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World File Search System回归技术
对COVID的预测模型的全面回顾 -
本评论提供了对医疗保健中机器学习（ML）应用的深入探索，专门针对接种疫苗的个体的Covid-19预测模型。它强调了ML在疾病预测和预后中的关键作用，从而展示了其在大流行背景下增强医疗保健结果的潜力。Covid-19的主要挑战，例如无症状载体的高传输速率和遏制策略的有效性，以突出ML可以提供显着优势的领域。该研究旨在使用多种监督的ML回归技术（包括线性回归，Lasso，支持向量机和指数平滑）开发用于Covid-19传播的先进预测模型，应用于广泛的COVID-19患者数据集。这次审查产生的见解支持努力与COVID-19并改善公共卫生策略，证明ML对大流行管理和医疗保健的弹性的重要贡献。
混杂生理信号的多元卡尔曼滤波回归用于 fNIRS 数据的实时分类
意义：功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性技术，用于测量与神经功能相关的人体皮层血流动力学变化。由于其小型化潜力和相对较低的成本，fNIRS 已被提议用于脑机接口 (BCI) 等应用。与诱发神经活动产生的信号相比，大脑外生理产生的信号幅度相对较大，这使得实时 fNIRS 信号解释具有挑战性。通常使用结合生理相关辅助信号（例如短分离通道）的回归技术将脑血流动力学反应与信号中的混杂成分分离。然而，大脑外信号的耦合通常不是瞬时的，需要找到适当的延迟来优化干扰消除。
糖尿病和胰岛素剂量的预测建模...
harshitha14601@gmail.com和hemanthkumar@jnnce.ac.ac.in摘要：如今，糖尿病已经成为一种慢性疾病，管理这种疾病需要严格的定期饮食和锻炼，以避免各种健康问题和高血糖水平。要使血糖保持在人体正常水平，必须通过适当的胰岛素剂量建议糖尿病患者。很难预测适量的胰岛素对糖尿病患者。为此，使用机器学习（ML）方法来识别一个人患有糖尿病患者的天气，如果他/她患有适量的胰岛素，应向该患者建议使用适量的胰岛素。k-nearest邻居（KNN）技术可用于预测患者是否糖尿病患者，随机森林回归技术可用于为糖尿病患者提供适当数量的胰岛素剂量。使用上述技术生成结果。关键字：糖尿病预测，胰岛素剂量，K-Nearest邻居（KNN），随机森林回归，PIMA印度糖尿病数据集，机器学习
BCM4C04：业务定量技术
统计定量技术统计技术是在进行有关某些现象的统计查询中使用的那些技术。它们包括从数据收集到解释收集到的数据的所有统计方法。统计技术涉及：1。数据收集重要的统计方法之一是收集数据。有不同的方法来收集初级和辅助数据。2。中心趋势，分散，偏度和峰度度量中心趋势的度量是一种用于查找系列的平均值的方法，而分散量的测量用于查找系列中的可变性。偏度度量分布的不对称性测量，而峰度的度量测量分布中峰值的平坦度。3。相关性和回归分析相关性用于研究两个或多个变量之间的关系程度。另一方面，回归技术用于估计一个变量对另一个变量的值。
神经外科 - 重点
目的 全球每年约有 150 万人死于创伤性脑损伤 (TBI)。医生在早期预测重度 TBI 患者的长期结果方面相对较差。机器学习 (ML) 已显示出改善多种神经系统疾病预测模型的前景。作者试图探索以下几点：1) 与标准逻辑回归技术相比，各种 ML 模型的表现如何；2) 经过适当校准的 ML 模型是否可准确预测创伤后长达 2 年的结果。方法 对 2002 年 11 月至 2018 年 12 月期间在单个一级创伤中心接受治疗的重度 TBI 患者的前瞻性收集数据库进行了二次分析。使用格拉斯哥结果量表评估受伤后 3、6、12 和 24 个月的神经系统结果。作者使用 ML 模型（包括支持向量机、神经网络、决策树和朴素贝叶斯模型）通过入院时可用的临床信息预测所有 4 个时间点的结果，并将性能与逻辑回归模型进行了比较。作者试图预测不利与有利的结果（格拉斯哥结果量表评分为 1-3 vs 4-5）以及死亡率。使用具有 95% 置信区间和平衡准确度的受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 评估模型的性能。结果在数据库的 599 名患者中，作者分别在创伤后 3、6、12 和 24 个月纳入了 501、537、469 和 395 名患者。在所有时间点，使用各种建模策略，死亡率的 AUC 范围为 0.71 至 0.85，不良结果的 AUC 范围为 0.62 至 0.82。决策树模型在多个时间点的不良结果和死亡率方面的表现都比所有其他建模方法差。其他任何模型之间均无统计学显著差异。经过适当校准后，模型在不同时间点的变化很小（0.02–0.05）。结论本文测试的 ML 模型在 TBI 预测方面的表现与逻辑回归技术相当。TBI 预测模型可以预测受伤后 6 个月至 2 年的结果。
