Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应,使公众朝着远程医疗服务,尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式,鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型,即有效网络,Mobilenet和Shufflenet,并伴随着添加表格模型,即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析,并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究,发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值,其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5%范围范围,但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8%。此外,与不使用TabNet的模型相比,在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7%至5%。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变,尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务,尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式,鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型,这些模型是有效网络,Mobilenet和Shufflenet,并伴随着添加表格模型,即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析,并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现,洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分,其次是有效网络,最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5%之间,但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大,范围在3-8%之间。此外,与不使用TABNET的模型相比,将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7%至5%。
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soriasis(PSO)和特应性皮炎(AD)免疫发病症在典型上由2种不同的T细胞介导的反应驱动。In psoriasis, Th1/Th17 pathways mediated by interleukin (IL)-23/IL-17 cell-mediated signaling, while AD is marked by Th2/Th22 predominant humoral inflammatory response, eliciting IL-4, IL-13, and IL- 22.1 However, certain AD subtypes (eg, intrinsic, pediatric, Asian adults) demonstrate evidence of Th2, Th17, and Th22 co-expression, resulting in a more psoriasiform phenotype.2 Several cases have also been reported of exacerbations following “unilateral” suppression of this spectrum, with cases of paradoxical reactions in which patients with psoriasis develop eczematous eruptions after initiating anti-IL-17/IL-23 biologics and psoriasiform dermatitis after AD biologics.3-5这些示例支持潜在的PSO-AD光谱的想法。
