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比较褪黑激素，曲唑酮和doxepin
在巴基斯坦穆扎法拉巴德（Muzaffarabad）的ABBAS医学研究所，共有175例睡眠障碍患者参加了这项队列研究。参与者最初是随机分组的，随后，医生根据临床考虑对分配进行了审查并确认为三个疗法组之一：doxepin，trazodone或褪黑激素。在2024年2月至7月的六个月中，对他们进行了监视。使用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）来测量睡眠质量，Epworth嗜睡量表（ESS）用于测量白天的嗜睡，并使用临床全球印象改进（CGI-I）量表来确定临床改善。术前和后治疗数据。
比较传统和生物绿色方法
纳米技术一直是科学界的重要学科。创新技术来生产高质量的纳米材料。在初始阶段，采用了常规合成技术，这既取决于致癌物质和重要的能量输入，以在纳米级生产材料。常规合成方法产生的污染需要开发更环保的合成方法。随着气候变化的有害影响变得更加广泛，科学家正在努力寻找解决方案，以抵消危险工业方法的破坏性影响。使用自然存在的生物系统合成纳米材料，称为“绿色”纳米材料合成。本综述以纳米颗粒合成的历史发展为中心，从传统技术开始，朝着更绿色的技术发展。将绿色合成与经典合成进行比较，前者同样有效，甚至更多。使用节能程序和自然衍生的起始材料，它提供了一种可持续的生产纳米材料的方法。根据最近的研究，将活性化学物质引入天然存在的生物系统（例如细菌，酵母，藻类和真菌）已产生了各种有用的纳米颗粒系统。因此，绿色合成在研究和大规模生产中的应用是克服传统合成方法局限性的可行方法。
将随机森林算法与k-nearest进行比较...
和技术科学，Saveetha University，Chennai，印度泰米尔纳德邦，Pincode：602105。摘要目的：本文的主要目的是使用新型的K-Neareb-Nearper机器学习算法提高中风预测的准确性，与随机森林算法相比。材料和方法：本文中使用的两个组是新型的K-Neartible算法和随机森林算法。数据集由5000多个患者医学和个人记录记录组成。这里进行了预测功能分析，进行了80％，CI值为95％，两组n = 10迭代的样本量。结果：新型的K-Neart邻居算法95.70％在预测使用的中风预测数据集时，而随机森林为94.80％。存在两组之间统计上无关的差异（p = 0.204； p> 0.05）。因此，随机森林比最近的邻居更好。结论：与随机森林相比，新颖的K-最近的K-最近的邻居算法更好，既是精度和准确性关键词：机器学习，新颖的K-北端邻居，随机森林，中风预测，分类，决策树。简介
分析非营利倡导的实践：比较......
sandf002@umn.edu 612-625-3536 2011 年 3 月 21 日提交 乔治城大学，华盛顿特区 2011 年 10 月和 2012 年 10 月修订出版 该项目的资金来自明尼苏达大学城市和区域事务中心的研究经费。感谢 Issac Wengard、Ipyana Critton 和 Kelly Baker 对本项目的协助，感谢 Jennifer Mosley、Steven Smith 和 Robert Pekkanen 的评论，以及非营利组织的领导和管理人员在整个过程中慷慨地分享他们的时间。但是，任何错误都应完全归咎于作者。
比较 COVID-19 疫苗加强剂的反应原性
摘要 简介：不同的 COVID-19 疫苗被用作加强剂。本系统综述和荟萃分析旨在根据疫苗类型、剂量、时间、参与者特征和接受的主要免疫方案评估作为加强剂量给予的 COVID-19 疫苗的反应原性。方法：根据预定标准，在四个数据库 (MEDLINE、Embase、Web of Science 和 CENTRAL) 中搜索 2020 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 1 日之间的随机对照试验。结果：确定了 28 项研究，描述了四种不同类型的 19 种疫苗 (病毒载体、灭活、mRNA 和蛋白质亚基)。BNT162b2 疫苗 (辉瑞-BioNTech) 被选为对照，因为它与其他疫苗的比较次数最多。发烧、疲劳、头痛、注射部位疼痛、发红和肿胀是报告最多的征集事件。 mRNA 疫苗反应性最强，其次是病毒载体疫苗和蛋白质亚单位疫苗，而灭活疫苗反应性最低。全剂量疫苗的反应性比半剂量疫苗更强。异源 BNT162b2 加强剂的反应性比与用于初次免疫的疫苗相同的加强剂更强。结论：COVID-19 疫苗加强剂方案具有不同的反应性特征，取决于剂量和疫苗类型，这可以允许有针对性的建议并为特定人群提供选择。不良事件报告的更高标准化将有助于未来的研究。
