XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcoring
严重支气管肺发育不良中的胸部计算机断层扫描：比较定量评分方法
莫德纳大学和雷吉奥·埃米利亚大学学科研究生院，意大利摩德纳市Berasmus mc -Sophia儿童医院，鹿特丹大学医学中心，儿科学系，呼吸医学和过敏症科，鹿特丹，荷兰，荷兰，医疗中心，牛排，托特斯特姆Mc MC，大学医学中心鹿特丹，荷兰鹿特丹流行病学系，荷兰E Erasmus mc-索菲亚儿童医院，鹿特丹大学医学中心，鹿特丹大学，鹿特丹新生儿科，鹿特丹新生儿科，荷兰，荷兰MC，鹿特丹大学医学中心，鹿特兰大学，鹿特兰大学，鹿特兰大学，鹿特兰大学。意大利Cagliari的Cagliari
机器学习模型：英语论文文本内容特征提取和自动评分的研究
英语论文是英语学习的关键部分，反映了学生运用英语技能的整体能力。因此，对英语论文的准确评分至关重要[1]。传统的评估方法涉及教师的手动分级，这很耗时，可能无法为每个学生提供个性化评估，尤其是在面对大量学生时[2]。机器学习算法的出现提供了一种自动评分英语论文的方法。自动论文评分的机器学习算法的基本原理是使用大量的预定论文数据集来训练该算法以学习评分模式并将其应用于未知文章。将机器学习应用于自动的英语论文评分可以使评分更加客观和高效，从而节省了教师的时间和精力[3]。但是，在捕获诸如写作样式和上下文之类的主观信息时，将机器学习用于自动评分仍然存在局限性。需要进一步改进算法以说明这些主观元素。McNA-MARA [4]研究了层次分类方法在自动论文评分中的应用，并证明了该方法在论文评分领域的有效性。li [5]提出了一种使用神经网络自动中文论文评分的新模型，该模型应用BERT网络以获取文章的句子向量，然后使用两层双向双向短期内存（BI-LSTM）提取文章向量。实验结果表明，该模型的性能比其他基线方法更好。hao [6]提出了一个加权有限状态自动机系统，并利用了渐进的潜在语义分析来处理大量论文。实验结果验证了系统的有效性。本文简要介绍了用于英语论文的基于XGBoost的自动评分算法，并引入了LSTM语义模型，以从论文中提取语义评分功能，以提高算法的准确性。最后，在模拟实验中，使用五种主题赋予的论文将优化的XGBoost算法与传统的XGBoost和LSTM算法进行了比较。
生物学项目和评分抽样器2023–2024
对齐。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2知识深度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2考试格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2项和评分采样器格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3生物学考试方向。 。 。 。 。 。3生物学考试方向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4生物学评分指南的一般描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5生物学模块1
IBS内容评分系统（IBS得分）的手册
IBS内容评分系统（IBS得分）第1节：一般1.1简介IBS内容评分系统的手册（IBS得分）于2005年制定，以标准化建筑物中IBS使用的测量，然后在2010年进行修订版。本文档概述了一种评估IBS和技术整合的简化和有效评估方法。它列出了IBS得分公式，建筑物中使用的每个结构和壁系统的IBS因子以及计算IBS得分的方法，其中包括重复设计和其他简化的施工解决方案。此外，本手册还包含带有示例的详细计算指南。，它是对客户，顾问，承包商，制造商和其他相关方的主要指导，以计算任何建筑项目的IBS分数。考虑到当前技术，政策和商业环境的引入，并基于建筑行业利益相关者的投入，CIDB马来西亚发布了此最新版本的IBS Score Manual，CIS 18：xxxx。IBS内容评分系统手册的XXXX版本（IBS得分）替换CIS 18：2018。1.2目的本IBS分数手册的目的是提供一个结构良好的评估系统，以计算政府和私人项目中建筑物的IBS得分。这符合建筑项目中IBS实施的强制性要求。1.3范围此IBS分数手册列出了公式，表，方法和示例，以计算建筑项目的IBS分数。2。3。IBS得分计算仅适用于上层建筑。1.4规范参考文献以下规范参考对于本CIS 18应用是必不可少的。最新版本的规范参考文献（包括任何修正案）应适用：1。Akta 520 - 1994年，Perintah Lembaga Pembangunan Industri Pembinaan Malaysia。Akta 133 - 1974年，Undang-ang Kecil Bangunan Seragam。顺式24-工业化建筑系统（IBS）评估和认证。4。MS 1064-4-建筑物中模块化协调指南 - 第4部分：配位大小和门尺寸的大小。5。MS 1064-5-建筑物中模块化协调指南 - 第5部分：与Windeets的大小和首选尺寸协调。
健康教育经常提出问题，2023年8月4日
•组织是有效的结构，包括有效的介绍和结论很明显。组织结构是适当的，并有效地支持控制思想/论文的发展。句子，段落或思想在逻辑上以有目的且高效的方式连接。•证据是特定的，选择了，并且相关的响应包括相关的基于文本的证据，这些证据被清楚地解释并始终如一地支持并发展控制的思想/论文。对于成对的6年级至EII，从这两个文本中得出了证据。响应反映了对写作目的的彻底理解。•思想的表达清晰有效，作者的单词选择是特定的，有目的的，并且可以增强反应。几乎所有的句子和短语都是有效地制定的，以传达作者的想法，并有助于响应的整体质量和信息的清晰度。
医疗 VR 训练模拟器中的评分和评估...
