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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]。
奥尔堡大学对 EnergyPLAN 的审查和验证...
能源系统分析是规划向可再生能源系统过渡的综合要素。这是由于可变可再生能源 (VRES) 的更广泛利用以及对行业整合作为时间能源系统整合的推动因素的日益依赖而导致的复杂性日益增加，但它要求考虑建模工具的有效性。本文通过从文献计量和案例地理的角度分析其使用情况，并通过回顾使用 EnergyPLAN 所解决的问题和获得的结果的演变，综合了 EnergyPLAN 的应用。提供此综合是为了解决基于 EnergyPLAN 的研究的有效性和贡献。截至 2022 年 7 月 1 日，EnergyPLAN 已应用于 315 篇同行评审文章，我们认为非常高的应用是推断的内部验证。此外，该评论还表明，能源系统分析的复杂性随着时间的推移而增加，早期研究侧重于风力发电和热电联产的作用，后来的研究则着眼于当代新问题，例如在完全集成的可再生能源系统中使用 power-to-x 提供的部门整合。通过应用 EnergyPLAN 得出的重要结论包括区域供热在能源系统中的价值、区域供热对 VRES 整合的价值，以及更广泛地说，部门整合对资源高效的可再生能源能源系统的重要性。跨系统和开发阶段的广泛应用被解释为通过分布式逐步复制进行的推断验证。
法国样本中的社会机器人拟人化量表（SRA）的开发和验证
Dayle David，Meggy Hayotte，PierreThérouanne，Fabienne d'Arripe-Longueville，Isabelle Milhabet。法国样本中社会机器人拟人化量表（SRA）的开发和验证。媒介人类计算机研究杂志，2022，162，pp.102802。10.1016/j.ijhcs.2022.102802。hal-03609583
意大利语的统一接受和使用技术问卷的理论：试点验证研究
在过去的几十年中，独自生活和需要护理的老年人数量增加了，科学研究越来越多地提供了证据，证明社会辅助机器人技术（SAR）可能在支持老年使用者方面成功应用。详细说明，SAR代表了一类技术设备，将社会互动与辅助技术相结合，以支持个人，尤其是老年人或需要在日常活动中辅助的个人。因此，最近的研究（Cavallo等，2018; Di Nuovo等，2016; Di Nuovo等，2018; Olaronke et al。，2017）表明，SAR可以成功地在医疗保健环境中使用，因为它们能够提供适应能力的社交技能的个性化治疗。另一项研究（Van Dam等人，2022年）对使用SAR在增加执行功能障碍者在残疾护理中的独立性方面表现出令人鼓舞的结果。
中国痛风患者的营养素养量表的开发和验证
随着生活水平和饮食结构的变化，中国成人高度尿液的普遍性已达到14％[1] [1]，使痛风的发病率也在上升，根据流行病学数据，痛风的全球流行率已达到15.30％[2]，这是对人类的严重疾病的严重危险，因为人类疾病的疾病是严重的疾病，因为急性疾病，由于疾病的疾病，由于急诊发作，因此，急性疾病，急诊发作，这是因为急诊症的疾病，这是因为急性疾病，因为急诊症，急性疾病，这是因为急性疾病的疾病，这是因为急性疾病，因为急性疾病，急性疾病，这是因为急性疾病，而疾病的疾病却造成了疾病的侵害。这给患者带来了巨大的身体和精神压力，并加剧了患者的经济负担，并严重降低了患者的生活质量[3]。饮食管理是痛风治疗的基础，营养策略的正确调整可以使痛风患者的血液尿酸水平降低10％–18％[4]，并减少痛风攻击的数量，但现有的研究表明，中国对饮食中的饮食控制只有37.8％的饮食控制，这是37.8％的低水平[5]。知识态度实践理论是经典的[8]，并且与健康素养的等级模型重叠，在该模型中，知识方面着重于功能素养，行为方面的重点是互动和批判性素养，以及构成个人行为基础的信念应添加到健康素养的较高的档案模型中。营养素养是个体访问，处理和理解基本的营养信息和服务的能力，并在2015年做出明智的营养决策，在2015年，Velardo扩大了基于健康素养的层次结构的营养素养的理论框架[6，7]是营养素养的基础；互动营养素养是指在日常沟通和活动过程中获取营养信息的能力，并使用获得的营养信息来做出合理的营养决策；批判性营养素养是指批判性分析与营养相关信息并解决营养障碍的能力，以及个人对判断营养信息的正确性或错误的痛苦的能力，并表达愿意参加社会营养活动。