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用于植物压力检测的高光谱图像分析
及早发现植物应激对于预防植物的终末应激和最大限度地减少急性和慢性生产力损失至关重要。损害的严重程度取决于从开始到检测的时间。在果园层面，任何补救措施的有效性都取决于及时发现和确定应激的原因。人类视觉是独特而全面的，但受个人对光的感知差异的影响，这导致对植物应激症状的颜色和模式的评估不一致。许多研究报告了对视觉应激评估的评级存在很大差异（Sherwood 等人，1983 年；Shokes 等人，1987 年；Weber 和 Jorg，1991 年；Nutter 和 Schultz，1995 年）。Fredericksen 和 Skelly（1994 年）报告称，在出现臭氧损伤的明显症状之前，净光合速率下降了 14%。遥感技术提供了一种评估植物压力的客观、一致的手段，并且能够记录可见光范围（400 – 700 nm）之外的较长波长中的重要光谱细节。
使用机器学习技术分析不平衡的中风预测数据集
摘要摘要中风是一种以脑内血管破裂为特征的疾病，可导致脑损伤。当大脑的血液和必需营养素供应中断时，可能会出现各种症状。本研究的主要目标是使用机器学习和深度学习来预测早期发生脑中风的可能性。及时发现中风的各种警告信号可以显著降低中风的严重程度。本文对特征进行了全面的分析，以提高中风预测的有效性。从 Kaggle 网站上获取了一个可靠的中风预测数据集，以衡量所提算法的有效性。该数据集存在类别不平衡问题，这意味着负样本总数高于正样本总数。结果基于使用过采样技术创建的平衡数据集报告。这项提案的工作使用 Smote 和 Adasyn 来处理不平衡问题，以获得更好的评估指标。此外，与原始不平衡数据集和其他基准测试算法相比，使用 Adasyn 过采样利用平衡数据集的混合神经网络和随机森林 (NN-RF) 实现了 75% 的最高 F1 分数。
NAMA 苏里南项目需求
确保可持续性：• 社区所有权：通过让当地居民参与决策和运营，鼓励社区参与和拥有所有权。• 当地就业：培训当地个人进行项目维护和管理，创造就业机会并确保当地专业知识。• 定期维护：制定日常维护和维修计划，确保系统长期高效运行。• 关税结构：实施公平且负担得起的关税结构，以覆盖运营成本并鼓励继续使用。• 能源效率计划：教育用户了解节能做法，以最大限度地延长系统的使用寿命。• 监测和评估：持续监测系统的性能，及时发现和解决问题。• 法律框架：确保项目遵守当地法规，并根据不断变化的法律要求进行结构化。• 长期承诺：制定项目可持续性的长期承诺计划，并提供持续的支持、扩展和升级。• 公众意识：持续开展公众意识活动，强调项目的好处和能源可持续性的重要性。
基于集成的脑卒中预测人工智能系统
摘要：及时发现并采取积极措施避免中风至关重要，因为这种疾病很可能导致严重残疾或致命后果。对于缺血性和出血性中风，必须及时使用适当的溶栓或抗凝药物。关键的初始阶段围绕及时识别中风的初始指标（个体之间可能有所不同）并在规定的治疗窗口内及时寻求医疗干预。本研究介绍了一种基于机器学习的系统，该系统采用实时测量心电图 (ECG) 和光电容积描记法 (PPG) 数据来以有意义的方式预测和解释中风预后症状。为了实现实时中风预测，我们开发并实施了一种集成结构投票分类器，该分类器结合了 SVM、随机森林和决策树分类器。这种方法可以准确预测患者的中风诊断，并且可以通过利用患者的 ECG 和 PPG 属性数据轻松实施。关键词：深度学习、机器学习、心电图（ECG）、光电容积描记法（PPG）、实时脑卒中预测
使用 Vision Transformer 区分恶意无人机
摘要：无人机因其大小和工作量各不相同而广泛用于各种应用，例如监视、导航、在自主农业系统中喷洒农药、各种军事服务等。然而，携带有害物体的恶意无人机经常被用来侵入禁区并袭击关键公共场所。因此，及时发现恶意无人机可以防止潜在的危害。本文提出了一种基于视觉变换器 (ViT) 的框架来区分无人机和恶意无人机。在提出的基于 ViT 的模型中，无人机图像被分割成固定大小的块；然后，应用线性嵌入和位置嵌入，最终将得到的向量序列输入到标准 ViT 编码器。在分类过程中，使用与序列相关的额外可学习分类标记。将提出的框架与几个手工制作的深度卷积神经网络 (D-CNN) 进行了比较，结果表明，提出的模型的准确率达到了 98.3%，优于各种手工制作的和 D-CNN 模型。此外，通过将所提出的模型与现有的最先进的无人机检测方法进行比较，证明了所提出的模型的优越性。
盐水混合 BMP 情况说明书 13 修订版 04/2023
盐水储存设施必须满足以下所有条件：· 盐溶液具有极强的腐蚀性。确保与盐水接触的设备由耐腐蚀材料制成，例如高密度聚乙烯、不锈钢或玻璃纤维。· 盐水或氯化镁等液体除冰材料应存放在维护良好且贴有标签的储罐中。· 存放 1000 加仑或更多盐水的室外储存区必须具有二级密封结构。二级密封结构应由与盐兼容的材料制成，并带有屋顶。· 二级密封结构必须建造成容纳以下较大容量：Þ 密封结构内所有容器总容量的 10%，或 Þ 密封结构内最大储存容器容量的 110%。· 二级密封结构必须允许检查储罐或容器，及时发现任何泄漏并回收任何溢出物，以及清除和妥善处理任何捕获的沉淀物，以便始终保持最低所需容量。 · 室内储存的盐水必须加以管理，以免排放物进入排水沟、地下水或地表水。如果有地漏，则必须将其堵住，除非它连接到储水箱，或获得弗吉尼亚州环境质量部颁发的排放许可证。您的设施 SWPPP 应包含持有的任何许可证的文件。
重症监护病房中的急性肾损伤：......
