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施肥对可可（Theobroma）的影响......
对可可幼苗在苗圃阶段施肥的意义理解不足是可可作物产量和盈利能力的一个重大问题，因为它会对可可产量产生负面影响。因此，制定适当的施肥计划至关重要，另一方面要补充提取的养分并保持土壤健康。本研究旨在评估不同剂量的 N、P、K、Ca 和 Mg 肥料对苗圃条件下可可 (Theobroma cacao L.) 幼苗 (FEAR-5) 生长发育的影响。采用完全随机设计，有五种处理和三次重复。根据可可幼苗（2 至 6 个月大）的施肥建议确定处理方法（即 N 2.4g、P 0.6g、K 2.4g、Ca 2.3g 和 Mg 1.1g），据此我们根据土壤分析得出了五种处理方法：处理方法：T1= 建议施肥，T2= 根据土壤分析
使用机器学习Sreekumari S 1，Rajni Bhalla 1和Geetha Ganesan 2
抽象的心脏是负责整个身体循环血液的主要器官，在社会中引起的心脏病引起了极大的关注。诊断心脏病给医生带来了重大挑战。研究人员已经探索了多种预测方法来解决此问题。这些预测的准确性仍然是关键的考虑因素。在这项研究中，我们专注于五种不同的机器学习算法，包括随机森林，决策树分类器，逻辑回归，k-neartiment邻居分类器以及带有网格搜索的决策树分类器。此外，我们开发了一个合奏模型，其主要目标是准确预测心脏病。我们的分析利用了Kaggle的心脏病数据集，在检查的五种算法中，决策树分类器的精度最高为92％。这一发现突出了其在预测心脏病方面的有效性。
利用多物种基因组快速鉴定细菌杆状形态的关键基因
图1 五种机器学习算法在训练集上的预测结果注：SVM：支持向量机算法，CTree：条件推理树算法，Decision_tree：决策树算法，Naive_Bayes：朴素贝叶斯算法，Random_Forest：
引用：Guan X, Zhang Y, Wushouer H, et al . 中国抗癌疗法报销清单差异：一项观察性研究。BMJ Open
摘要 目的 要获得价格昂贵的抗癌药物通常需要保险覆盖。将此类药物纳入报销清单是实现报销的第一步。我们评估了 2009 年至 2018 年期间世卫组织基本药物清单中抗癌药物在中国的报销情况。 设置和研究设计 使用公开数据，我们评估了第 20 版世卫组织基本药物示范清单 (EML) 中列出的哪些抗癌药物被纳入了中国国家报销药品清单 (NRDL)。对于世卫组织 EML 中的五种目标抗癌药物，我们还评估了它们被纳入中国 31 个省级报销药品清单 (PRDL) 的情况。使用逻辑回归检验目标抗癌药物的纳入是否与省级经济水平相关。主要结果测量 2017 年前后将五种靶向抗癌药物纳入国家医保目录和省级医保目录的情况。结果 2017 年国家医保目录涵盖了 WHO 基本药物清单上的所有抗癌药物（除一种当时未在中国批准的药物外），到 2018 年，所有 31 个省级医保目录都列出了除尼洛替尼以外的靶向抗癌药物；在 2017 年国家医保目录覆盖规定之前，四个省份已经覆盖了所有五种靶向抗癌药物。省级经济水平和特定癌症的地区发病率似乎与五种靶向抗癌药物纳入省级医保目录无关。结论我们的研究结果表明，通过将药物纳入国家和省级报销清单，中国在促进靶向抗癌药物的可及性方面迈出了重要的第一步。需要进一步研究以确定将其纳入省级医保目录是否提高了中国高价靶向抗癌药物的可及性、适当使用和可负担性。
2021 年 NHANES 平衡程序手册
3.3.1 MRT 的描述 ................................................................ 3-8 3.3.2 平衡预测试问题 ................................................................ 3-9 3.3.3 应试者的准备 ................................................................ 3-10 3.3.4 定位 SP ............................................................................ 3-10 3.3.5 五种测试条件 ...................................................................... 3-11 3.3.6 评分协议 ............................................................................. 3-25 3.3.7 安全协议 ............................................................................. 3-26
Avey：一种用于自我诊断的精确 AI 算法
医疗自我诊断算法（或症状检查器）正日益成为数字健康和我们日常生活中不可或缺的一部分。在本文中，我们介绍了基于人工智能 (AI) 的症状检查器 Avey。同时，我们提出了一种全面的实验方法，利用标准临床插图方法来评估症状检查器。基于此方法，我们编制并同行评审了迄今为止该领域最大的基准插图套件。之后，我们定义了七个准确度指标，并利用这个插图套件从不同角度评估 Avey 和其他五种流行症状检查器的性能。此外，我们将 Avey 的准确度与三名平均经验为 16.6 年的经验丰富的初级保健医生进行了比较。结果显示，Avey 的表现明显优于五种症状检查器，并且比医生的表现更佳。