背景:在过去的几十年中,糖尿病已成为全球严重的公共健康问题,尤其是在孟加拉国。人工智能的进步可以在预测血糖水平以改善健康管理的情况下获得。但是,使用来自孟加拉国等低收入和中等收入国家的数据来预测健康参数的机器学习(ML)技术的实际有效性非常低。具体来说,孟加拉国缺乏使用ML技术的研究,以基于基本的非侵入性临床测量以及饮食和社会人口统计学信息来预测血糖水平。目的:为了制定公共卫生计划和糖尿病的控制策略,本研究旨在开发一种个性化的ML模型,该模型可以预测孟加拉国城市公司工作者的血糖水平。方法:基于基本的无创健康检查测试结果,饮食信息和社会人口统计学特征,孟加拉国Grameen Bank Complex的271名员工,5种著名的ML模型,即线性回归,提高决策树回归,神经网络,神经网络,决策森林回归以及Bayesian Linearearecression,用于预测失血水平。在本研究中使用连续的血糖数据来训练该模型,然后使用训练有素的数据来预测新的血糖值。结果:增强决策树回归证明了所有评估模型的最大预测性能(均方根误差= 2.30)。这意味着,平均而言,我们的模型预测的血糖水平与实际的血糖水平偏离2.30 mg/dL左右。所研究人群的平均血糖值为128.02 mg/dl(SD 56.92),表明大多数样品的边界结果(正常值:140 mg/dl)。这表明个人应定期监测其血糖水平。结论:该支持ML的Web应用程序的血糖预测应用程序有助于个人自我监测其健康状况。该申请是在孟加拉国等低收入和中等收入国家的偏远地区的社区开发的。这些领域通常缺乏医疗机构,并且没有足够数量的合格医生和护士。基于Web的应用程序是社区可以采用的简单,实用且有效的解决方案。使用Web应用程序可以节省医疗费用,时间和健康管理费用的资金。创建的系统还有助于实现
1 Rise-Health,医学科学系,健康科学学院,贝拉大学内政部,AV。Infante D. Henrique,6200-506Covilhã,葡萄牙2 CNC -UC- COIMBRA大学神经科学与细胞生物学中心3 CIBB 3 CIBB- COIMBRA大学Innovative Biomedicine for Innovative Biomedicine in Center of Coimbra University,Coimbra University,Coimbra University of Coimbra 4 Cryastaminal,Cryastaminal,Sathlababababal s.a.,Portugal
杂志在波兰评估参数教育和科学部长中的40分。附件是17.2023号教育与科学部长的环境。32318。有期刊的唯一标识符:201159。分配的科学学科:物理文化科学(医学和健康科学领域);健康科学(医学科学和健康科学领域)。2019年的部长朋克 - 现年40分。从17.07.2023 LP起的教育与科学部长的发展。32318。辞职的科学学科:物理文化科学(医学科学与健康科学的COOM);卫生选举(Enon医学与健康科学)。 ©作者2023;本文在波兰托伦(Torun)的尼古拉斯(Nicolauss)的尼古拉斯(Nicolauss of Nicolauss)开放式尼古拉斯(Nicolauss of Nicolauss)开放式访问中发表了本文。 This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are归功于。 这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/),只要适当地引用了工作,就可以在任何媒介中不受限制,非商业用途,分发和复制。 汽车宣布TER与利益的利益没有冲突,即本文的出版。 收到:15.06.2023。辞职的科学学科:物理文化科学(医学科学与健康科学的COOM);卫生选举(Enon医学与健康科学)。 ©作者2023;本文在波兰托伦(Torun)的尼古拉斯(Nicolauss)的尼古拉斯(Nicolauss of Nicolauss)开放式尼古拉斯(Nicolauss of Nicolauss)开放式访问中发表了本文。 This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are归功于。 