摘要：简介：急性肾损伤的特征是肾小球滤过能力暂时下降，并导致重症监护患者的死亡率很高。目的：描述成人重症监护病房中急性肾损伤的发展、治疗和结果的相关方面。材料和方法：在波多黎各伊瓜苏市的一家公立医院进行分析、回顾和定量研究。该人群包括 51 份住院超过两天并出现急性肾损伤的患者的医疗记录。使用卡方检验，指定 p < 0.05 的值以表示统计显著性。结果：急性肾损伤患者大多数年龄超过 60 岁（62.7%）、男性（57%）、巴西国籍（92.2%）且患有高血压（60.8%）。最初的症状是无尿和/或少尿和水肿（83.7）。有证据表明使用了抗生素（90.3%）、机械通气（80.4%）和皮质类固醇（84%）。患者需要血液透析（23.5%），频率为每天一次（83.3%），住院时间超过 14 天（54.9%），并出现死亡（45.1%）。结论：鉴于该临床状况的死亡率较高，因此强调继续教育的相关性，以便及时发现与该临床状况的出现相关的方面。关键词：急性肾损伤；住院；肾衰竭。
根据临床情况处理低钠血症
低钠血症（低钠，血清钠水平 < 135 mEq/L）是临床实践中最常见的电解质紊乱，影响多达 15%-30% 的住院患者 [1]。低钠的特征是水相对于可交换体内总钠过多，而可交换体内总钠可以是正常、增加或减少。因此，低钠可根据患者的液体量状态（正常容量性、低容量性和高容量性低钠）或血浆张力（即有效渗透压）（等渗性、高渗性和低渗性低钠）进行分类。低渗性低钠是日常临床实践中最常见的形式 [2]。严重低钠，尤其是急性发作（即在 48 小时内）时，可能因脑水肿而出现严重的神经系统症状，如果不及时发现和治疗，可能会危及生命 [3]。然而，即使是轻度低钠血症（130-134 mEq/L）也可能与其他密切相关的临床问题有关，这些问题往往是隐匿的，几乎没有症状，如骨质脱矿或步态不稳和注意力缺陷，这可能会增加跌倒和骨折的风险，尤其是在老年人中[4-8]。因此，最近的荟萃分析表明，即使是轻度的低钠血症也会在不同临床环境下增加死亡风险[9]，同时还会导致
自我调节学习策略在运动技能培养中的作用
本研究旨在确定自我调节学习策略对高中一年级学生运动过度活跃和学习篮球跳投技巧的影响。研究人员在实验前和实验后采用了实验设计，实验组和对照组。这项研究是在 2017-2018 学年在 Al-Rusafa II 教育总局 Al-Fursan 高中进行的。使用多动量表对 15-16 岁的男学生进行了调查，以发现与研究问题相对应的现象。特意选择了在这个量表上得分 (28) 的学生来代表 (36.842%) 的原始社区。他们被分成两个相等的组：研究组和对照组。每组包括 (14) 名学生。研究人员为研究组准备了六个教育单元，用于体育课。研究结果表明，自我调节学习策略已证明其在减少多动症方面的有效性以及对体育课的良好投资。自我调节学习策略在高中一年级篮球跳投的学习中被证实具有有效性。研究者建议高中体育课中应注重定期的心理测量，及时发现不良行为，并将其转变为积极有效的行为；同时应培训教师，培养其在体育课中运用教学策略的能力，关注策略的现代性。
使用基于深度 CNN 的方法预测中风疾病
摘要 — 中风是一种疾病，当血管堵塞或出血时，会中断或减少大脑的血液供应，导致脑细胞开始死亡。它会导致多个器官残疾或意外死亡。中风患者的治愈时间取决于器官的症状和损伤。如果患者及时发现并缓解危险，则多达 80% 的病例可以避免中风。随着医学成像机器学习的进步，早期识别中风的可能性很大，这对诊断和了解这种致命疾病起着至关重要的作用。考虑到上述情况，在本文中，我们提出了一种卷积神经网络 (CNN) 模型作为一种解决方案，可在早期预测患者中风的概率，以实现最高的效率和准确性。该模型是多层感知器的改进版本，它包括信息、输出层和许多秘密层。预测模型中使用的数据集是医疗保健数据集，它具有 11 个特征，并且只有一个目标类作为结果。因此，我们还应用了一些特征选择方法来提取分类中贡献最大的特征。将模型准确率与其他机器学习模型进行了比较，发现该模型比其他模型更好，准确率达到 95.5%。索引术语 — 中风预测、机器学习方法、数据挖掘、神经网络、CNN