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▪ 审查并批准 COA 变更请求 ▪ 指定其他交叉验证规则或安全规则 ▪ 审查/批准日记帐分录 ▪ 批准调整并关闭期间 ▪ 批准期间关闭和打开活动 ▪ 监督总帐会计师 ▪ 监督政策变更以及 GASB、FASB 会计准则变更 ▪ 业务流程文档管理员 ▪ 促进透明度 ▪ 对于 SBF：管理外部审计和多个实体 990 和 990T；相关州税申报 ▪ 负责 1042 和 1099 报告 ▪ 培养团队中的领导者
从... 预测视觉感知和工作记忆负荷
摘要 — 近年来，使用生理传感器预测工作量的方法多种多样。然而，这些方法中的大多数都是在小数据集上训练模型，大脑中的通道位置数量很少，这限制了模型在参与者、任务或实验会话之间迁移的能力。在本文中，我们介绍了一种新方法，该方法使用基于认知负荷理论的方法并采用结合注意力机制和自监督标签增强 (SLA) 的双向门控循环单元 (BiGRU)，对大量跨参与者和跨会话的高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 数据集进行建模。我们表明，我们提出的 CNN-BiGRU-SLA 模型可以学习和分类不同级别的工作记忆负荷 (WML) 和视觉处理负荷 (VPL) 在不同参与者之间。重要的是，我们利用多标签分类方案，我们的模型经过训练可以预测同时发生的 WML 和 VPL 水平。我们使用留一法 (LOOCV) 和 10 倍交叉验证来评估我们的模型。使用 LOOCV，对于二元分类（关闭/打开），我们在 22 位参与者（每位参与者参加了 2 次会话）中获得了 WML 的 0.9179 F1 分数和 VPL 的 0.8907 F1 分数。对于多级（关闭、低、高）分类，我们获得了 WML 的 0.7972 F1 分数和 VPL 的 0.7968 F1 分数。使用 10 倍交叉验证，对于多级分类，我们获得了
脑电图谱的机器学习在GABA能麻醉期间对无意识进行了分类
在当前的麻醉学实践中，麻醉师推断出无意识状态，而无需直接监测大脑。药物和患者特异性的脑电图（EEG）特定的麻醉引起的潜意识的特征已被鉴定。我们将机器学习方法应用于构建分类模型，以在麻醉引起的无意识期间对无意识状态的实时跟踪。我们使用交叉验证选择和训练最佳性能模型，使用33,159 2S段的脑电图数据记录在7位健康志愿者中，他们收到了丙泊酚越来越多的兴奋剂，同时响应刺激，以直接评估无意识。在相同条件下收集的3个剩下的志愿者（中位志愿者AUCS 0.99-0.99）对13,929 2s EEG段进行测试时，的交叉验证模型表现出色。 模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括，这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚，并使用不同的硬件（中位患者AUC 0.95-0.98），并在病例中采取了模型预测，并采取了模型预测。 对17例接受七氟醚（单独或除丙泊酚之外）的患者的表现也很强（AUC中位数为0.88-0.92）。 这些结果表明，即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试，EEG光谱特征也可以预测不同意性。的交叉验证模型表现出色。模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括，这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚，并使用不同的硬件（中位患者AUC 0.95-0.98），并在病例中采取了模型预测，并采取了模型预测。对17例接受七氟醚（单独或除丙泊酚之外）的患者的表现也很强（AUC中位数为0.88-0.92）。这些结果表明，即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试，EEG光谱特征也可以预测不同意性。有了高性能的无意识预测，我们可以准确地监测麻醉状态，并且该方法可用于设计输液泵，以对患者的神经活动有明显的反应。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
用于脑肿瘤分割的全自动深度学习网络
