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定义和比较租赁空间的类型
了解各种类型的商业空间配置对于使租户要求与建筑规范保持一致至关重要。本白皮书根据行业标准和政府定义，对常见空间类型进行了全面概述和比较。虽然这些空间类型的定义在行业内被广泛接受，但它们并不总是在政府文件中明确标准化或编纂。这些定义源自常见的行业惯例和不断变化的市场需求（建筑业主和管理者协会 [BOMA]，日期不详）。
比较基于QPCR和培养的元分析...
定量聚合酶链反应（QPCR）提供了一种快速，自动化和强大的现场方法，用于量化肺炎乳杆菌在构建饮用水系统中，补充并有可能替代传统的基于文化的技术。然而，由于发现与可行，传染性细菌无关的基因组副本，它在评估人类健康风险中的应用使人们越来越多。本研究通过QPCR和基于培养的方法研究了肺炎乳杆菌测量的关系，旨在建立QPCR与培养的浓度比率，以告知相关的健康风险。合格的研究使用成对水样品中的分子和基于培养的方法收集了有关肺炎乳杆菌浓度的定量数据。我们开发了一个泊松对数正态比率模型和一个随机效应荟萃分析模型，以分析跨站点内部和跨站点的QPCR培养比的变化。在系统评价中的17项研究中，有7项，包括23个特定地点数据集，用于荟萃分析。我们的发现表明这些比率通常从1：1到100：1不等，在所有地点的比率接近1：1。因此，采用默认的1：1转换因子似乎是必要的，作为一种谨慎的方法，将QPCR浓度转换为可培养的浓度，以用于健康风险模型，例如量化微生物风险评估（QMRA）。如果这种方法可能过于保守，则可活力-QPCR可以提高基于QPCR的QMRA的准确性。标准化QPCR和基于培养的方法以及影响肺炎乳杆菌可培养性的特定地点环境因素将改善对两种方法之间关系的理解。此处介绍的比率模型超出了简单的相关性分析，从而促进了关系中时间和空间异质性的研究。该分析是QMRA和分子生物学整合的一步，针对肺炎乳杆菌的框架适用于在环境中监测的其他病原体。
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报告编号：B2498与：SvenskPlaståtervinning（Spå），Tomas Ekvall研究，评论与评估（Terra）作者：Tomas Ekvall（Terra）（Terra），LinneaGranström（Spå）（Spå）（Spå），Rickard Jansson（Spå），Emma Moberg（emma Moberg（emma Moberg），Tomas Rydber ）
比较统计，机器学习的性能...
轻度认知障碍（MCI）是一种疾病，其特征是认知能力下降，特别是在记忆，语言和注意力方面，这超出了由于正常衰老而预期的。检测MCI对于提供适当的干预措施并减慢痴呆症的进展至关重要。使用时间到事件数据有几种预测的自动化预测算法，但是尚不清楚哪个最好预测与MCI相关的时间。如果训练权重较少的算法较少准确，也存在混乱。我们比较了三种算法，从较小到大的训练权重：统计预测模型（COX比例危害模型，Coxph），机器学习模型（随机生存森林，RSF）和深度学习模型（DeepSurv）。要比较不同方案的算法，我们基于ALZ-HEIMER NACC数据集创建了一个模拟数据集。我们发现，在所有模拟场景中，Coxph模型都是表现最佳的模型之一。在较大的样本量（n = 6,000）中，深度学习算法（DeepSurv）表现出与Coxph模型（73％）的可比精度（73.1％）。过去，忽略Coxph模型中的异质性，得出的结论是，深度学习方法是优越的。我们发现，在使用异质性的Coxph模型时，其准确性与DeepSurv和RSF相当。此外，当存在未观察到的异质性时，例如训练中缺少特征，所有三个模型的准确性都相似。这项仿真研究表明，在某些应用中，具有较小训练权重的算法并不是在准确性方面处于不利地位。由于权重较少的算法本质上更容易解释，因此该研究可以帮助艺术智能研究开发一种原则性的方法来比较统计，机器学习和深度学习算法，以实现时间预测。
比较
脑瘫（CP）是一种独特的神经系统疾病，它降低了个人移动和维持平衡和姿势的能力（1）。CP通常是通过脑损伤或出生前，期间或之后触发的（2）。症状包括运动技能受损和协调性，肌肉紧绷或痉挛，言语和沟通困难以及平衡和协调受损。不同的肠道微生物组对一般健康和疾病有不同的影响。例如，有证据表明益生元能够减少人类和动物的细胞因子量。但是，只有少数研究表明益生元可以增强免疫系统功能（3）。对于CP患者，研究表明，过度的Prevotella可能是CP的生物标志物（4），而Prevotella与炎症有关（5），表明CP患者的独特肠道菌群有助于其高水平的细胞因子。尽管CP对患者及其护理人员都有负面影响（6），但目前尚无治疗治疗CP的治疗方法。但是，已经显示了治疗和治疗
比较ORCA-T与移植后的回顾性分析
背景可以识别可以减少移植物与宿主疾病（GVHD），较低的非释放死亡率（NRM）和增加无复发生存（RFS）的同种异性造血干细胞移植（HSCT）形态，这是改善血液学恶性肿瘤患者的关键。最近，将移植后环磷酰胺（PTCY）作为针对GVHD的预防增加了。但是，基于PTCY的HSCT在骨髓性调节后（MAC）可能与较高的毒性有关，需要长时间住院，NRM和1年的复发。orca-t是一种正在研究的高精度细胞疗法生物学，包括茎和免疫细胞，源自同种异体供体，并具有高度纯化的多克隆供体调节性T细胞来控制同种反应性免疫反应。orca-t用单药他克莫司作为GVHD预防。为了评估这些治疗方案的相对疗效，我们回顾性地比较了使用类似患者人群的现有数据的两种治疗方法。
表 2. 比较 SPIRIT-AI、CONSORT-AI 和 DECIDE-AI。
CONSORT-AI：人工智能试验报告综合标准；DECIDE-AI：人工智能驱动的决策支持系统开发和探索性临床研究；SPIRIT-AI：标准协议项目：人工智能干预试验建议
2024 比较您的健康计划选项
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比较人工智能数据工作的专家和新手
许多人工智能系统设计师都在努力寻找最佳方法，以收集不同类型的训练数据。在线群体提供了一种廉价的按需情报来源，但他们往往缺乏许多领域所需的专业知识。专家提供隐性知识和更细致入微的输入，但他们更难招募。为了探索这种权衡，我们在设计基于文本的对话代理的背景下，比较了新手和专家在人类智能任务方面的表现和看法。我们开发了一个初步的聊天机器人，它模拟与寻求心理健康建议的人的对话，以帮助教育 7cups.com 的志愿听众。然后，我们招募了经验丰富的听众（领域专家）和 MTurk 新手工作者（群体工作者）来执行任务，以改进具有不同复杂程度的聊天机器人。新手群体在只需要自然语言理解的任务上的表现与专家相当，例如纠正系统对用户语句的分类方式。对于更具生成性的任务，例如创建新的聊天机器人对话，专家们表现出更高的质量、新颖性和情感。我们还发现了一个激励差距：众包工作者喜欢互动任务，而专家们则认为这项工作乏味且重复。我们提供了设计考虑，以分配众包工作者和专家完成 AI 系统的输入任务，并更好地激励专家参与 AI 的低级数据工作。
北约国家的网络防御：模型比较
作者：A Marrone · 2021 · 被引用 11 次 — 此外，NCIA 还直接管理一些联盟网络，与北约网络安全中心 (NCSC) 和北约计算机事件响应中心进行互动...