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World File Search System平衡数据
丽莎·克拉克·伦斯、伊恩·肖、劳埃德·史蒂文斯
因此，我们提出了一种 14 C 标记的微剂量药物。研究概要已获得 FDA 的预先批准。我们内部开发了一种特定的静脉微剂量配方 (100µg)，并收集了数据以支持监管提交，该配方涉及 48 小时保质期和减少的 QC 测试要求。静脉注射溶液在给药前一天按照 GMP 制造，并注射给 n=6 名健康志愿者，以获得所需的质量平衡数据。所有样品收集均实时进行质量平衡分析，结果显示回收率 >90%。[3] 案例研究：细胞毒性药物分子 Z 目前处于 II 期试验后期，需要收集质量平衡和代谢数据。由于药物毒性，唯一可行的选择是患者体内给药。我们开发了 CMC、制造和供应计划，以支持针对静脉注射产品的个性化“每个患者”制造流程。静脉注射产品在每次招募患者后实时制造。该 IV 产品制造完成后，按照 7 天的保质期在 5 天内放行 QP 并运送至欧洲专科诊所进行给药。
文档和定量素养与
法规（FARS）91、121和135了解他们乘坐飞机的性能特征。飞机制造商以两种主要格式显示性能数据（Taylor，1991，第67页）。有些以图形形式呈现信息；其他人则主要利用表来描述相关的飞机绩效数据。此外，飞行员要求的飞行前计划活动需要对表和图表进行解释。2。在行使飞行决策时通常需要插入式插入的能力，因为并非列出了航空业表和图中存在的各种条件的无限可能组合的所有值。3。飞行员安全取决于飞行员阅读和解释性能表和图形的能力。由于飞行员未能理解各种飞行条件对飞机绩效的影响，因此导致了许多事故。误解了基本的飞机重量和平衡数据也导致了危险的飞行操作。4。学生在定量识字方面的困难是能够分析和解释文档中提供的相关数据的关系的问题，因为它们是简单算术计算的问题。在作业上的算术运营中的成功通常与从文档中适当推断所需信息的能力有关（Mosenthal＆Kirsch，1993）。5。同时使用图形和表格文档格式的能力
'适合目的的“印度城市的城市热岛效应研究方法
该论文认识到，城市热岛效应（UHIE）主要是由于城市化影响了土地表面特征，在该特征中，蓝绿色的覆盖层被复杂的织物代替，并增加了城市地区的人为热量。没有共同的商定方法，即带有城市希望实现的特定目标，印度城市正在采用多种方法来评估无助于他们实现预定义的目标的UHIE，并且经常被认为是不太科学的。本文提出了一种标准化的方法，并在两个框架上为“适合目的”和“细节级别”进行了论证，从而更容易采用。这种努力有望帮助城市通过可用的数据以及人类和经济资源来优化城市的特定目标来解释UHIE评估。本文依赖于系统的文献综述，并考虑了开发方法的基础现实。拟议的框架可能是印度要采用的一种，帮助城市评估其背景并将其导航到解决方案。它还旨在平衡数据保真度和决策效率之间的合适权衡，该效率是根据特定需求和约束量身定制的。关键字：城市热岛效应，细节水平，适合目的，热动作计划，室外热舒适。简介
1个组蛋白脱乙酰基酶5前额叶皮层限制...
1神经科学系，南卡罗来纳州医科大学2当前地址：北卡罗来纳州大学图书馆3当前地址：路易斯安那州立大学兽医学院比较生物医学科学系，路易斯安那州巴吞鲁日兽医学院，路易斯安那州巴吞鲁日，路易斯安那州巴吞鲁日4期间4当前地址：当前地址cowanc@musc.edu南卡罗来纳州神经科学系Ashley Avenue 173 Ashley Avenue，BSB 403，MSC 510，Charleston，Charleston，SC 29425，美国； PH：（843）792-2935简短的标题：HDAC5限制与上下文相关的可卡因寻求六个关键字：药物使用障碍，前比皮层，HDAC5，HDAC5，药物型上下文，药物寻求电路，表观遗传，表观遗传学，复发性，E/I平衡数据可用性数据可用：可用的数据可用要求提供授权的数据。资金声明：这项研究得到了F32 DA047845（S.M.B），T32 DA007288（to S.M.B.和J.L.H），K12 HD055885（to R.D.P.），K01 DA046513（到E.M.A.），P20 GM148302（to S.B.和C.W.C.）和R01 DA032708和P50 DA046373（to C.W.C.）。道德批准声明：所有程序均由南卡罗来纳州医科大学机构动物护理和使用委员会批准。实验和分析。利益冲突声明：所有作者都没有报告生物医学财务利益或潜在的
PULSELITE® 安装手册 型号 1210 / 2405 ...
