早产和出生体重预测的机器学习方法。
机器学习工具（AM）的日益增长的使用，或更普遍的人工智能技术影响了各个知识领域。使用这些工具的主要挑战之一是模型培训的数据可用性。这个问题在健康中更加相关，因为有许多敏感或私人数据需要特定护理来传播。作为缓解此问题的一种方法，Datasus（统一的卫生系统计算机部门）提供了大量的公共数据，可以使用机器学习的培训和测试。Datasus提供的基础之一是生活出生信息系统（Sinasc），该系统汇集了有关整个国家领土上出生的流行病学信息。在这项工作中，Sinasts数据库将用于评估机器学习方法的生存能力和准确性，以预测巴西早产和低出生体重。这种变量是新生儿健康的决定因素，并且与新生儿ICU等高健康服务成本密切相关[1]。因此，AM方法可用于预测/预防特定案例和制定公共卫生政策[2]。
单差等的先天性心脏病
目的：描述先天性单向表现心脏病的生理，诊断和治疗，以阐明其主要特征和特殊性，并具有全球理解的看法。书目综述：先天性单向表现心脏病是一种罕见且复杂的先天性缺陷。它与其他先天性心脏病的不同，它会出现单个功能性心室，该功能性心室将直接影响心脏泵在这里的工作方式，而不是串联的手术，而不是在生理心血管系统中。根据胎儿心脏筛查进行诊断，其图像检查中具有奇异性，需要对患者采取更详细，更紧密的方法。最后，您的治疗是特别的。对这种病理学进行了特定的外科手术校正，Fontan的运作虽然挽救了这些患者的生命，但通常能够产生严重的后遗症，从而降低其生活质量。最终考虑：尽管它很罕见，但对紫红性先天性心脏病的了解，因此医生能够管理这些患者并为他们提供更好的结果。
充血性心力衰竭是与SARS- 感染失去Kabuki综合征有关的心脏缺陷的表现
电子邮件：flavia.asilva@uol.com.br摘要简介：Kabuki综合征（SK）是一种罕见的多系统疾病，通常以“ Niikawa Pen”为特征：独特的面部特征，骨骼异常，皮肤病异常，生长不足，生长缺乏症，精神衰弱程度。但是，其他SK特征可能包括先天性心脏缺陷，胃肠道畸形，palatal裂，嘴唇和/或嘴唇以及多系统功能缺陷，例如：增加对自身免疫性感染，癫痫发作和内分泌学条件的敏感性增加（包括女性孤立的早产telarca）。（Salwa等人，2020）。 SK中有两种遗传模式：一种主要的常染色体形式，这再次是由KMT2D基因座突变引起的，基于临床经验，这是高度普遍的。当探针的母亲具有致病性kdm6a时，X连接的遗产。（Boniel等，2021）。目的：本文旨在报告一例充血性心力衰竭的案例，以表现出与一个8岁男孩SARS-COV2感染代偿相关的与Kabuki综合征有关的心脏缺陷。方法：这是一份案例研究报告，该报告是在感染时患有基本心脏病的患者。 SARS-CoV-2。该研究遵循了针对国家卫生委员会人类研究的决议提倡的建议。案例相关：这是非语言水的第一个孩子。在生命的第五周内被接受
时间系列的机器学习方法
使用深度学习（DL）的新机器学习方法（ML）超过时间系列模型，通常比传统的ML算法更准确。但是，这些相同的模型（DL）是其缺点，因为它花了大量时间来训练它们在其超偏见的复杂定制任务中。可以看出，使用包装技术（RF）和增强（GBM）的另一种强大的ML方法（即随机森林（随机森林-RF）和梯度增强机）的关注较少。它们的计算量较高，而不是时间串联模型，超出了超级保障者的自定义活动的复杂程度远不那么复杂。鉴于此发现，选择了其中两种 - 随机森林和LightGBM，因为它们代表了强大的方法，并且可以有效地捕获数据中的复杂非线性模式。从对这些技术的分析中，我们试图建立一种方法，以系统地获取一种能够协助分析师参与决策过程的工具，以了解投资，赚钱或等待和得出有关在巴西市场中潜在使用机器学习技术的结论，从而提出了推荐的推荐实践和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/of。首先，进口的数据分区分为三组（培训，验证和测试），并且采用了两种数据分离方法：一种使用数据的时间方面和另一个随机除法。该过程遵循数据收集和存储步骤，价格序列的处理和归一化，串联属性的分析，从原始属性创建新属性，使用预测模型以及结果分析。值得注意的是，数据还使用描述为时间栏的方法的自定义标记。总而言之，考虑到所研究的问题，尽管随机分裂具有更有效的措施，这与使用时间分割有关。关于算法，LGBM证明了它的效果更好。
