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印度与新加坡根据 CDSCO 批准抗癌药物的监管要求比较
近几十年来，抗癌药物的发现取得了非凡的进步，改变了癌症治疗和患者的治疗结果。本研究重点关注抗癌治疗的主要领域——化疗、靶向治疗、免疫治疗和激素治疗，全面总结了该领域的现状。我们研究了每种药物的作用方式、有效性和困难，同时展示了免疫检查点抑制剂和 CAR-T 细胞疗法等最新进展。我们还讨论了副作用、耐药性以及定制药物如何提高治疗效果。还介绍了药物研究的新进展，例如纳米技术的应用和人工智能驱动的药物发现。该评论试图阐明抗击癌症的不断变化的策略以及抗癌药物开发的潜在途径。
doi：https：//doi.org/10.48009/3_IIS_2024_110 A I模型的比较以检测图像中隐藏消息
隐身是在看似无害的封面媒体中隐藏秘密信息的艺术，对数字安全和法医分析提出了重大挑战。随着数字图像用作隐藏数据的载体的越来越多，必须有效，准确的切解技术的需求。这项研究比较了几种机器学习模型，包括K-Nearest邻居，高斯，多层感知器，随机森林，随机森林，AA未经训练的卷积神经网络以及一个被称为RESNET-18的预先卷积神经网络模型，称为RESNET-18，在其有效性的情况下，在其有效性的图像中具有sepnagomhichosics Messect embedded empedded的有效性。研究发现，卷积神经网络是检测具有99％准确性的地理含量的最佳模型。
2025 年健康计划比较图表。......
大学保留随时修改、修订或终止计划的权利，包括可能影响保险范围、费用分摊或承保福利以及向当前和未来退休人员提供的福利的行动。本文件仅提供计划主要特征的摘要。有关福利计划的详细信息可在 Total Rewards 网站 www.rochester.edu/totalrewards 上找到。Total Rewards 办公室免费提供此信息的纸质副本。
纬度7450 7420比较
要查看用户可以完成办公生产力任务的时间，例如编写营销材料或执行计算，在工作时，我们运行了Procyon和MobileMark Battery Life Life Benchmarks。查看电池持续了多长时间，包括资源密集型活动，例如安全扫描或视频会议电话，我们在电池上进行了Microsoft团队和缩放会议。在所有这四个电池寿命比较中，由Intel Core Ultra 7处理器165U处理器提供动力的Dell Latitude 7450 AI PC优于其前身。值得注意的是，我们测试的Latitude 7450 AI PC包含57-WHR电池，Latitude 7420笔记本电脑包含一个容量更高的电池，63WHR。dell将Latitude 7450 AI PC的更高系统效率归功于Intel Core Ultra Processor的混合体系结构和出色的电池管理。3
使用视听刺激的脑电图编码模型与单峰脑电图编码模型的比较
现实世界中的交流本质上是多模态的。在交谈时，视力正常和听力正常的人们通常使用听觉和视觉线索来理解对方。例如，物体在空间中移动时可能会发出声音，或者我们可以使用一个人的嘴巴运动来更好地理解他们在嘈杂的环境中所说的话。尽管如此，许多神经科学实验仍依赖单模态刺激来了解大脑中感官特征的编码。因此，在自然环境中，视觉信息对听觉信息编码的影响程度以及反之亦然尚不清楚。在这里，我们通过记录 11 名受试者在视听 (AV)、仅视觉 (V) 和仅音频 (A) 条件下收听和观看电影预告片时的头皮脑电图 (EEG) 来解决这个问题。然后，我们拟合线性编码模型，描述大脑反应与刺激中的声学、语音和视觉信息之间的关系。我们还比较了当刺激以原始 AV 格式呈现时和当删除视觉或听觉信息时，听觉和视觉特征调谐是否相同。在这些刺激中，视觉和听觉信息相对不相关，包括场景中的口头叙述以及动画或真人角色在有脸和无脸的情况下说话。对于这种刺激，我们发现在 AV 和仅 A 条件下听觉特征调谐相似，同样，当呈现刺激时有音频（AV）和删除音频（仅 V）时视觉信息的调谐也相似。在交叉预测分析中，我们调查了在 AV 数据上训练的模型是否能与在单峰数据上训练的模型类似地预测对 A 或 V 测试数据的响应。总体而言，使用 AV 训练和 V 测试集的预测性能与使用 V 训练和 V 测试集的预测性能相似，这表明听觉信息对 EEG 的影响相对较小。相比之下，使用 AV 训练和仅 A 测试集的预测性能略差于使用匹配的仅 A 训练和仅 A 测试集。这表明视觉信息对 EEG 的影响更大，尽管这在衍生特征调整中没有质的差异。实际上，我们的结果表明研究人员可能会受益于多模态数据集的丰富性，然后可以使用这些数据集来回答多个研究问题。