欧洲与加拿大人工智能监管比较
过去十年，人工智能技术在不同的应用领域，无论是预测分析、自然语言技术、计算机视觉、机器人技术还是其他领域，都越来越多地被政府和私营部门使用。如今，人工智能是加拿大增长最快的行业之一，蒙特利尔和多伦多分别拥有全球最高的深度学习初创企业。6 过去几年，加拿大政府和行业都为推动该行业的发展投入了大量资金，合作创建了创新中心、研究主席和数百万美元的资助。在新冠疫情期间，许多受到危机严重打击的行业，例如蒙特利尔的航空业，利用人工智能资金对员工进行再培训并升级技术，以更好地为不断变化的市场做好准备。然而，人工智能仍然是一个监管不足的行业，在加拿大，适用的法律框架、道德声明和最佳实践的结合涵盖了非常广泛和复杂的技术的各个部分。在全球范围内，欧盟委员会是第一个尝试制定全面立法来应对人工智能的监管机构。其他国家也将很快效仿，选择最适合其特定情况的监管方法。
比较传统的vae和修改的β-
本文评估了先进的变分自动编码器（VAE）模型在克服潜在空间纠缠和分解不足的有效性，传统VAE中的常见问题。传统的VAE经常在区分潜在空间内的不同特征时面临挑战，从而导致纠缠的表示，从而阻碍了可解释性和压缩效率。本研究中检查的高级VAE模型通过增强解剖来解决这些问题，从而使潜在因素更清晰地分离和更容易解释的表示。但是，这种分解的改善可能会导致重建质量的权衡。文章表明，尽管这些复杂的模型改善了分离，但它们的重建质量也可能比经典VAE差。调查结果突出了成功导航这种权衡的超参数优化的必要性。未来的研究应研究新颖的模型架构和超参数优化策略，以优化分离和重建质量的平衡。总体而言，该研究强调了先进的VAE模型产生更容易解释的表示的能力以及仔细调整以解决固有的权衡的重要性。
将基于SMS的教育的效果与群体...
抽象背景：糖尿病的高流行以及这些患者的长期随访的重要性鼓励寻找一种廉价且适用的教育方法来控制这种疾病。基于移动技术和简短消息服务（SMS）的远程教育可能是消除时间和地点限制来管理这种疾病的有效方法。由于世界高渗透率，SMS是转移信息和健康教育的最佳方法之一。目的：本研究旨在比较基于SMS和基于团体的教育在管理2型糖尿病中的影响，并将其与对照组进行比较。方法：在三个家庭医师诊所的覆盖范围内总共将168例糖尿病患者随机分为三组。教育是在基于小组的部门每周一次进行12个小时的课程进行的，每天向SMS组的参与者发送了每天的简短信息。对照组还在家庭医师诊所接受了常规护理。教育持续时间为3个月。在基线和3个月后，测量了禁食血糖（FBS），餐后2小时（2HPPB）和HBA1C，以及糖尿病自我治疗问卷评分（DSMQ）。结果：在FBS的变化（P -Value：0.001），2HPPB（8 p -value：<0.001）和HBA1C（p-值：<0.001）方面，这三组的比较显着不同。在成对分析中，2HPPB是基于组和SMS的教育之间唯一显着不同的参数（P值：0.035）。结论：尽管通过SMS或小组教育的两种教育方法的影响都比对照组在控制糖尿病方面更好，但这两种方法在统计学上并没有差异。由于花费大量时间和金钱在基于小组的教育上，最好用SMS替换教育。关键字：糖尿病，移动健康教育，小组教育，自我管理，生活方式修改
将模式集与Jaccard索引
从数据挖掘以来，从数据挖掘和统计建模的能力也一直是数据挖掘的驱动力。可操作的知识通常采用模式的形式，其中一组先例可用于推断结果。在本文中，我们为比较不同模式集的问题提供了解决方案。我们的解决方案允许在不同技术（例如不同的分类算法）中获得的一组模式或从不同的数据样本（例如时间数据或出于隐私原因扰动的数据）进行比较。我们建议使用Jaccard索引通过将每个模式转换为集合中的单个元素来测量模式之间的相似性。我们的措施着重于提供概念简单，计算简单性，可解释性和广泛的适用性。在现实世界数据挖掘方案的背景下，将此度量的结果与预测准确性进行了比较。