XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsuggestions
使用机器学习的课程建议
然后使用用户分析来确定个人偏好和学习行为。该技术使用K-Nearest邻居（KNN）根据他们与课程的互动方式来识别可比用户。非负矩阵分解（NMF）用于从用户互动中提取潜在组件，从而根据用户的偏好和学习历史记录提出个性化建议。课程推荐系统已集成到一个名为Spartlit的用户友好的Web界面中，该界面允许用户输入首选项，浏览推荐课程并提供注释。用户研究和比较分析表明，该系统有效地提供相关和多样化的课程建议，从而改善了不同主题和能力水平的学习经验。
关于“脱碳......”的评论和批判性讨论
本文是对 Babonneau 等人在《能源杂志》上发表的文章“智利电力系统脱碳：替代碳排放政策的前瞻性分析”的评论。一方面，我们的目的是指出并讨论文章中发现的一些有关文献综述、建模方法和成本假设的问题，另一方面，就该领域最先进的方法的使用、透明和更新的成本假设、需要考虑的关键技术以及设计 100% 可再生多能源系统的重要性提供建议。此外，我们最后强调了在科学背景下建模 100% 可再生能源系统的关键建议，以促进扩大该领域的知识。
定量，定性和混合方法研究的质量评估清单
研究人员可能希望使用方便的分数来确定进一步数据处理的资格（例如，仅包括评分50％或更高的研究）。由您决定是否使用临界点。截止点应与您的研究目的相匹配（例如，如果您进行范围的评论，则可能不想根据质量拒绝任何研究，而如果您进行荟萃分析，则可能希望根据他们是否报告测量有效性统计数据来限制定量研究）。我们为质量维度和截止点提出了一些建议，强调这些只是研究人员必须遵循的建议，而不是规则。
药剂师干预对停用潜在不适当药物的有效性：一项前瞻性观察研究
摘要背景：老年人的潜在不适当用药（PIM）和多重用药会增加药物不良事件的风险。本研究旨在评估药剂师干预措施结合 PIM 检测标准和处方减少算法对纠正 PIM、减少用药数量和再入院的有效性。方法：在日本一所大学医院进行了一项前瞻性观察研究，招募了每天服用 ≥ 1 种药物且年龄 ≥ 65 岁的新住院患者。药剂师根据老年人潜在不适当处方筛查工具标准第 2 版和日语老年人适当处方筛查工具相结合的标准检测 PIM，使用处方减少算法检查变化情况，并向医生提出变更建议。比较无 PIMs 患者（无 PIMs 组）、未收到更换 PIMs 建议患者（无建议组）和收到更换 PIMs 建议患者（建议组）出院时用药数量减少的患者比例和 30 和 90 天内再入院率。结果：本研究共纳入 544 例患者（中位年龄 75.0 岁，54.4% 为男性，中位用药数量 6.0/例）。有 PIMs 的患者为 240 例（44.1%），无 PIMs 的患者为 304 例（无 PIMs 组）。在有 PIMs 的患者中，125 例（52.1%）患者收到药剂师建议更换≥ 1 种 PIMs（建议组），115 例患者未收到更换建议（无建议组）。 PIM 总数为 432 个，其中建议更改 189 个（43.8%）。在这 189 个案例中，172 个（91.0%）进行了更改。建议组减少药物数量的患者比例明显高于无 PIM 组和无建议组[分别为 56.8% (71/125) vs. 26.6% (81/304) 和 19.1% (22/115)；两项比较 P < 0.001]。三组之间 30 天内和 90 天内的再入院率没有显著差异。结论：药剂师干预结合 PIM 检测标准和减药算法可有效纠正 PIM，并可能与减少药物数量有关。关键词：停药、潜在不适当药物、多重用药、STOPP-J、STOPP 标准第 2 版
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说明/સૂચના（实物提交） 考生必须确保遵守以下说明，否则异议将不予考虑： -（1）所有建议均应按照建议表的规定格式以实物形式提交。（2）问题建议应按照网站上公布的规定格式（建议表）提交。（3）所有建议均应参考网站上公布的主试卷和临时答案（主试卷）提交。异议应参考主试卷的问题、问题编号和选项。（4）除临时答案（主试卷）之外的问题编号和选项的建议将不予考虑。（5）考生提出的异议和答案应与他在答题纸上给出的答案相符。如果答题纸/回复纸上的答案与提交的建议不同，则不考虑异议。（6）每个问题的异议应在单独的纸上提出。单张纸上对多个问题的异议将不予考虑并视为已取消。（7）参加考试的考生有权提交异议。（8）考生应在异议中附上其 OMR（答题纸）的副本。