结核分枝杆菌会引起影响肺部和肝脏的病毒感染。结核病 (TB) 是发展中国家的一个重大公共卫生问题,在这些国家,结核病通常与贫困、恶劣的生活条件和有限的医疗服务有关。根据世界卫生组织 (2023) 的数据,结核病继续对全球公共卫生构成重大风险,每年有数百万人受到影响,2020 年约有 150 万人死亡。医疗保健提供者在应对结核病方面经常遇到重大挑战,导致治疗结果不确定。这项研究介绍了一种使用复杂的机器学习技术增强结核病治疗的新方法,特别强调在马来西亚槟城州应用 XGBoost 和各种预测模型,根据临床数据预测个体治疗结果。这些模型是使用 2017 年槟城数据进行训练的。比较预测准确度有助于确定最佳方法。临床数据是匿名化的并进行分析。使用 2017 年数据,决策树准确率为 63.7%。逻辑回归的准确率为 63.3%,而 XGBoost 的准确率为 66.3%。超参数调整的 XGBoost 表现最佳,为 68.1%。比较观察结果和预期结果可确定准确度。使用监督学习可以准确预测结核病结果。校准的集成模型(如 XGBoost)可以做出可靠的预测。其他临床特征可能会改善预测。主要目标是开发一种可靠的、经过临床验证的工具,以增强结核病治疗,同时优化不同医疗环境中的资源效率。关键词:分类;超参数;逻辑回归;预测;随机森林;结核病
3. 以实际 GDP 衡量,世界最大经济体将是中国,其经济规模将至少是美国的两倍。4. 美国实际 GDP 将至少是现在的两倍,这主要归功于生产力的增长,而不是人口的增长。5. 世界上处于极端贫困中的人口绝对数量将不到今天的一半。6. 在美国,有工作的人每年平均工作时间将比现在减少约 10%。7. 各种燃料和矿物价格的加权平均值不会比现在高出 10% 以上。8. 美国联邦政府支出将占 GDP 的 20% 至 25%。 9. 根据经济自由指数的衡量,美国的经济自由度目前在 152 个国家中排名第 12 位,而到 2065 年(如果该指数仍然在计算的话),美国将排在第 20 位或略低于第 20 位。
两种模型都使用两种类型的输入。第一种包括我们网络工具上疫苗页面上列出的所有疫苗,这些数据是使用伦敦卫生与热带医学院的数据、美国临床试验网站 (clinical trial.gov) 的数据和广泛的研究汇编而成的。您可以在此处找到我们的完整疫苗清单。最重要的值是所涉及的机构、所涉及的国家、所使用的平台(灭活疫苗、减毒活疫苗、蛋白质亚基、RNA 和 DNA)、估计的资金类别(大量外部资金、一些外部资金、大型制药公司、中型制药公司和小型生物技术/学术公司)、试验阶段的开始和结束日期(临床前、第一阶段、第二阶段、第三阶段和批准)(如果已知)以及用于交叉引用的任意疫苗编号。对于有兴趣进一步定制的用户,如果他们希望在此模型中运行,可以上传定制的疫苗列表。
我们预计 2025 年将成为非地球静止轨道 (NGSO) 卫星公司的转折点;亚马逊的 Project Kuiper 预计将推出服务,而 Starlink 将加速所有细分市场的大规模交易。经过多年的缓慢测试和采用,Starlink 最近与法国航空、卡塔尔航空和联合航空达成的旗舰交易和部署很好地说明了这一点。亚马逊 Kuiper 将成为活动的催化剂,因为它将利用亚马逊独特的优势(例如设备制造和云服务)推出服务并变得活跃起来。争夺长期各类大型卫星通信 (satcom) 客户的竞争将愈演愈烈,现有的卫星运营商可能无法竞争,这将需要一批以解决方案为中心的新市场参与者。
2024 年 12 月 5 日 资料来源:普华永道分析、北约。注:英国政府将于 2025 年春季公布国防开支计划。我们假设国防开支目标(2.5%)将在议会任期结束前(2029 年)实现,并假设每年的支出都会线性增加以达到这一目标。我们将国防开支占 GDP 的百分比从 2024 年开始保持不变,北马其顿除外,北马其顿的国防开支目标是 2025 年占 GDP 的 2.4%。北马其顿在 2024 年排名第 11 位,因此未包括在 LHS 中。
