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对新加坡在我们的可持续发展中的进步进行分类的方法
（2025年1月）I。简介新加坡一直在报告和监视基于联合国GIF的可持续发展目标（SDG）实施的进展，其中包括17个具有169个目标和248个指标的SDG。此方法学说明描述了如何对每个指标和目标进行颜色编码，以表示新加坡在获得2030年议程方面取得的当前进度。II。 概述当前有几种测量可持续发展目标进度的方法。 新加坡使用的方法主要取决于其SDG Progress Chart Chart 2022 2中使用的联合国统计局（UNSD）的SDG Progress Tocry Tocry Tocry Note Note方法1（其中呈现了36个选定的SDG指标的全球和区域进度的快照），并进行了一些修改，以适合新加坡的本地环境。 新加坡的可持续发展目标是根据所有指标的趋势增长建立的。 每个指标都根据其趋势评估性能将颜色编码为4彩模式。 涉及一个以上的指标系列（例如，在卫生工作者密度上可持续下达3.c.1，包括针对医生，护士，牙医和药剂师的单独数据系列），计算中使用了所有单个子指标。 但是，对于分类的指标（例如，按性别或年龄分类），仅考虑整个序列（即总数）。 分析中使用的数据和信息来自政府机构和国际认可的资源，这些资料在新加坡统计局（DOS）维护的SINGSTAT网站上的SDG网页3中显示。 iii。 方法论1。II。概述当前有几种测量可持续发展目标进度的方法。新加坡使用的方法主要取决于其SDG Progress Chart Chart 2022 2中使用的联合国统计局（UNSD）的SDG Progress Tocry Tocry Tocry Note Note方法1（其中呈现了36个选定的SDG指标的全球和区域进度的快照），并进行了一些修改，以适合新加坡的本地环境。新加坡的可持续发展目标是根据所有指标的趋势增长建立的。每个指标都根据其趋势评估性能将颜色编码为4彩模式。涉及一个以上的指标系列（例如，在卫生工作者密度上可持续下达3.c.1，包括针对医生，护士，牙医和药剂师的单独数据系列），计算中使用了所有单个子指标。但是，对于分类的指标（例如，按性别或年龄分类），仅考虑整个序列（即总数）。分析中使用的数据和信息来自政府机构和国际认可的资源，这些资料在新加坡统计局（DOS）维护的SINGSTAT网站上的SDG网页3中显示。iii。方法论1。趋势评估在指标级别的趋势评估量衡量指标从2015年的基准年或最接近的参考年度（如果没有2015年没有数据）到最新可用数据的最新参考年度。趋势由四种评估颜色表示，如表1所述。不同的公式用于涉及的趋势评估：（a）没有显式数值目标的指标，以及（b）具有显式数值目标的指标。具有显式数值目标的指标如GIF SDG目标，全局元数据和/或UNSD的SDG进度图技术注释2022所示。截至2024年12月底，有145个指标具有明确的目标或所需的趋势，以及至少有两个数据点可用于新加坡，这些数据点已被确定并包括在附件中列出的评估中。如果指标的当前级别已经达到或几乎达到了数值目标，则其趋势评估将被指定为默认情况下的“良好/公平进度”。否则，其趋势评估是根据表1中总结的方法确定的，并在后续段落中进一步描述。为了更好地认识到新加坡为达到专门针对没有量化数据的指标而做出的可持续发展目标而做出的渐进式努力，但适用于新加坡，可持续发展目标跨部门委员会已积极地参与了有关新加坡政府机构，以评估针对此类
和关税法（《共和国法》第10863条）和2017年委员会命令第4.9条 - （有关关税分类的提前裁决的程序
基于食品药品监督管理局（FDA），材料安全数据表和提交的包装插入物的产品注册证书，主题文章是一种抗肿瘤（叶酸类似物），其形式为白色偶然化粉末，用于静脉输液液，包含500 intemected（含有500次），含量为500颗果糖（作为异常disodium disodium disodium disodium disodium hemipententrate and excipipipients）。pemetrexed是一种多靶向的抗癌剂，它通过破坏对细胞复制必不可少的至关重要的叶酸依赖性代谢过程来发挥其作用。pemetrexed与顺铂结合使用，用于治疗化学疗法的幼稚患者，患有无法切除的恶性胸膜间皮瘤，以及对局部晚期或转移性Nori-small细胞肺肺癌以外的局部晚期或转移性诺里 - 小细胞肺癌的一线治疗。包装在包装盒中的I型无色玻璃小瓶中，主题文章应在建议的剂量下通过静脉输液进行重组和稀释。