在孟加拉国,番茄种植面临重大挑战,因为它易受各种微生物、寄生虫和细菌感染。通常,这些疾病的早期症状首先出现在根部和叶子中,使及时检测变得复杂。这项研究解决了及时准确检测番茄植株疾病的挑战,这对于有效的植物保护管理至关重要。传统的人工检查方法既耗时又主观,导致实施必要的保护措施的延误。因此,使用图像处理技术和机器学习算法快速可靠地检测番茄植株叶片中的疾病,旨在简化化学应用反应的检测过程。在不同光强度、视线角度和距离下捕获了一个包含 250 张番茄植株叶片图像的数据集。应用图像增强技术来增加数据集,共得到 529 张图像。这些图像被转换为 LAB 彩色图像,然后使用 OTSU 算法分割叶片图像并估计受影响患病区域的百分比。还从分割的叶片图像中提取了各种纹理特征以创建训练数据集。机器学习算法,包括支持向量机 (SVM)、K 近邻 (KNN) 和决策树,都使用该数据集进行训练和评估,以将图像分类为健康或患病。二次 SVM 算法为该数据集提供了 97.7% 的最高测试准确率。这种非破坏性处理对于提高疾病检测效率和减少番茄生产损失有着巨大的希望,无论是在孟加拉国当地还是全球。
提交轨道 摘要 提交日期:2024 年 11 月 7 日 糖尿病是一种慢性代谢疾病,其特征是由于身体产生胰岛素的能力受损而导致血糖水平高(高血糖症)。根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据,糖尿病患者的数量将在 2024 年迅速增加到 7 亿人。因此,我们需要找出感染糖尿病的诱因。其中之一是使用机器学习方法。机器学习用于对哪些因素可能导致感染糖尿病进行分类。进行这种分类的众所周知的方法之一是多层感知器 (MLP) 方法,它是一种由多层组成的人工神经网络 (ANN),其中每层都有相互连接的节点。它的优点是它能够处理复杂数据特征之间的非线性关系——包括患者数据和患者的疾病——因此据说这种方法与本研究非常相关。研究人员还将 MLP 的准确率与其他几种算法(如随机森林、支持向量机和 K-最近邻)进行了比较。这旨在评估 MLP 与其他方法相比在糖尿病分类中的有效性。此外,研究人员还希望克服传统方法在糖尿病分类中的弱点,并提供基于人工智能的解决方案,方法是利用 MLP 处理医疗数据并关注可能影响糖尿病患者的参数或特征。机器学习中的几种技术,如正则化和超参数优化可以防止过度拟合,数据规范化和降维可用于提高模型输入的质量,从而最大限度地提高准确率并使诊断过程更快、更准确。结果表明,与其他算法相比,MLP 在对该疾病进行分类方面具有良好的性能。MLP 获得更稳定、更高的结果。总体而言,可以说 MLP 的应用对改善糖尿病诊断系统做出了重大贡献,有望应用于医疗系统。
目前还有许多少年甚至未成年人患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了食用的食物和饮料还含有大量糖,这种疾病通常也是由于缺乏日常活动而引起的。那么,非常有必要进行此类研究以预防并帮助治疗受糖尿病影响或患有糖尿病风险的患者。然后,为了帮助卫生部门,该研究是使用决策树算法方法进行的,并使用RapidMiner工具进行了。在使用决策树算法方法中,在糖尿病的分类中使用了77.34%,精度,精度,即75.08%,召回97.60%和F1得分为0.8486,这表明使用糖尿病方法使用糖尿病的数据来预测使用糖尿病的数据的准确性,该准确性是使用糖尿病方法的准确性是84.86%。使该方法具有相当高的准确性。关键字:数据挖掘,分类,糖尿病,决策树,快速矿工摘要 - 糖尿病是一种疾病,不仅会攻击年龄的人,而且目前许多青少年甚至未成年人已经患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了含有大量糖的食物和饮料外,这种疾病还因缺乏日常活动而引起。因此,人们认为这种研究非常颈动作,还可以帮助治疗已经患有糖尿病或患有糖尿病风险的患者。为了帮助您在卫生部门的帮助,使用决策树算法方法进行了这项研究,并使用RapidMiner工具进行了研究。在使用决策树算法方法中,在糖尿病的分类中,准确性结果为77.34%,精度为75.08%,召回97.60%,F1得分为0,8486,这表明使用决策Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree方法的精确度预测了精确的准确性。因此,人们认为该方法具有相当高的准确性。关键字:数据挖掘,分类,决策树,糖尿病,快速矿工
全球能源环境正在发生变革性的转变,因为各国努力减少对化石燃料的依赖并减轻气候变化的影响。到2050年,欧盟致力于实现零排放的承诺,这促使人们对可再生气体的兴趣,这是其更广泛的脱碳战略的一部分。在各种可再生能源技术中,气体已成为一种有前途的解决方案,为将有机材料转化为清洁能源提供了多功能方法。欧洲沼气协会(EBA)起草了一篇论文,探讨了欧洲生物质和废气的状态。第1章包括关于气体在未来能源系统中的作用的讨论,重点是推动其部署的相关政策。第2章介绍了该领域的关键技术方面的介绍,例如原料预处理,气体操作参数和最先进的技术。第3章总结了将气体燃料转换为各种最终产物的合成的升级途径,以及对生物炭的价值的讨论,这是产品通过产品的气体化。此外,已经绘制了欧洲运营和计划的气体装置,并在第4章中分析了主要趋势。第5章介绍了影响气体发展部门的市场和经济考虑因素,重点是技术经济方面。促进可再生能源,生物量项目的财务激励措施和旨在减少温室气体排放的监管框架对于促进对气体技术技术的投资至关重要。随着技术的进步和市场状况的发展,生物量和废物气体可能在向可持续能源解决方案过渡方面起着不可或缺的作用,同时减轻与化石燃料消耗相关的环境影响。
