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AI驱动的慢性肾脏病预测
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
人工智能驱动的低抵押贷款协议 - T3
T3 中的风险监控是一个持续的过程，可同时检查多个层面的风险。在投资组合层面，会不断计算和评估各个风险指标，以符合预定的阈值。系统层面的监控会跟踪所有协议参与者的总体风险指标，确保系统性风险保持在可接受的范围内。市场层面的监控为风险评估提供了背景信息，并有助于在潜在市场压力条件影响投资组合稳定性之前识别它们。
人工智能自动车牌识别和...
• 按时间和日期、管辖区、命中类型、用户、地理围栏等进行超快速搜索和过滤 • 在现场检测到热门列表匹配时管理电子邮件和/或短信警报 • 创建和发布自定义热门列表以供整个组织跨平台使用 • 轻松将报告数据导出为 CSV 以用于其他数据库平台 • 安全、可靠且有保障。即时部署。高度可扩展 • 与 Aero Ranger Capture、Checkpoint 和 Chariot 系统完全集成
迈向人工智能数据驱动型教育
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外，个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用，但必须考虑许多因素，包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
95071X 团队：女子力量挑战赛
本赛季，我们的机器人团队投入了大量精力来构建、分析、创建和测试我们的机器人！这是通过沟通、策略以及最重要的团队合作实现的。我们的团队在每次构建环节，尤其是比赛中都融入了团队合作，因为我们相信这是成功的关键。例如，我们的团队有两个项目经理，其中一个是我。我们跟踪团队的职业道德，并确保每个人都为团队做出贡献。由此，每个成员都建立了更牢固的关系，这让机器人技术更加有趣。团队合作也创造了一种积极的氛围。例如，当我第一次学习如何使用 CAD 和构建时，我的团队中总有人帮助我。这表明，当我们勤奋合作时，我们将实现共同的目标。
AI 驱动的 ESG：我们有机会真正有所作为吗？
或许可以理解为什么有些人对人工智能 (AI) 持怀疑态度。首先，媒体和研究报告经常说明机器将如何接管我们的工作，从而导致许多人目前担任的工作岗位被取代。其次，在许多情况下，AI 仍然是一个“黑匣子”。通常，在机器学习中，我们只能看到输入和输出，但不知道这些输入如何组合以达到结果。换句话说，机器以我们完全无法观察到的方式将输入转化为输出。将黑匣子算法应用于司法等公共生活的各个方面将产生深远的社会和道德影响。机器学习技术的发展正在全速前进。然而，监控和故障排除的方法却落后了。
人工智能平台试点资助申请.docx
有各种利用大型语言模型的 AI 平台，教育工作者正在探索将其用于 PK-12 学习环境。这些平台可以为学生和教师提供各种支持。这项竞争性资助机会将资助订阅费和专业发展支持，用于学生高剂量辅导并通过使用 AI 平台减少教师工作量。这一机会的愿景是专注于 AI 平台集成中的教师和学生群体。它可能用于支持特定的建筑、年级、学科领域或学生群体。鼓励学校根据学业影响数据关注学生的需求。
2022-01 残障人士辅助技术比较研究——电动轮椅行动辅助器的可用性
身体残疾一直是我们社区面临的一个大问题。衰老、疾病和其他变量都是造成这些问题的原因。这就是为什么电动轮椅被设计用来帮助身体残疾人的原因。轮椅使用者已经接触过各种旨在提高其行动能力的辅助技术。因此，不同的辅助技术最近在帮助轮椅使用者移动方面发挥了重要作用，这是因为技术变化太快了。最近流行的辅助技术包括操纵杆、脑机接口、语音识别、舌头驱动系统、眼动追踪器和吸气和吹气。然而，由于某些国家/地区个人之间的技术差距，一些最有益的辅助技术变得难以利用。本研究的目的是研究和回顾这些身体残疾辅助技术的比较研究。在研究中，将舌头驱动系统、眼动追踪器、语音识别和吸气和吹气技术与操纵杆辅助技术进行了比较。比较基于选定的参数，包括可用性命令、疲劳、响应时间、信息传输速率、效果和成本。根据研究结果，研究人员提出了适合发展中国家的配备辅助技术的轮椅设计方案。关键词：身体残疾、电动轮椅、辅助技术、发展中国家。_______________________________________________________________________________________________ 1. 引言
引用：Arteev DS、Sakharov AV、Nikolaev AE、Zavarin EE、Tsatsulnikov AF，基于 2DEG 的多层 AlGaN/GaN 异质结构，具有较低的 sh
由于 III-N 材料体系的独特性质，AlGaN/GaN 基异质结构可用于制造高电流 (> 1 A/mm [1, 2]) 和高功率 (> 40 W/mm [1]) 的高电子迁移率晶体管和肖特基势垒二极管等器件。此类结构中二维电子气 (2DEG) 浓度的典型值为 N s = 1.0–1.3·10 13 cm -2，电子迁移率 μ ~ 2000 cm 2 V -1 s -1 。通过增加势垒层中的 Al 摩尔分数进一步增加浓度会受到应变弛豫的阻碍 [3]。此外，当 2DEG 密度增加时，2DEG 迁移率通常会大幅下降 [4]，因此电导率保持不变甚至变得更低。使用具有多个 2DEG 的多通道设计的结构可能是实现更高电导率的替代方法 [5, 6]。有关 GaN 多通道功率器件的进展、优点和缺点的更多详细信息，请参阅最近的评论文章 [6]。这种设计能够在不降低迁移率的情况下增加总电子浓度。然而，强的内部极化电场会导致导带能量分布发生显著改变，因此一些无意掺杂的结构的通道可能会完全耗尽，总电导率会明显低于预期。另一方面，向势垒层引入过多的掺杂剂可能会导致寄生传导通道的形成。因此，需要优化设计。在本文中，我们研究了单通道和三通道 AlGaN/AlN/GaN 异质结构的设计对其电学性能的影响。