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气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。
预测月鱼分布和捕获率的变化
气候变化显着和不利影响了全球环境，生物多样性和可持续的人类发展，主要是通过修改全球温度模式，水文循环和诱导酸性（Habib等，2025）。海洋中的主要反应变量（例如，物理，化学和生物学）可以用作气候变化影响的前哨指标。在当代和即将到来的气候变化情景中，预期的水生生物多样性的灭绝率通常大于陆地物种的灭绝率（Huang等，2021）。小规模的鱼纹（SSFS）显着有助于粮食安全，减轻贫困，就业和维持健康的海洋生态系统（Gatta，2022），因此促进了某些可持续发展的发展目标的实现。尽管是全球数百万的主要生计选择，但SSF遇到了与全球化，气候变化和过度融化相关的不确定性和可变性的升级（Nilsson等，2019）。气候变异性通过影响杂种资源，捕捞者的生计以及更改人口和生产价值来对SSF构成重大危险（Mbaye等人，2023年）。沿海地区尤其容易受到全球变暖的有害影响，这主要是在陆地和海洋因素的收敛中。影响可能是海洋，生态或社会经济。海洋变暖有海洋学的意义包括在杂种季节的改变，弯曲位置的变化以及由于波高和湍流风而引起的与海上活动相关的危险（N'Souvi等，2024）。同时，捕捞收入的不可预测性以及即将来临的气候变化造成的潜在生物多样性损失（Pörtner等人，2023年）分别体现了社会经济和生态经济和生态学的反应。气候变化的其他后果包括沿海水温的变化，降水模式，海平面上升，沿海流量和侵蚀的变化，这显着影响的多样性，分布和丰度，随后影响海洋生物生物系统和生态系统，以及n's sherfculations n s shefivies n's''s''s''''souvient''。例如，海平面的上升通过降低薄壁架的生产力和价值来影响沿海景观和社区的生计（N'Souvi等，2024），从而损害了融化操作的安全性和效率（Bertrand等人，2019年）。此外，降水，暴风雨发生和干旱模式的变化影响了水流量，从而影响了沿海地区的物种运动和招募模式以及盐度水平（Trégarot等，2024）。因此，海温的加速升高（Cheng等，2019），盐度（Cheng等，2020），海平面（Kulp and Strauss，2019），酸性（Cattano等，2018）和脱氧（Kwiatkowski等，2020年），MARRINANT在MARRINANT中，MARRINANT在MARRINANT上，一定的物种和偏移分配，一定的物种和境内迁移。 Venegas等人，2023年），丰度降低（McCauley等，2015），以及生产力的转变（Venegas等，2023），通过改变季节性模式和减少的填充效率和减少的填料（france and france and france and france），从而导致社会经济的影响。
年龄和性别对成对脉冲抑制的影响和对听觉的预抑制诱发潜力
在现代植物育种中，基因组选择已成为选择仅部分表型的大型繁殖种群中的优质基因型的黄金标准。许多育种计划通常依赖于单核苷酸多态性（SNP）标记来捕获全基因组的选择候选数据。为此，具有中等至高标记密度的SNP阵列代表了一种强大且具有成本效益的工具，可从大规模繁殖群体中生成可重现，易于处理的高通量基因型数据。但是，SNP阵列容易出现导致等位基因呼叫失败的技术错误。为了克服这个问题，基于失败的SNP调用纯粹是技术性的，通常会估算失败的呼叫。但是，这忽略了失败调用的生物学原因，例如：缺失 - 越来越多的证据表明基因存在 - 缺失和其他类型的基因组结构变体可以在表型表达中发挥作用。由于缺失通常不与其弯曲的SNP不平衡，因此缺少SNP调用的排列可能会掩盖有价值的标记 - 性状关联。在这项研究中，我们使用四个参数和两个机器学习模型分析了为低油菜籽和玉米分析的数据集，并证明基因组预测中的等位基因调用失败对重要的农艺性状具有很高的预测。我们根据种群结构和连锁不平衡提出了两个统计管道，这使可能由生物学原因引起的失败SNP调用过滤。对于所检查的人群和特征，基于这些过滤的失败等位基因调用的预测准确性与基于标准SNP的预测具有竞争力，这是基因组预测方法中缺失数据的潜在价值的基础。SNP与所有失败的等位基因调用或过滤等位基因调用的组合并不能以基于基因组关系估计的冗余性而获得的基于SNP的预测的预测均超过预测。
计算机视觉预测收获的影响...
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响，从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外，这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此，应用了非实验性描述性设计，属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准（包含和排除），从电子数据库Scopus，Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章，这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明，大多数研究使用近红外（NIR）光谱和RGB图像处理来估计收获，分别达到95％（柑橘类水果）和75％（苹果）的平均准确性。此外，使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90％的精确度成为可能，从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是，使用最常用的VA方法是RGB图像传感器，光谱法（NIR），无人驾驶飞机（UAV）和Yolov3，它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75％。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分，因此，重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
使用Python中数据科学的糖尿病预测
i naveenrangasamy b then削弱了我在我在我的指导下，题为“使用python中使用数据科学的糖尿病预测”。在Sathyabama科学技术学院，一部分履行了
ONMIMHC：通过增强的肽-MHC结合预测的UCEC肿瘤疫苗开发的机器学习解决方案
免疫系统中主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架，用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型，我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估，ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854，Top20％-PPV为0.934，这表现优于现有方法。同样，在MHC-II预测的域中，我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606，TOP20％-PPV为0.690，表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力，我们的模型不仅在一般的预测任务中出色，而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌（UCEC），我们的模型成功地预测了新抗原，对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
免疫检查点抑制剂诱导的甲状腺功能减退症预测日本受试者的治疗反应
免疫检查点抑制剂（ICI）会导致各种与免疫相关的不良事件（IRAE）。中，甲状腺功能障碍最常在内分泌环境（1）中观察到。在一项队列研究中，有44％的ICI治疗患者出现了某种形式的甲状腺功能减退症，大多数ICI诱导的甲状腺功能障碍是破坏性的甲状腺炎或甲状腺功能减退症（2）。ICI引起的坟墓疾病的频率很低； ICI给药后，约有2％的患者表现出甲状腺毒性（3）。在一项针对恶性黑色素瘤患者的大型队列研究中，接受ICI后出现甲状腺毒性病的患者表现出无效的生存率，但癌症结局与甲状腺功能减退症之间没有相关性（4）。我们对川崎医学院医院接受ICI治疗的466例患者进行了一次单中心回顾性研究，并报告了被诊断为内分泌相关IRAE的患者的生存率明显更高（5）。我们机构中与内分泌相关的IRAE的发生率为25.5％，其中大多数是主要甲状腺功能减退症。在日本患者中，在伴有内分泌相关的IRAE的情况下，平均观察期可能更长，但先前的研究不足以评估IRAE患病率与ICI治疗的效率之间的相关性。这项研究的目的是评估甲状腺功能障碍程度与ICI治疗的效率之间的相关性在评估甲状腺功能的ICI治疗患者中。
在挪威大都会的SVALBARD的数值天气预测数据集：arome-arome-Arctic预测实验hectometric Runs Carra Reanalysis
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型（地图上的蓝色国家）○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化，配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf，