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在撒哈拉以南非洲的艾滋病毒相关脑膜炎的定量PCR分析的开发和验证：一项诊断准确性研究
博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系，Gaborone，Botswana（T Mbangiwa PhD，K Lechiile MSC，T Leeme MBBS，N Youssouf PhD，D S Lawrence MBCHB，M Mosepele，M Mosepele，M Mosepele MD，J n jarvis MRCP PhD）;巴黎大学的巴斯德研究所，帕里斯特大学，转化真菌学小组，国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques，法国巴黎真菌学系（T Mbangiwa，Sturny-LeclèreMSC，T Boyer-Chammard Md，boyer-Chammard Md，ofoer-chammard Md，of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd，prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所（T Mbangiwa，J C Hoving Phd，H Mwandumba博士）；马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划，卡缪祖健康科学大学，马拉维布兰蒂尔（C Kajanga MSC，M Moyo MBBS）；法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系（T Boyer-Chammard）；南非传染病与分子医学研究所（IDM）的非洲CMM医学真菌学研究部门，南非开普敦（J C Hoving）；英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系，英国伦敦（N Youssouf，D S Lawrence，J N Jarvis教授）；利物浦热带医学学校，英国利物浦（H Mwandumba）；
定量均值研究中四种数据收集方法的方法之间的收敛有效性 - 终端链研究Langbroek，i。; Beuckelaer，A。DE2007，AR
本文研究了用于定量末端链研究中使用的四种替代数据收集方法的方法之间的收敛有效性。基准方法是常规的APT方法（即纸笔方法），其中要求受访者指示产品属性与消费者的好处之间的现有联系（即ab），以及在征服和消费者价值（BV）之间。替代数据收集方法是口头访谈（VI），两种类型的综合访谈（CP和CR），每种访谈仅在AB和BV链接与受访者之间差的顺序相差。结果表明，未建立所有四种数据收集方法之间的方法之间的收敛有效性。但是，当将两种替代数据收集方法（特别是：CP和VI）与常规APT方法进行比较时，在某种程度上支持了方法之间的收敛有效性。唯一产生结果的数据收集方法（即consumer m-e-cs）与常规APT方法明显不同的是计算机访谈，其中AB和BV链接以（部分）随机顺序与受访者（即CR方法）。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。
EX4100-H线的以太网交换机数据表
随着网络变得越来越复杂和分布，IT专业人员面临跨越多个领域的不断发展的安全挑战。网络和安全团队必须在安装压力的情况下保护信息，基础架构和服务免受遗产和新兴威胁。他们的任务是通过在所有细分市场中保持一致的姿势，适应不断变化的威胁景观，管理增加的流量而不损害绩效，确保监管合规性和实施零信任模型，并避免运营中断，从而避免了绩效，他们的任务是部署有效的安全解决方案。
基于实践的多媒体辅助项目的开发和验证：混合方法研究
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
开发和验证胃癌和食管癌患者VTE风险的预测模型
方法：这项研究是一项现实研究，旨在预测GC/EC患者的VTE。数据是从2018年1月1日至2023年6月31日之间在四川省人民医院诊断为GC/EC的住院医师收集的。使用九种监督学习算法，基于56个可用变量开发了576个预测模型。随后，使用最佳性能模型的前12个特征变量采用了简化的建模方法。评估模型预测性能的主要度量是ROC曲线下的面积（AUC）。此外，还采用了用于构建本研究最佳模型的培训数据，以外部验证几种现有的评估模型，包括Padua，Caprini，Khorana和Compass-Cat分数。
与NDACC ZSL-DOAS，MAX-DOAS和Pandonia Global Networks
马丁·蒂格格雷伯（Martin Tieggraber）7：8，亨德里克10，安德里亚·帕兹米尼9，阿尔基维亚迪斯·贝斯10，阿里亚尼·巴西罗（Ariane Basureau），阿里亚尼·巴西罗（Ariane Basureau）9，K。FolkertBoersma 15，Manuel Gebetsberger 7.8，Florence Guadil 9，Florence Guadil 9，Micheel Grutter of Mare Gruzdander Gruzdev 15 Karagaziozios 10，Rigel Kivi 22，Square 23，Pieterel F. Live 2.24，Portafaix 27，Roma 26，Olga Puentedura 26，Richard Querel 28，Richard Querel 28，Julia Remmers 14，Andreas Richter 30，12
基于神经网络的生存模型的发展和验证缺血性心脏病的死亡率
。cc-by-nc 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
为学生开发和验证生成人工智能态度量表
将生成的AI工具纳入人力计算机互动（HCI）有望重塑教育，丰富个性化的学习旅程并培养学生之间的创造力（Castelli and Manzoni，2022； Harshvardhan等人，2020年，2020年； Sanchez-Lengeling; Sanchez-lengeling和Aspuruzik-Guzikik，2018）。与历史上其他强大的工具一样，生成AI有望具有可测量的短期效应和潜在的转化长期影响（Lin，2023）。据估计，到2024年，将使用AI功能启用47％的学习管理工具，这表明教育中AI的整合不断增加（Ng等，2023）。这种教育中的工具被视为一种促进教育过程的成长且有希望的工具，并为教育提供者和寻求者带来了好处，包括改善的保留和成功的在线培训过程（Lukianets and Lukianets，2023年）。
s3图。如VPA，LI2CO3和Tranilast的处理可减少DNA双链断裂，如！ H2AX，但不恢复HMGB-1水平。 （a）
我们的结果与以前的研究一致，这些研究证明了基于树模型，尤其是随机森林和Xgboost在预测糖尿病杂志方面的有效性[12]。Alam等人的研究。报道说，随机森林和XGBoost在DR预测中实现了很高的AUC值和准确性，强调了这些模型在分析复杂的医疗保健数据中的实用性[13]。此外，最近的工作强调了XGBoost基于生化和成像数据准确预测DR风险的潜力，进一步验证了我们的发现[14-16]。在处理大数据集中随机森林的高预测能力和鲁棒性是有据可查的，我们的发现与这些观察结果保持一致，这表明随机森林可能是DR筛查的最佳选择[17]。Xgboost也表现良好，具有与随机森林相当的AUC值，表现出强大的分类能力并有效地处理可变重要性[15]。这些发现突出了在早期检测至关重要的医疗保健应用中基于树模型的实用性[18，19]。