增强垃圾分类的Resnet-50
随着人们的物质生活水平继续提高，房屋的类型和数量 - 持有垃圾的类型和数量迅速增加。因此，迫切需要开发一种合理有效的垃圾分类方法。这对于资源回收和环境改进非常重要，并有助于生产和经济的可持续发展。但是，由于大量模型参数，现有的基于深度学习的垃圾图像分类模型通常会遭受低分类精度，鲁棒性不足和慢速检测速度的影响。为此，提出了一个新的垃圾图像分类模型，并以Resnet-50网络为核心架构。特别是，首先提出了一个冗余特征融合模块，使该模型能够充分利用有价值的功能信息，从而提高其性能。同时，该模块从多尺度功能中滤除了冗余信息，从而减少了模型参数的数量。第二，Resnet-50中的标准3×3卷积被替换为深度分离的卷积，从而显着提高了模式的计算效率，同时保留了原始卷积结构的特征提取能力。最后，为了解决阶级不平衡问题，加权因素被添加到焦点损失中，旨在减轻类不平衡对模型性能的负面影响并增强模型的鲁棒性。trashnet数据集的实验结果表明，所提出的模型有效地减少了大小的数量，提高检测速度并达到94.13％的准确性，超过了现有的基于深度学习的废物图像分类模型的绝大多数，表明其固定实用值。
机器学习方法是在火星上识别和分类的Rampart陨石坑。 J.M. Williams 1（Jwilliams4@unm.edu），A.C。Buie 1，D.P。梅森1，
简介：冲击壁是火星和许多其他行星体的无处不在地质过程，对于整个太阳系中岩石和冰冷体的表面相对年龄至关重要；在过去的数十亿年中，包括古代和现代火星都发生了这样的火山口事件[1]。这些陨石坑可以根据其形态和形成过程进行分类，包括作为斜坡型特征。在火星上对这些火山口形态的分类历史上已经证明了困难和耗时，这主要是由于1）缺乏质量，高分辨率图像和2）图像的巨大图像。我们的新方法试图通过使用基于机器学习的方法（ML）方法在MARS（32°N至32°S）中的较低纬度（32°N至32°S）内的准确分类的Rampart火山口数据库来纠正此问题。
图像分类的营养分析仪-IJRPR
开发营养分析仪的主要挑战包括缺乏营养含量的认识，因为许多人不知道每日食品的营养成分，例如水果，蔬菜，谷物和包装商品，导致不平衡的餐食和较高的慢性病风险。有限获取个性化饮食指南的机会进一步使事情变得复杂，因为通用准则无法解决年龄，体重，活动水平和特定健康目标（例如疾病管理）等独特的个人需求。此外，专业饮食建议通常需要大量的时间和金融投资，从而限制了偏远或服务不足地区的个人的访问。诸如糖尿病和高血压之类的慢性疾病需要特定的饮食干预措施，但许多人缺乏设计适当的进餐计划的知识或资源，从而导致疾病管理无效。实时营养分析的现有工具通常是不切实际，复杂或不准确的，令人沮丧的更健康的习惯。缺乏可访问的，用户友好的饮食工具会导致饮食习惯不佳，生活方式疾病增加以及错过的机会利用技术来改善健康。
用于脑肿瘤 MRI 图像分类的混合量子图神经网络
脑瘤是成人和儿童第十大致死原因。及早发现和治疗可显著提高存活率。深度学习的最新进展已显示出使用磁共振成像 (MRI) 扫描识别和分类脑瘤的前景。本文介绍了一种集成经典和混合量子启发式图神经网络进行肿瘤分类的新方法。经典图卷积神经网络 (GCNN) 分析医学成像数据中的复杂关系，而混合量子图神经网络 (QGNN) 利用量子计算原理来提高性能。先前的研究强调了脑成像数据的多样性所带来的挑战。本研究比较了各种分类方法，强调架构、训练技术和性能指标。目的是训练和评估从 MRI 扫描中识别脑瘤的模型。混合 QGNN 表现出与先进的经典 GCNN 相当的准确度和损失指标，训练期间准确度从 0.41（41%）提高到 0.64（64%），验证数据集中的准确度从 0.31（31%）提高到 0.52（52%），从而展示了其在区分正常和肿瘤图像方面的有效性。