我们开发了一种使用深度学习进行脑肿瘤分割的全自动方法；使用了来自 BraTS2018 数据集的 285 个具有多参数磁共振图像的脑肿瘤病例。我们设计了 3 个独立的 3D-Dense-UNets，将复杂的多类分割问题简化为每个子组件的单独二元分割问题。我们实施了 3 倍交叉验证来推广网络的性能。整个肿瘤 (WT)、肿瘤核心 (TC) 和增强肿瘤 (ET) 分割的平均交叉验证 Dice 分数分别为 0.92、0.84 和 0.80。然后，我们使用 285 个病例中的 265 个重新训练各个二元分割网络，其中 20 个病例用于测试。我们还在来自 BraTS2017 验证数据集的 46 个病例、来自 BraTS2018 验证数据集的 66 个病例和来自独立临床数据集的 52 个病例上测试了该网络。在 20 个保留测试用例中，WT、TC 和 ET 的平均 Dice 分数分别为 0.90、0.84 和 0.80。在 BraTS2017 验证数据集、BraTS2018 验证数据集和临床数据集上，WT、TC 和 ET 的平均 Dice 分数分别为：0.90、0.80 和 0.78；0.90、0.82 和 0.80；以及 0.85、0.80 和 0.77。开发了一种全自动深度学习方法将脑肿瘤分割成其子成分，该方法在 BraTS 数据集和独立临床数据集上实现了高预测准确率。该方法有望应用于临床工作流程。
使用机器学习技术检测QRS复合物的分类
检测过早的心室收缩（PVC）在心脏学领域至关重要，不仅是改善卫生系统，而且还要减少手动分析心电图（ECG）的专家工作量。PVC是一个无害的常见发生，以额外的心跳为代表，其诊断并不总是容易识别，尤其是在长期手动ECG分析完成时。在某些情况下，与其他病理相关时可能会导致灾难性后果。这项工作介绍了一种使用机器学习技术识别PVC的方法，而无需提取功能和交叉验证技术。特别是使用了一组六个分类器：决策树，随机森林，长期术语记忆（LSTM），双向LSTM，RESNET-18，MOBILENETV2和SHUFFLENET。已经对从MIT-BIH心律失常数据库中提取的数据进行了两种类型的实验：（i）原始数据集和（ii）构成数据集。Mobilenetv2在两个实验中都出现了高性能和PVC最终诊断结果的有希望的结果。最终结果显示第一个实验中的精度为99.90％，尽管未使用特征检测技术，但在第二个实验中显示了99.00％。我们使用的方法是专注于分类而无需使用fe fe fearture提取和交叉验证技术，使我们能够提供出色的性能并获得更好的结果。最后，这项研究将其定义为理解深度学习模型不正确分类的解释的第一步。
大数据和数据科学在教育和医疗领域的应用十年回顾报告
在方法论和透明度领域，各组织认识到在时间敏感的项目中保持严格和透明的方法的重要性。传统和新数据源的整合带来了方法论挑战，但来自多个数据源的叙述的一致性和交叉验证已成为关键。创新格局在一定程度上受到联合国等组织传统僵化结构的阻碍，法律限制和内部结构有时会阻碍向现代技术和创新实践的推动。然而，包括经合组织和国家统计局在内的一些组织已经实现了向数据协调的转变，并在数据协调方面处于领先地位。
疾病预测中数据挖掘的实施...
在预测糖尿病的数据挖掘的实施研究中，研究人员使用了源自Kaggle的数据库，多达768个数据，其中有9个糖尿病指标。本研究使用2种方法，即随机森林和XGBoost来分析糖尿病的预测。这项研究经历了预处理的几个阶段，以处理初始数据，然后再通过随机森林和XGBoost之间的两个建模主题进行测试，使用交叉验证5测试以确定最佳参数。使用精度，精度，召回和F1得分的矩阵评估。
荷兰NO2和PM2.5的小时土地使用回归建模。
年平均土地利用回归（LUR）模型已被广泛用于评估空气污染暴露的空间模式。但是，它们无法捕获空气污染中的昼夜变异性，因此可能导致动态暴露评估有偏见。在这项研究中，我们旨在使用LUR算法对荷兰的两种主要污染物（第2和PM 2.5）进行平均小时浓度。，我们建模了2016年至2019年平均小时浓度的空间变化，合计为两个季节，以及两种工作日类型。使用了两种建模方法，有监督的线性回归（SLR）和随机森林（RF）。潜在的预测因子包括种群，道路，土地利用，卫星检索和化学转运模型污染估计具有不同缓冲尺寸的变量。我们还使用小时监控数据从2019年的年度模型进行了时间调整，以将其性能与小时建模方法进行比较。结果表明，每小时2个模型的总体表现良好（5倍交叉验证r 2 = 0.50 - 0.78），而PM 2.5进行中等（5倍交叉验证r 2 = 0.24 - 0.62）。在第2号和PM 2.5中，温暖季节的表现都比寒冷的季节差，周末比工作日还差。两种污染物的RF和SLR模型的性能相似。对于SLR和RF，与工作日相比，在周末型号中选择了更大的缓冲尺寸的变量，代表背景浓度的变化，与冷季相比，在周末模型中选择了更频繁的变量。年度平均模型的时间调整总体上比两种建模方法都要差（无2小时r 2