A.安装了以下组件： 脉冲源装置，型号 1210 / 2405-2A，P/N（脉冲源 P/N 和 S/N） 开关 -（开关 P/N） 二极管 -（可选二极管组） 保险丝或断路器 -（保险丝或断路器 P/N） B.根据《精确飞行安装手册》型号 1210 / 2405-2A，P/N PPRI-3000 中的说明（日期为（ 插入手册的当前修订日期））和 FAA 咨询通告 43.13-1A 第 11 章和 43.13-2A 第 1 章和第 2 章中的指导，将装置安装在（飞机上的位置）。B.（罗宾逊）该装置按照 Precise Flight, Inc. 的要求安装。图纸 590P0001 和 590P0002 C. 进行了电气负载分析，交流发电机（发电机或其他电源）的修订连续负载不超过容量的 80%。D. 根据 PULSELITE 1210 / 2405-2A 安装手册 P/N PPRI-3000 日期 ____ 进行了完整的操作测试。设备性能令人满意，没有对飞机上现有的部件或系统产生不利影响，符合 FAR 23.1301、FAR 23.1431（或 FAR 25.1301、FAR 25.1431，视情况而定）的要求。（罗宾逊直升机的 FAR 27.1301、FAR 27.1431）E. 飞机设备清单已修订以反映这些变化；重量和平衡数据已修订并放入飞机记录中。
PULSELITE® 安装手册 型号 1210 / 2405 ...
A. 安装了以下部件：脉冲源装置，型号 1210 / 2405-2A，P/N（脉冲源 P/N 和 S/N）开关 -（开关 P/N）二极管 -（可选二极管组）保险丝或断路器 -（保险丝或断路器 P/N）B. 装置安装在（飞机上的位置）时，应遵循《精确飞行安装手册》型号 1210 / 2405-2A，P/N PPRI-3000，日期为（插入手册当前修订日期）中的说明，以及 FAA 咨询通告 43.13-1A 第 11 章和 43.13-2A 第 1 章和第 2 章中的指导。B.（罗宾逊）装置按照 Precise Flight, Inc. 图纸 590P0001 和590P0002 C. 进行了电气负荷分析，修改后的交流发电机（发电机或其他电源）的连续负荷不超过容量的 80%。 D. 按照 PULSELITE 1210 / 2405-2A 安装手册 P/N PPRI-3000 日期 ____ 进行了完整的操作测试。设备性能令人满意，并没有对飞机中现有的部件或系统造成不利影响，符合 FAR 23.1301、FAR 23.1431（或 FAR 25.1301、FAR 25.1431，视情况而定）的要求。（罗宾逊直升机为 FAR 27.1301、FAR 27.1431）E. 修改了飞机设备清单以反映这些变化；重量和平衡数据也进行了修改并放入飞机记录中。
基于机器学习的心脏病患者死亡率预测决策支持系统
摘要：研究人员已经提出了几种基于机器学习和数据挖掘技术的自动诊断系统来预测心力衰竭。然而，研究人员并没有密切关注预测心脏病患者的死亡率。为了解决这个问题，我们开发了一个用于预测心脏病患者死亡率的临床决策支持系统。为所提模型的实验目的收集的数据集包含 55 个特征，总共 368 个样本。我们发现数据集中的类别高度不平衡。为了避免机器学习模型中的偏差问题，我们使用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。在平衡数据集中的类别后，新提出的系统采用 χ2 统计模型对数据集中的特征进行排序。排名最高的特征被输入到优化的随机森林 (RF) 模型中进行分类。使用网格搜索算法优化 RF 分类器的超参数。使用多种评估指标验证了新提出的模型 ( χ 2 _RF) 的性能，包括准确度、灵敏度、特异性、F1 分数和受试者工作特征 (ROC) 曲线。仅使用数据集中的 10 个特征，提出的模型 χ 2 _RF 就实现了 94.59% 的最高准确度。提出的模型 χ 2 _RF 将标准 RF 模型的性能提高了 5.5%。此外，还将提出的模型 χ 2 _RF 与其他最先进的机器学习模型进行了比较。实验结果表明，新提出的决策支持系统优于使用相同特征选择模块 ( χ 2 ) 的其他机器学习系统。