使用Resnet50进行面部印刷识别和分类的深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，其中神经网络算法模仿人脑以识别各种模式并自主做出决策。也称为深神经网络或深度学习，它是人工智能的核心组成部分，用于处理数据并生成有助于无人监督的决策的模式。深度学习在处理非结构化数据（例如图像，音频和文本）方面特别有用。它已成功应用于各个领域，包括机器人技术，人工视觉，自然语言处理，自主驾驶等。
轴承故障检测与分类的决策树模型比较研究
轴承故障诊断对于减少故障、提高旋转机械的功能性和可靠性至关重要。由于振动信号是非线性和非平稳的，提取特征以进行降维和有效的故障检测具有挑战性。本研究旨在评估基于决策树的机器学习模型在轴承故障数据检测和分类中的性能。提出了一种将基于树的分类器与派生的统计特征相结合的机器学习方法，用于局部故障分类。通过时域分析从正常和故障振动信号中提取统计特征，以开发基于树的 AdaBoost (AD)、分类和回归树 (CART)、LogitBoost 树 (LBT) 和随机森林树 (RF) 模型。
实施疾病分类的梯度提升...
摘要 - 在2型糖尿病的分类中梯度增强算法的应用在提高侵略性的准确性方面显示出显着的结果。这项研究教授了各种研究，这些研究使用梯度提升来通过使用医疗数据集来预测2型糖尿病。结果表明，该算法能够达到-82％，比其他方法（例如随机森林和幼稚的贝叶斯）更好。通过确定有助于糖尿病发展的重要特征，梯度不仅提高了准确性，而且还为预防和管理这种疾病提供了宝贵的见解。这项研究的结果证明了机器学习在糖尿病早期诊断中的潜力，这对于公共卫生管理很重要。
“用于临床上分类的定量MRI生物标志物...
摘要目的：本研究的目的是开发一种校准方法来说明回声时间（TE）的差异，并促进限制频谱成像限制评分（RSIR）作为定量生物标志物，以检测临床上有明显的前列腺癌（CSPCA）。方法：这项研究包括197例接受MRI和活检检查的连续患者； 97例被诊断为CSPCA（级≥2级）。在同一课程中获得了3次RSI数据：在TE = 90 ms时至少两次，TE = 90 ms（分别为Temin 1，Temin 1，Temin 1，Temin 2和Te90）。确定了线性回归模型，将TE90的C映射与Temin 1的参考c映射匹配，范围从前列腺内信号强度的95％到99个百分位。在每个患者的前列腺中，在每个患者的第98个百分位数中进行了比较。我们将校准的TE90（RSIR TE90CORR）和未校正的TE90（RSIRS TE90）与参考Temin 1（RSIRS TEMIN1）和重复的Temin 2（RSIRS TEMIN2（RSIRS TEMIN2）进行了比较。对敏感性，指定城市和区域评估了（crece）（cret）（cret）（cret）（cret）（RSIRB）2（RSIRS TEMIN1）（RSIRS TEMIN1）。结果：C 1，C 2，C 3和C 4的缩放因子分别为1.68、1.33、1.02和1.13。在非CSPCA情况下，RSIRS TEMIN2和RSIRS的第98个百分点temin1差异为0.27±0.86Si（平均值±标准偏差），而RSIRS TE90与RSIRS TE90不同于RSIRS TEMIN1 TEMIN1 temin1 temin1 vemin1差异1.82±1.20si。校准后，该偏置降低至-0.51±1.21SI，代表绝对误差的72％降低。校准后，平均差减少到-1.03SI，绝对误差降低了55％。对于CSPCA患者，RSIRS TEMIN2和RSIRS TEMIN1和RSIRS TE90和RSIRS TEMIN1之间的RSIRS temin2和RSIRS temin1和2.28±2.06Si之间的差异为0.54±1.98SI。在CSPCA（8.94SI）患者级分类的YouDen指数上，RSIRS TEMIN1的灵敏度为66％，特定率为72％。结论：所提出的线性校准方法对具有不同TE的采集产生相似的定量生物标志物值，分别为非CSPCA和CSPCA降低了TE诱导的误差72％和55％。