小开关大差异碳比较计算
根据政府数字，国家铁路旅行每公里每公里生产0.035 kg CO2E。平均汽车（平均大小和未知/平均燃料类型）每公里产生0.167 kg CO2E。3这代表每公里每位乘客排放量的5倍。将汽车排放量除以1.5人的平均汽车占用率，4意味着平均汽车旅程（平均入住率）每公里产生0.111 kg CO2E。这是每公里每公里乘客的排放量的三倍。，如果英国的4230万驾驶执照持有人中的每一个都将一辆返回汽车旅程与平均返回铁路旅程交换，这将节省239,064吨的二氧化碳。这相当于将英国街头照明的一半放置一年/关闭英国的街头照明效果半年。
黄瓜温室能源利用效率评估与比较
结果与讨论：研究结果表明，研究单位的平均能源效率为 0.72（满分 1），因此分别有 21 和 335 个温室使用了高效和低效的能源。根据能源使用可持续性的组成部分，高效温室和低效温室之间存在显著差异，因此节能温室的相关组成部分水平较高。建议温室作物领域的决策者、利益相关者和积极的政策制定者应考虑能源使用可持续性的所有组成部分，以便制定的政策和计划能够涵盖所有维度并考虑到能源使用可持续性的不同方面。因为本研究的结果可以为其他类似领域提供参考。
比较两个医学欠缺的队列
摘要引言糖尿病差异基于社会经济地位，种族和种族。这项研究的目的是将两个队列与来自加利福尼亚和佛罗里达州的糖尿病进行比较，以更好地阐明根据国家地点，种族和种族，在服务不足的社区中如何分层的健康结果。研究设计和方法招募了两个队列，以比较20个联邦资格的保健中心，这是一个较大的回声糖尿病计划的一部分。参与者级别的数据包括调查和HBA1C收集。中心级数据包括医疗保健有效性数据和信息集指标。人口特征总结了总体并按州进行了分层（频率，百分比，平均值（95％顺式））。广义线性混合模型用于计算和比较模型估计的速率和均值。结果参与者级队列：招募了582名糖尿病成年人（33.0％1型糖尿病（T1D），67.0％2型糖尿病（T2D））。平均年龄为51.1岁（95％CI 49.5，52.6）； 80.7％的公开保险或未保险； 43.7％的非西班牙裔白人（NHW），31.6％的西班牙裔，7.9％的非西班牙裔黑人（NHB）和16.8％的其他。中心级队列：32 796名糖尿病成年人的代表（3.4％的T1D为96.6％，T2D； 72.7％的公开保险或未保险）。佛罗里达州的未保险率较高（P <0.0001），较低的连续葡萄糖监测仪（CGM）使用（佛罗里达州18.3％；加利福尼亚州35.9％，加利福尼亚州，P <0.0001），泵使用（10.2％佛罗里达州； 26.5％加利福尼亚州，p <0.0001），T1D/T1D/T1D/T2D> 9％HBABABBA（P <0.0001），较高比例的人比例（P <0.0001）（P <0.0001）。喜欢说英语的人更有可能使用CGM（p = 0.0386）。风险在州内分层，NHB参与者的HBA1C较高（平均9.5（95％CI 8.9，10.0）与NHW相比，平均值为8.4（95％CI 7.8，9.0），P = 0.0058），较低的泵使用（P = 0.0426）和CGM使用（P = 0.0192）。糖尿病的医学服务不足社区的结论特征因州以及种族和种族而异。佛罗里达州缺乏医疗补助的扩张可能是患有糖尿病脆弱社区风险恶化的因素。
基于词典的方法的比较，机器学习...
情感分析是一种自然语言处理（NLP）方法，它标识了文本中包含的情感。由于其在各种领域的潜在应用，包括财务，市场营销和公众舆论监控，因此受到了极大的关注。在金融领域，情绪分析对于分析市场趋势，预测股票价格和指导投资选择至关重要。本研究论文比较了使用Twitter数据对美国索引的大帽和小帽公司的情感分析中基于词典的方法，机器学习技术和Chatgpt的性能。实施CHATGPT的目的是确定目前正在淹没社交媒体场景的著名工具的有用性。结果表明，随机森林的总体准确性最高，大帽子的83.6％，而小帽子上的森林则达到了78.8％。ChatGpt情感的大帽子的精度为77.44％，而小帽子的精度为72.43％。同时，性能最低的方法是TextBlob，其精度为46.52％，而小帽子的精度为43.57％。随机森林能够理解推文的背景并处理语句和短语，而Chatgpt仍在开发中，但有可能在将来表现更好。在股票市场中使用的语术语和短语很多，这些词语中未包含在TextBlob词典中。因此，TextBlob的性能是性能最低的方法。