使用深度学习优化信用卡欺诈检测
摘要：信用卡在当今的数字经济中起着至关重要的作用，并且它们的用法最近增长了，伴随着信用卡欺诈的相应增加。机器学习（ML）算法已用于信用卡欺诈检测。但是，信用卡持有人的动态购物模式和类不平衡问题使ML分类器难以实现最佳性能。为了解决这个问题，本文提出了一种可靠的深入学习方法，该方法由长期记忆（LSTM）和门控复发单元（GRU）神经网络组成，作为基础学习者在堆叠集合框架中，并以多层次的perceptron（MLP）作为元学习者。同时，使用混合综合少数族裔过采样技术和编辑的最近的邻居（Smote-enn）方法来平衡数据集中的类别分布。实验结果表明，将拟议的深度学习合奏与Smote-enn方法相结合，分别达到了1.000和0.997的敏感性和特异性，这比文献中其他广泛使用的ML分类器和方法优于其他广泛使用的ML分类器和方法。接下来，我们介绍了高级集合模型，包括堆叠和投票分类器，对原始和Smote-enn数据集进行评估。此外，具有SQLite集成的烧瓶框架可以使用户注册，签名和测试增强了项目功能和用户交互。索引术语 - 信用卡，深度学习，集合学习，欺诈检测，机器学习，神经网络。
探索医学教育学习分析的变革潜力：系统评价
简介：学习分析（LA）已成为医学教育的有效工具，为学习者提供了数据驱动的见解和个性化的支持。这项系统评价旨在详细概述医学教育中洛杉矶当前状态，探索其应用，收益，挑战和未来的方向。方法：该研究是作为对医学教育中学习分析（LA）的系统综述进行的。2023年6月在以下数据库中进行了全面的搜索：ProQuest，Scopus，Eric，Science，PubMed和ScienceDirect，没有出版日期的限制。搜索产生了总共1095个记录，这些记录在删除重复项后进行了筛选，留下了552个标题进行审查。排除无关的文章后，选择了12项研究进行合成。结果：出现了LA应用程序的四个关键类别：课程评估，学习者绩效分析，学习者的反馈和支持以及学习成果评估。发现的综合强调了LA的潜力，可以增强学习经验，确定高风险学习者并改善形成性评估实践。但是，道德和隐私涉及的关注关注弥合研究和实践之间的差距。结论：这篇综述提出了一种在医学教育中利用洛杉矶的协作和思想的方法。平衡数据驱动的见解与有效，道德和以人为本的教学实践至关重要。解决这些问题可以确保将洛杉矶集成到医学教育中，从而在维护核心价值的同时促进其变革潜力。
与混合差异隐私的联合学习，用于安全可靠的跨iot平台知识共享
摘要联盟学习作为一种协作机器学习方法引起了人们的关注，允许多个用户在不直接交换原始数据的情况下共同训练共享模型。本研究通过引入创新的混合方法来解决分布式学习中平衡数据隐私和实用性的基本挑战，该方法将差异隐私与联合学习（HDP-FL）融合在一起。通过对EMNIST和CIFAR-10数据集进行细致的实验，这种混合方法可取得重大进步，与EMNIST和CIFAR-10的模型获得的值得注意的4.22％和高达9.39％的增强相比，与传统的Fudeer-10相比，分别提高了9.39％。我们对参数的调整强调了噪声如何影响隐私，展示了混合DP方法在打破隐私和准确性之间取得平衡的有效性。跨不同FL技术和客户数量的评估强调了这一权衡，特别是在非IID数据设置中，我们的混合方法有效地抵消了准确的准确性下降。对标准机器学习和最先进的方法的比较分析始终展示了我们所构图模型的优越性，而Emnist的比较精确度为96.29％，而CIFAR-10的优势为82.88％。这些见解提供了一种战略方法，可以在不损害数据隐私的情况下安全地在物联网设备之间进行协作和共享知识，从而确保分散的网络工作中有效且可靠的学习机制。