Waymo 的自动驾驶出租车是自动驾驶汽车的一个广为人知的例子。摘要本报告探讨了自动驾驶 (也称为无人驾驶、无人驾驶或机器人) 汽车的影响及其对交通规划的影响。它调查了根据以前的汽车技术经验,此类汽车可能开发和部署的速度;它们的可能优势和成本;它们将如何影响出行活动;以及它们对道路、停车和公共交通规划的影响。这项分析表明,到 2020 年代末,能够无人驾驶的 5 级自动驾驶汽车可能会在某些司法管辖区内实现商业化和合法使用,但最初成本高昂且性能有限。一些好处可能在 2030 年代开始显现,例如富裕非驾驶员的独立出行能力,但大多数影响,包括减少交通和停车拥堵、低收入人群的独立出行(从而减少对公共交通的需求)、提高安全性、节约能源和减少污染,只有当自动驾驶汽车变得普遍且价格合理时,才会显现出来,大概是在 2040 年代到 2060 年代,而一些好处可能需要专用的自动驾驶汽车车道,这引发了社会公平问题。
CONCLUSION ............................................................................................................................................... 26
在发起算法机理设计领域的开创性论文中,Nisan and Ronen [27]研究了设计策略性防止机制以在无关机器上安排工作的问题,旨在最小化Makepan。他们提供了一种策略性的机制,可以实现n个应用,并大胆地猜想这是任何确定性的策略性计划调度机制都可以实现的最佳近似值。经过二十多年的努力,N仍然是Christodoulou等人最著名的近似和最近的工作。[11]能够证明所有确定性策略性机制的近似结合。但是,这种强烈的负面结果在很大程度上取决于以下事实:这些机制的性能是使用最坏情况分析评估的。要克服这种过于悲观的,通常是不信息的,最差的界限,最近的工作集中在“学习增强的框架”上,其目标是利用机器学习的预测来获得改善的近似值,同时近距离固定时,即使在近距离近似近似情况下,这些预测也是如此,即在这项工作中,我们使用学习扬声器的框架研究了Nisan和Ronen [27]的经典战略调度问题,并提供了一种确定性的多项式策略性防止机制,该机制是6一致和2 N-brobust。因此,我们实现了“两全其美的最佳”:O(1)的一致性和O(n)鲁棒性,渐近地与最著名的近似值匹配。然后,我们扩展此结果,以提供更一般的最差近似值保证,作为预测误差的函数。最后,我们通过表明任何1一致的确定性策略防抗机制具有无限稳定性来补充积极的结果。
mastvei tshishyn是比利时的Libre de Bruxelles大学计算生物学和生物信息学集团的博士候选人。他的研究重点是研究蛋白质变异的研究以及预测突变对蛋白质不同生物物理特征的影响的方法。Fabrizio Pucci是比利时的Libre de Bruxelles大学计算生物学和生物信息学集团的助理教授。他的主要研究领域包括蛋白质和RNA设计,遗传变异解释,基于AI的方法开发和免疫信息学。Marianne Rooman是科学研究基金的荣誉研究主任,也是比利时的Libre de Bruxelles大学计算生物学和生物信息学集团的教授。她在多个研究领域具有专业知识,包括结构性生物信息学,量子化学和机器学习技术在生物分子系统中的应用以及数学生物建模。收到:2023年6月30日。修订:2023年10月2日。接受:2023年12月5日©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)分发的一篇开放访问文章,该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用,分发和再现,前提是适当地引用了原始工作。
在我们连接之前太拥挤了?宽带卫星需要在拥挤的天空中航行。低地球轨道卫星可以将高速互联网带到世界的每个角落——前提是它们可以互不干扰。幸运的是,邻近行业正在准备提供帮助。