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研究文章使用自适应内核回归
切片到体积重建（SVR）方法可以很好地处理运动伪像，并为胎儿脑MRI提供高质量的3D图像数据。但是，在SVR方法中，稀疏采样的问题并未很好地解决。在本文中，我们主要集中于从多个被运动伪影损坏的胎儿脑MRI稀疏体积重建。基于SVR框架，我们的方法包括Slice-volume 2D/3D注册，基于点差函数（PSF-）卷更新以及基于自适应内核回归的卷更新。自适应核回归可以很好地处理稀疏的采样数据，并通过通过协方差矩阵捕获局部结构来增强详细的保存。对临床数据进行的实验结果表明，核回归可通过结构灵敏度的参数设置为0.4，转向内核大小为7×7×7的稀疏抽样数据的图像质量提高，并转向平滑带宽0.5。所提出的基于GPU的方法的计算性能的速度超过90倍。
血管加压药和正性肌力药
药物 α β 1 β 2 CO HR MAP SVR PVR 苯肾上腺素 +++ - - ↓ ↓ ↑ ↑ ↑ 加压素 - - - - - ↑ ↑ 分钟 去甲肾上腺素 +++ + - - -/ ↑ ↑ ↑ ↑ 肾上腺素 ++ ++ ++ ↑ ↑ ↑ ↑ - 多巴胺 ++ ++ - ↑ ↑ ↑ ↑ - 多巴酚丁胺 分钟 +++ + ↑ ↑ ↓ -/ ↓ - 米力农 - - - ↑ - ↓ ↓ ↓
Epclusa® 与酒精一起使用
不列颠哥伦比亚省肝炎测试者队列用于评估 SOF/VEL ± RBV 对 GTs 1 至 3 患者的有效性。纳入了截至 2018 年 6 月已收到 ≥ 1 次 SOF/VEL ± RBV 处方的患者。患者需要进行 ≥ 12 周的随访以评估治疗完成情况，并进行 ≥ 12 周的治疗后随访以评估 SVR。为了允许临床实践中的差异，SVR 定义为治疗结束后 10 周或更长时间（而不是 12 周）未检测到 HCV RNA。在纳入分析的 1801 名患者中，平均年龄为 58 岁，1148 名（64%）为男性，236 名（13%）接受过治疗，503 名（28%）有酗酒问题，GTs 1/2/3 分别为 35/19/40%。
基于深度学习方法预测抗癌药物敏感性
抗癌药物敏感性的预测是个性化医学的主要挑战。在本文中，CCLE被用作抗癌药物易感性研究的数据集，并选择了基因的数据数据和不同细胞系上的药物敏感性数据。同时，我们签署了一种称为PCA变压器（PCAT）的混合深度学习和机器学习方法，以预测抗癌药物的敏感性。首先，构建了PCA模型以在不同细胞系上提取基因表达数据中的重要变量，因此将约50,000的基因维度降低到500。然后，基于降低性降低基因表达值建立了神经网络变压器模型，以预测药物敏感性，通过均方根误差（RMSE）评估我们的模型的功能，并使用最佳的潜在变量来评估模型估计值。为了验证PCA变压器的性能，本文将变压器模型与前字典模型随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）进行了比较。特定组合Include：PCA变压器，PCA + SVR，PCA + RF。最后，将结果与先前的研究方法（ISIR）的结果进行了比较和优化。最终预测结果表明，对于CCLE中的24种药物，该方法预测的平均RMSE为0.7564、6种药物的RMSE小于0.5（L-685458，PF2341066等）。）和18种药物小于1。预测方法的平均RMSE为0.8284（PCA + SVR），0.8757（PCA + RF）和ISIRS（0.9258），表明所提出的方法具有更强的概括能力。
“机器学习方法的补充信息”
图A.1：几种预测R EFF的机器学习方法的性能比较；梯度提升（GRBR），神经网络（NENER），自适应增强（ADABR），随机森林（Randfor），支持向量机（SVR），在带有默认超级参数调整的测试集上。
使用机器学习算法进行最终键强度估计的比较评估
摘要。腐蚀引起的粘结强度降低是基础设施维持和维修的关键问题。这项研究研究了几种机器学习技术，即SVR，XG增强和随机森林，以预测腐蚀加固与混凝土之间的最终键合行为。在这项研究中，作者采用了218个数据集，这些数据集是从过去的研究中收集的，其中包含用于预测模型的输入和输出参数。使用各种性能指标，即MAE，RMSE，MAPE和MASE评估并比较模型的性能。结果表明，随机森林算法可以可靠地估计最终键强度，而SVR和XG增强模型的RMSE值为1.26。这项研究有助于有效的结构评估和维护计划，以实现腐蚀的钢筋混凝土建筑物。关键字：腐蚀，债券强度，随机森林，支持向量回归，XG提升，机器学习
