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医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
一种具有输入阻抗增强和抑制偏移诱导电荷转移的斩波神经前端
摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道，这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能，斩波神经前端通常是首选方式，因为斩波稳定可以同时改善（1/f）噪声和面积消耗。现有技术中，通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电，减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极，这会加速电极老化。为了解决这个问题，提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器，它通过定期重新配置来消除偏移，从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计，并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实，发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移，并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移，而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能，面积消耗为 0.036 mm2，输入参考噪声为 1.32 µV rms（1 Hz 至 200 Hz）和 3.36 µV rms（0.2 kHz 至 10 kHz），功耗为 13.7 µW（1.8 V 电源），以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
针对住宅区的基于社区的PV系统的标题可行性分析：现场集中和分布式PV安装的比较
出版商的陈述，这是作者的作品版本，该作品被接受以供可再生能源出版。由出版过程产生的变化，例如同行评审，编辑，校正，结构格式和其他质量控制机制，可能不会反映在本文档中。自从提交出版以来，可能已经对这项工作进行了更改。随后发表了一个确定的版本，以可再生能源（157，（2020））https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.05.024
一个用于集成基于课堂的活动休息的新模型
t可以很好地确定体育锻炼在儿童的代谢，心血管和肌肉骨骼健康（5-12岁）和青少年（13-17岁； Carson等，2016; Janssen＆Leblanc，2010; Poitras et al。，2016）中起着重要作用。此外，体育锻炼通过降低焦虑和抑郁水平对儿童和青少年的心理健康产生积极影响；增加韧性，自尊和自信心；并改善情绪和福祉（Andermo等，2020; S. J. H. Biddle等，2019）。鲜为人知的是体育锻炼在学习中的作用。体育锻炼与增加与学术相关的成果的正相关，包括认知能力（例如，执行功能，注意力，记忆，记忆，理解），对学习的态度（例如，动机，动机，自我概念，满意，满意，享受），参与学习（例如，学习时间）（例如，任务时间）和学术成就，例如，标准测试; 2016; Singh等人，2019年）。
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
薄膜合成 - 使用米内式脉冲 - 蒸气...
根据机构或联合石板政府赞助的工作，该报告为此准备。美国政府，其任何机构，或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有效性，都没有任何法律责任或责任，也没有任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任。在本文中，请参阅任何特定的商业产品，流程或服务，商标，商标，制造商或其他文档不一定构成或暗示其认可，推荐改造或受到美国政府或其任何机构的支持。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
数字经济推动旅游业发展——基于英国的实证证据
摘要 数字经济已成为全球旅游业发展的驱动力，利用2011—2019年数据研究数字经济对英国旅游业的影响，发现各国家（地区）数字经济对英国旅游业均产生驱动作用，且呈边际上升趋势。异质性检验表明，数字经济对旅游商务与度假市场产生正向作用，欧洲及OECD国家数字经济水平的提升也促进了英国旅游业的发展。根据影响机制，各国（地区）数字经济可通过改善制度质量、加强市场管控能力、增加贸易自由度等方式促进旅游业发展。最后，从政府监管、数字基础设施建设、数字技术应用等角度提出了相关建议。
分析方法用于基于重组腺相关病毒的基因疗法的过程和产品表征
优化具有一致质量的重组腺相关病毒（RAAV）的上游和下游过程取决于快速介绍关键质量属性（CQAS）的能力。在RAAV产生的背景下，将病毒滴度，衣壳含量和聚集鉴定为潜在的CQA，影响RAAV介导的基因治疗产物的效力，纯度和安全性。 测量这些属性的分析方法通常会遭受较长的周转时间或较低的吞吐量来开发过程，尽管快速，高通量方法开始开发和商业化。 这些方法在学术或工业实践中尚未确定，并且很少数据。 在这里，我们审查了对Raav质量量化的量化和即将到来的分析方法。 此外，我们确定从传统方法过渡到新方法的关键挑战是后者缺乏学术和工业经验。 本文献综述为选择质量属性的分析方法提供了ASA指南，以在RAAV介导的基因疗法的过程开发过程中快速，高通量过程表征。将病毒滴度，衣壳含量和聚集鉴定为潜在的CQA，影响RAAV介导的基因治疗产物的效力，纯度和安全性。测量这些属性的分析方法通常会遭受较长的周转时间或较低的吞吐量来开发过程，尽管快速，高通量方法开始开发和商业化。这些方法在学术或工业实践中尚未确定，并且很少数据。在这里，我们审查了对Raav质量量化的量化和即将到来的分析方法。此外，我们确定从传统方法过渡到新方法的关键挑战是后者缺乏学术和工业经验。本文献综述为选择质量属性的分析方法提供了ASA指南，以在RAAV介导的基因疗法的过程开发过程中快速，高通量过程表征。
优化地面防空以支持国土防御巡航导弹威胁
估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减少此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington DC 20503。1.仅供机构使用（留空） 2.报告日期 2006 年 12 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文