通过具有排序损失的神经网络匹配抗癌化合物和肿瘤细胞系
计算药物敏感性模型可以识别出在治疗剂量下可能对癌细胞系达到最高疗效的靶向药物成分，从而有可能改善治疗结果。最先进的药物敏感性模型使用回归技术来预测药物对肿瘤细胞系的抑制浓度。这个回归目标与药物敏感性模型的这两个主要目标并不直接一致：我们认为药物敏感性建模应该看作是一个排序问题，其优化标准是量化药物对癌细胞系的抑制能力相对于其对健康细胞的毒性。我们对成熟的药物敏感性回归模型 PaccMann 进行了扩展，该模型采用排序损失，并关注抑制浓度与治疗剂量范围的比率。我们发现，排名扩展显著增强了模型根据体外数据识别针对未见肿瘤细胞谱的最有效抗癌药物的能力。
基于放电电压降低的电池储能量
本研究提出了一种方法，该方法可以使用放电电压下降曲线在储能系统（ESS）中使用放电电压下降曲线来预测锂离子电池寿命的终结。该方法是根据发现随着循环循环而增加的发现，即锂离子电池的电压下降，并且可能与剩余容量有关。关键想法是在使用ESS期间以恒定的C率插入全部充电和放电的额外周期。在这个周期中，电压下降和容量之间的关系是通过回归技术离线建立的。然后将其用于估计电池周期期间的SOH和RUL。粒子滤波器（PF）算法应用于该末端，其中分别以降解和回归模型为状态和测量模型，并以样品的形式估算容量。然后将所获得的样品用于预测未来的行为，从中确定了RUL分布。研究的结论是，锂离子电池的电压下降可能是电池健康的良好指标，而PF是一个有用的工具，即使在用途周期中间的电荷放电条件发生变化时，也可以准确预测统治。
非洲的金融发展和影子经济：
该研究使用41个非洲国家的数据调查了金融发展对非洲影子经济的影响。非正式输出，由Elgin等人计算。（2021），三个金融发展指标分别来自世界银行和国际货币基金组织（IMF）。动态面板分数回归技术被采用了，因为它可以更好地捕捉非洲经济的本质和影子经济的异质性质。研究表明，非洲的平均国际足联和FID分别为0.074和0.160。建议从金融机构获得信贷，以及非洲信贷和其他金融服务的覆盖范围很低，并且可能伴随着高度的瓶颈。FIE平均为0.520；建议将非洲金融机构的信贷用于其预期目的。但是，必须与其他宏观经济目标（尤其是城市化）一起追求金融发展。关键字：影子经济，金融发展，撒哈拉以南非洲，经济发展分类：C33，E44，G23，O17，P52，F43，F43，G20，G20，G21 1。简介
在农业综合企业中导航可持续性
摘要该研究确定了在组织氛围中影响组织绩效的主要因素。出于数据收集目的，通过使用目的性随机抽样技术选择了来自两家领先的农业综合企业食品提供商公司的300名员工的样本。通过多元回归技术，组织工作的清晰度，共同责任，工作生活平衡，健康保险和医疗设施，财务奖励，鼓励参与能力建设计划，灵活性，促进多样性对组织的绩效产生了积极影响，而对员工的认识和创新活动却差不多，这是对组织的认识。这些结果有助于为员工的满意度和组织承诺，组织绩效和可持续的农业综合综合企业提供一个空间。最终，这些发现将对从业者，政策制定者和农业综合企业提供商公司有用。关键词：可持续的农业综合企业。组织绩效。组织气候。工作生活平衡。员工满意度。
6月30日 - 2024年7月4日 - MIMEP替代冷却器植物，并通过强化学习算法优化 - 国际电气工程委员会（ICEE）会议2024
在追求碳中立性时，香港特殊行政区政府的电气和机械服务部（EMSD）首次实施了多贸易集成的机械，电气和管道（MIMEP），这是Tai Lung Veterinary veterinary vetreary Laboratory的Chiller's Chiller植物更换。为进一步优化了冷却器厂的效率并降低能源消耗，提出了通过部分可观察到的加固学习（RL）算法优化的冷却器优化，其中已经开发出三种机器学习模型来预测冷却需求，预测冷却负载并预测能源消耗。通过利用零膨胀的回归技术，这些模型为RL算法建立了环境配置。与默认设置相比，优化方法可以根据仿真提高整体冷却器工厂效率约20％。这些发现突出了将MIMEP与人工智能结合使用以实现可持续能源管理的潜力，强调了技术一体化在实现碳减少目标中的重要性。