RPB-1600说明手册
用户可以使用三种不同的方法来控制RPB-1600的输出。该方法之间的控制优先级如下：通信（PMBUS或CAN BUS）> PV/PC> SVR。这三种控制方法可以互换使用。使用通信控制时，必须在4秒内与设备进行通信。否则，程序将重置控制优先级，并将通信参数设置回工厂默认值（注意1）。但是，以下条件将绕过此控制逻辑：将RPB-1600设置为充电器模式。在充电器模式下，PV/PC和SVR控件只能通过通信更改与充电相关的设置。注意：1。当D0设置为“ 1”并使用通信功能时，如果发生任何条件，则某些参数将返回到出厂默认值，请回收和通信超时。以RPB-1600-12为例，命令操作将开始，VO和IO更改为12V和100A。2.在充电器模式，远程开/关或操作开/关以激活新曲线的新曲线过程，并导入参数和设置新曲线profe。此外，它还可以释放由curve_cc_timeout，curve_cv_timeout或Curve_tp_timeout引起的保护措施，这是由于超时而引起的。
快速运动波动揭示帕金森病的短期神经生理生物标志物
缩写：AUC 曲线下面积 CT 计算机断层扫描 DBS 深部脑刺激 LFP 局部场电位 MER 微电极记录 MES 运动误差评分 MRI 磁共振成像 PD 帕金森病 ROC 接收者操作特性 STN 丘脑底核 SVM 支持向量机 SVR 支持向量回归 UPDRS 统一帕金森病评定量表
基于数据的药效学对丙泊酚和瑞芬太尼在全身麻醉期间作用的影响
在麻醉期间预测双光谱指数（BIS）和平均动脉压（MAP）对于患者的安全性和e e ff eftectia麻醉管理至关重要。传统的药效动力反应表面模型具有限制和适应性。本文提出了一种使用机器学习技术预测BIS和地图的新方法。而不是使用标准的药效响应表面模型，而是提出了基于机器学习的AP-prach来建模药效学。所提出的方法考虑了标准丙泊酚和雷素药代动力学模型的状态，以及患者信息作为预测BIS和MAP值的特征。培训和测试是在含有191例不同患者的VitalDB数据集[1]的选定子集上进行的。证明，基于机器学习的方法就准确性而优于标准的药效学模型。具体而言，支持向量回归（SVR）模型达到的平均绝对预测误差（MDAPE）比BIS预测的Eleveld模型小32％。为了进行地图预测，SVR模型还降低了66％的MDAPE表现。所提出的方法提供了与深度学习方法[2]相似的性能[2]，同时保留了可以在其他应用程序中使用的简单结构。
区块链交易中的异常检测
本研究调查了机器学习模型在开放式元视频中的区块链交易中的异常检测和欺诈分析的应用，这是虚拟空间中数字交易的日益增长的复杂性。Utilizing a dataset of 78,600 transactions that reflect a broad spectrum of user behaviors and transaction types, we evaluated the efficacy of several predictive models, including RandomForest, LinearRegression, SVR, DecisionTree, KNeighbors, GradientBoosting, AdaBoost, Bagging, XGB, and LightGBM, based on their Mean Cross-Validation Mean Squared Error (Mean CV MSE）。我们的分析表明，集合方法，尤其是Random Forest和Bagging，表现出卓越的性能，平均CV MSE分别为-0.00445和-0.00415，从而在复杂的交易数据集中突出了它们的稳健性。相比之下，线性回归和SVR是最不可能的，平均CV MSE为-224.67和-468.57，表明与数据集特性存在潜在的未对准。这项研究强调了在开放式元元中选择适当的机器学习策略的重要性，从而表明了对高级，适应性的方法的需求。这些发现对金融技术领域产生了重大贡献，尤其是在增强虚拟经济体系内的安全性和完整性方面，并倡导在区块链环境中采用细微差别的异常检测和欺诈分析方法。