摘要。本文的目的是通过比较几种基于基于传统的机器学习(ML)技术的基于基于的传统机器学习(ML)技术分类方法来研究用于研究认知障碍(FDG,淀粉样蛋白和TAU PET)的脑分子成像报告的结论。定义了两个目的:在所有三种方式中识别阳性或负面结果,并为阿尔茨海默氏病(AD),额叶痴呆症(FTD),Lewy Bodies Dementia(LBD)提取诊断印象。通过对日内瓦大学医院的核医学和分子成像部报告的166个报告的手动平行注释创建了一个数据集。对6个机器学习(ML)算法(支持向量机(线性和径向基础功能),天真的贝叶斯,逻辑回归,随机福雷斯特和K-Nearest邻居)进行了培训和评估,并具有5倍的交叉验证方案,以评估其性能和概括性。最好的分类器是SVM显示以下准确性:FDG(0.97),TAU(0.94),淀粉样蛋白(0.98),定向诊断(0.87(0.87用于AD,FTD,FTD,LBD之间的诊断,未确定,未确定,其他),铺平了Paradigm在Paradigm中的核对范围内的核医学研究。
4. 对管理层采用持续经营会计基础的恰当性得出结论。同时,基于获取的审计证据,得出结论,是否存在可能引起对中伟集团持续经营产生重大疑虑的事项或情况的重大不确定性。如果我们得出结论认为存在重大不确定性,则需要在我们的审计报告中提请使用者注意根据审计准则在财务报表中进行的相关披露;如果此类披露不充分,我们应修改我们的意见。我们的结论是基于截至我们审计报告日获取的审计证据。然而,未来事件或情况可能会导致中伟集团无法持续经营。
b"\xe2\x96\xba 就管理层在编制财务报表时采用持续经营会计基础的适当性得出结论,并根据获得的审计证据,确定是否存在与可能对集团和母公司持续经营能力产生重大疑问的事件或条件相关的重大不确定性。如果我们得出结论认为存在重大不确定性,我们需要在审计报告中提请注意财务报表中的相关披露,或者,如果此类披露不充分,则修改我们的意见。我们的结论基于截至审计报告日期获得的审计证据。但是,未来事件或情况可能会导致集团和母公司停止持续经营。"
今年早些时候,我们介绍了一个分析此问题的分步框架,该图表总结了图表1。1向后工作时,我们首先询问需要下降多少工资增长才能与2%的通气兼容,并得出结论,它必须从5.5%下降到3.5%。然后,我们询问劳动力需求和劳动力供应之间需要缩小多少不平衡以减轻工资压力,并得出结论认为,工作工人的差距必须从590万(历史上最大的差距)下降到200万。最后,我们询问总需求将如何减少劳动力需求,以达到这种重新平衡,假设劳动力供应仅适度反弹,并得出结论,较长的积极但低于潜力的GDP增长可以通过所需的数量减少劳动力需求。的重点是,有一条可靠的途径通往柔软的着陆,尽管校准政策恰好保持在这一道路上肯定会具有挑战性。