部分子分布和碎裂函数是分析大多数高能数据的核心 [1,2]。在光前沿,由于时间膨胀和渐近自由,强子由冻结的部分子组成 [3 – 5]。因此,量子色动力学 (QCD) 中的硬过程可以分解为可微扰计算的硬块乘以非微扰矩阵元素,例如部分子分布函数 (PDF) 和碎裂函数 (FF)。PDF 在光前沿被估值,并且本质上是非微扰的,这使得它们无法用标准欧几里得格子公式来计算,除了几个最低矩之外。这个缺点可以通过使用准分布 [6] 及其变体 [7,8] 来避免。这些提议现在已被许多 QCD 格子合作所采用 [9 – 14]。我们最近展示了如何将这些概念扩展到量子计算 [15] 。夸克碎裂的概念起源于菲尔德和费曼的原创工作,他们提出了夸克喷流模型来描述半包容过程中介子的产生 [16] 。该模型本质上是一个独立的部分子级联模型,其中硬部分子通过发射连续的
摘要 - 在2型糖尿病的分类中梯度增强算法的应用在提高侵略性的准确性方面显示出显着的结果。这项研究教授了各种研究,这些研究使用梯度提升来通过使用医疗数据集来预测2型糖尿病。结果表明,该算法能够达到-82%,比其他方法(例如随机森林和幼稚的贝叶斯)更好。通过确定有助于糖尿病发展的重要特征,梯度不仅提高了准确性,而且还为预防和管理这种疾病提供了宝贵的见解。这项研究的结果证明了机器学习在糖尿病早期诊断中的潜力,这对于公共卫生管理很重要。
1。Heras Mo,Mu〜noz NP,Sancho Mi,Millet PU。成人中的嗜酸性粒细胞幼体红肿:两种病例的报告和文献综述。胸罩皮肤病。2017; 92:65 --- 8。2。Fania L,Provini A,Rota L,Mazzanti C,Ricci F,Panebianco A等。 嗜酸性粒细胞环状红斑:四个病例的报告。 皮肤病。 2020; 33:14369。 3。 Kim YS,Song YM,Seo HM,Bang CH,Lee JH,Lee JY等。 与Churg-strauss合成相关的嗜酸性环形红斑。 Ann Dermatol。 2017; 29:813 --- 4。 4。 El-Halawany M,Al-Mutairi N,Sultan M,Shaaban D.嗜酸性环形红斑是韦尔斯综合征谱系中的特殊亚型:多中心长期随访研究。 J Eur Acad Dermatol Venereol。 2013; 27:973 --- 9。 5。 Chastagner M,Shourik J,Jachiet M,Battistella M,Lefevre G,Gibier JB等。 治疗Fania L,Provini A,Rota L,Mazzanti C,Ricci F,Panebianco A等。嗜酸性粒细胞环状红斑:四个病例的报告。皮肤病。2020; 33:14369。3。Kim YS,Song YM,Seo HM,Bang CH,Lee JH,Lee JY等。 与Churg-strauss合成相关的嗜酸性环形红斑。 Ann Dermatol。 2017; 29:813 --- 4。 4。 El-Halawany M,Al-Mutairi N,Sultan M,Shaaban D.嗜酸性环形红斑是韦尔斯综合征谱系中的特殊亚型:多中心长期随访研究。 J Eur Acad Dermatol Venereol。 2013; 27:973 --- 9。 5。 Chastagner M,Shourik J,Jachiet M,Battistella M,Lefevre G,Gibier JB等。 治疗Kim YS,Song YM,Seo HM,Bang CH,Lee JH,Lee JY等。与Churg-strauss合成相关的嗜酸性环形红斑。Ann Dermatol。2017; 29:813 --- 4。 4。 El-Halawany M,Al-Mutairi N,Sultan M,Shaaban D.嗜酸性环形红斑是韦尔斯综合征谱系中的特殊亚型:多中心长期随访研究。 J Eur Acad Dermatol Venereol。 2013; 27:973 --- 9。 5。 Chastagner M,Shourik J,Jachiet M,Battistella M,Lefevre G,Gibier JB等。 治疗2017; 29:813 --- 4。4。El-Halawany M,Al-Mutairi N,Sultan M,Shaaban D.嗜酸性环形红斑是韦尔斯综合征谱系中的特殊亚型:多中心长期随访研究。J Eur Acad Dermatol Venereol。2013; 27:973 --- 9。 5。 Chastagner M,Shourik J,Jachiet M,Battistella M,Lefevre G,Gibier JB等。 治疗2013; 27:973 --- 9。5。Chastagner M,Shourik J,Jachiet M,Battistella M,Lefevre G,Gibier JB等。治疗