这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/),只要适当地引用了工作,就可以在任何媒介中不受限制,非商业用途,分发和复制。 汽车宣布TER与利益的利益没有冲突,即本文的出版。 收到:15.06.2023。辞职的科学学科:物理文化科学(医学科学与健康科学的COOM);卫生选举(Enon医学与健康科学)。©作者2023;本文在波兰托伦(Torun)的尼古拉斯(Nicolauss)的尼古拉斯(Nicolauss of Nicolauss)开放式尼古拉斯(Nicolauss of Nicolauss)开放式访问中发表了本文。This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are归功于。这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/),只要适当地引用了工作,就可以在任何媒介中不受限制,非商业用途,分发和复制。汽车宣布TER与利益的利益没有冲突,即本文的出版。收到:15.06.2023。修订:08.08.2023。接受:10.08.2023。发布:10.08.2023。
摘要8动物运动和神经力学控制的研究为9种神经科学,生物力学和机器人技术的研究提供了宝贵的见解。我们已经开发了农场10(动物和机器人建模和模拟框架),一个开源的,跨学科的11框架,旨在促进访问用于建模的神经力学模拟,12个模拟,对动物势力和生物启发的机器人系统的分析。通过提供13个可访问且用户友好的平台,农场旨在降低研究人员的障碍,以探索神经系统,肌肉骨骼结构和15个环境之间的复杂相互作用。农场以模块化的方式整合了Mujoco物理引擎,使16种现实的模拟并促进了神经科学家,生物学家和机器人主义者之间的协作。17个农场已经被广泛用于研究动物的运动,例如小鼠,18个果蝇,鱼,sal和cent,是研究19个中央模式发生器和感觉反馈的作用的平台。本文概述了Farms 20框架,讨论了其跨学科方法,通过特定的21个案例研究展示了其多功能性,并强调了其在促进我们对运动的理解方面的有效性。特别是在22中,我们展示了如何使用农场来研究两次运动,通过在形态和环境中介绍基于神经24个控制器的23个实验演示,并具有中央模式发生器和感觉反馈电路模型。28总的来说,农场的25个目标是有助于更深入地了解动物运动,创新生物启发的机器人系统的26发展,并促进神经力学27研究中的可及性。
所有高中毕业生(每年约100万名毕业生)将获得作为数据科学和人工智能基础的科学和数学素养以及基本信息知识。此外,学生将有机会体验学习人文和社会科学,发现问题并解决问题,以设计新的社会和产品和服务。・促进AI等学习成果的记录(学校的学习成果、通过IT护照考试等课外课程等)
几个简单的活动:A。基本的简单微生物学借助“漫画” B.基本的简单显微镜C.微生物在琼脂上的生长(演示,a,b,c,d,e,f)D。Grafic可证明结果
您的养老金和社会保障旨在为退休后的生活提供基本的财务稳定。然而,大多数人想要的不仅仅是这些基本的东西:他们想要财务独立。纽约州延期补偿计划是一项旨在帮助公务员为退休独立储蓄的州计划。
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你在学什么? • 您将学习集成电路设计的基础知识,即所有集成电子元件均基于最基本的电路构建。其中包括基本的模拟CMOS电路,包括基本的电路分析和必要的信号处理工具,以及数字逻辑门的基本结构及其性能局限性的分析。 • 完成本课程后,您应该能够:• 想象和设计简单的 CMOS 集成电路。 • 分析和优化简单的 CMOS 集成电路,例如简单的放大器和逻辑门 • 在电子实验室中测量和表征简单的 CMOS 集成电路。 • 理解和使用电路分析概念,如小信号分析、增益、传递函数、带宽、门延迟、功率延迟积等。
r用于临床/基本生物学研究。 在系列结束时,参与者将学习基本的计算技能,生物信息学最佳实践,探索性数据分析和r用于临床/基本生物学研究。在系列结束时,参与者将学习基本的计算技能,生物信息学最佳实践,探索性数据分析和