通过机器学习对工业设备故障的检测和预测
条件监测盟友的预测维护行业所使用的设备避免了称为纠正措施的维护，这反过来又可能造成严重的经济损失。使用行业概念4.0作为人工智能来预测和检测此类设备中的故障，从而增加了系统挑战。这项工作着重于应用机器学习技术，例如支持向量机（SVM），随机森林，最近的KNN-LITTLITER（KNN），多层Perptron（MLP），线性回归等，以预测和检测两种工业设备的故障，旨在比较这些技术的性能。根据传感器收集的数据，使用了该设备的工业齿轮箱，用于该设备，使用监督的分类算法来检测可能的故障。获得的最佳结果是使用SVM和MLP算法。第二个工业设备是一种工业切割刀片，因为使用该设备有监督的算法，这种方法与第一种方法不同，因为可以预见的数据是传感器的数值，所执行的最佳预测是使用线性回归的算法。
制定了AcadémicAcadéRedémica的策略。
作为一个新兴研究领域的神经营销将来自神经科学的工具与营销的构成科学相结合，在许多未发表的情况下，在其表述中提供了重要的解决方案，为活动的各个领域提供了果断的贡献，并有助于提高用户的反应和对其反应的刺激和对其的刺激之间的表现和互动。 div>中心目标是从理论的角度神经营销中分析，目的是指定这些基本应用和测量工具。 div>结果表明，作为一个高度争议的市场研究的新兴领域，它必须促进认识到为学院和经验工作带来最大收益的工具。 div>在这种意义上，脑电图脑电图脑电图和电胚层活性，用于神经通信，神经垄断等领域，用于神经营销研究的测量工具（也可以用于受神经通信，神经垄断等领域的研究）。 div>从可能客户的心理培养基学获得的数据通常与发布问卷相结合。 div>尽管他们的实践可能意味着越来越多的道德问题，但它们的使用可能代表了大型不关关键词的解决方案：神经营销，神经科学，应用工具。 div>
http://generos.hipatiapress.com 寻求人类生殖系基因组编辑能否迫使跨国护理之旅？ Amarpreet Kaur 1 1) 大学
体外受精（IVF）是一种天生就存在性别不平等的技术，其范围和使用及其平台应用因各国的立法和法规而异（Inhorn，2015）。本文将以人类生殖系基因组编辑（hGGE）为框架，探讨和讨论各国立法和法规的差异是否迫使个人/夫妇寻求跨国护理以满足其生殖愿望。本文将主要关注英国的法规和实践，并将其与其他国家的法规和实践进行比较。本文所依据的主要研究是 2018 年 3 月 1 日至 2019 年 10 月 31 日在英国进行的。该研究包括一项主要为定性的在线公开调查，最终数据集为 521 名受访者，对 11 位参与英国 hGGE 范围的专家/专业人士进行半结构化访谈，以及对 21 名患有各种遗传疾病的人进行半结构化/互动访谈。调查结果显示，65.64% 的受访者支持人们利用跨国护理来实现与 hGGE 相关的生殖愿望，76.39% 的受访者认为如果他们这样做，不应受到起诉。
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glecaprevir加上pibrentasvir片剂，用于慢性肝炎C
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