摘要 本研究提出并评估了虚拟现实 (VR) 训练模拟器的评分和评估方法。VR 模拟器可捕获详细的 n 维人体运动数据，这些数据可用于性能分析。开发了定制的医疗触觉 VR 训练模拟器，并用于记录来自 271 名具有多种临床经验水平的受训者的数据。提出了 DTW 多元原型 (DTW-MP)。VR 数据被分为新手、中级或专家。用于时间序列分类的算法的准确率为：动态时间规整 1-最近邻 (DTW-1NN) 60%，最近质心 SoftDTW 分类 77.5%，深度学习：ResNet 85%，FCN 75%，CNN 72.5% 和 MCDCNN 28.5%。专家 VR 数据记录可用于指导新手。评估反馈可以帮助受训者提高技能和一致性。动作分析可以识别个人使用的不同技术。可以实时动态检测错误，发出警报以防止受伤。
标准化 MR 灌注评分系统用于评估...
和 MMD 中的 CT 灌注。10-14 鉴于辐射的不利影响，MRP 是一种有效的非侵入性评估工具。一项比较通过 DSC MR 成像测量的 MTT 与通过 PET 测量的氧提取分数的研究显示，MTT 延迟 2 秒（与小脑相比）表明灌注不良。15 据报道，血运重建手术后 TTP 图的变化与 MMD 患者的临床结果相关。16 在临床实践中，TTP 图的评估通常是定性的而不是定量的。一种作为临床医生之间简单沟通方法的评分系统，例如用于急性卒中治疗的 ASPECTS 17，将有助于 MMD 的治疗。在这项研究中，我们的目的有两个：首先，开发一个适用于评估纵向灌注变化的 MRP 标准化 TTP 图评分系统；其次，在提出的评分系统的基础上，研究 MMD 患者间接血运重建的结果预测因素。
AP®生物学 - 评分指南
在真核微生物中，PHO信号通路调节某些基因的表达。这些基因，PHO靶基因，编码参与调节磷酸盐稳态的蛋白质。当细胞外无机磷酸盐（PI）的水平很高时，转录激活剂PHO4被两种蛋白的络合物Pho80 – Pho85磷酸化。结果，未表达PHO靶基因。当细胞外PI的水平较低时，Pho80 -Pho85复合物的活性被另一种蛋白质Pho81抑制，使PHO4能够诱导这些靶基因的表达。该途径的简化模型如图1所示。
ap® 人文地理 2014 评分指南
这个问题旨在确定学生对经济发展模式的理解。这个问题通过不同的模型和理论、国家和规模关注经济发展，为学生提供了展示对课程经济地理部分核心内容的广泛和多样化理解的机会。罗斯托的经济发展模型和沃勒斯坦的世界体系理论是本课程的基本概念。要求学生比较罗斯托的五阶段经济增长模型和沃勒斯坦世界体系理论的核心-边缘概念之间的差异。这个问题的目的是让学生提供和比较模型之间的差异，将模型应用于墨西哥和巴西的现实世界例子，并在国家规模应用下展示对规模和核心-边缘的理解。
使用多伦多临床评分SYS
摘要简介：糖尿病神经病是糖尿病的常见和进行性的微血管并发症，因此早期的检测和预防非常重要。可以管理其他可修改的危险因素，例如高血压，血脂异常或中枢肥胖。中央肥胖具有胰岛素抵抗是代谢综合征的关键病理生理因素。腰部髋关节比（WHR）作为检测中央肥胖症的工具。多伦多临床评分系统（TCSS）是一种具有高灵敏度和特异性的糖尿病神经病评分系统。根据多伦多临床评分系统（TCSS），这项研究的目的是确定腰部髋关节比与2型糖尿病融合体（DM）中周围糖尿病神经病的严重程度之间的关系。方法：本研究使用了横截面设计。采样是在内分泌多诊所和神经病学医院H. Adam Malik Medan进行的。该研究样本连续采集多达45名受试者。TCSS检查以诊断和确定糖尿病神经病的严重程度，因此，计算腰围髋关节以评估中枢肥胖。使用Chi Square测试的数据分析。结果：关于研究对象的人口特征是男性，年龄范围51-60岁，高中教育水平，不起作用，DM 5 - 10年的历史。WHR的平均值为0.87±0.051。中位数TCSS得分10（6-16）。大多数受试者患有轻度的糖尿病周围神经病。中央肥胖症患者的神经病分级为严重多达13人（56.5％），中度高达7人（30.4％）和温和的3人（13.0％）。虽然非肥胖的患者的神经病变分级为严重多达1人（4.5％），中度高达5人（22.7％），温和多达16人（72.7％）。基于Chi Square测试，发现腰部髋关节比与P <0.01的2型DM患者中的腰围比与糖尿病周围神经病的严重程度之间存在显着关联。结论：腰部臀部比与2型DM中糖尿病神经病的严重程度之间存在统计学意义，p <0.01。