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World File Search System性能度量
慢性条件下的皮质内微电极阵列单位产量：比较评估
摘要：虽然微电极阵列（MES）提供了阐明功能性神经回路的承诺，并作为皮质神经假体的基础，但仍保留了设计和持续可靠的技术的挑战。大量研究报告了“慢性”数据，但实际时间跨度和与实验工作相对应的性能度量有所不同。在这项研究中，我们回顾了构成多种MEA类型和动物物种的慢性研究的实验持续时间，以了解报告的研究持续时间的广泛可变性。对于啮齿动物，这是慢性研究中最常用的动物模型，我们检查了不同阵列类型的主动电极产量（AEY），以作为使研究持续时间差异的情境，并研究和解释与常规测量相比的自定义设备的性能。我们观察到在慢性植入期间物种内的广泛方差，并且在植入市售设备的啮齿动物模型中线性衰减的AEY。这些观察结果为比较新技术的性能提供了一个基准，并强调了在慢性MEA研究中的一致性的需求。此外，为了在慢性条件下完全取消性能，非生物衰竭模式的持续时间，留置探针引起的生物过程以及设备的预期应用是关键决定因素。
提高和比较机器学习分类器的性能与元数据的技术来检测代码气味
背景：连续修改，次优的软件设计实践和严格的项目截止日期有助于代码气味的扩散。检测和重构这些代码气味对于维持复杂而必不可少的软件系统至关重要。忽略它们可能会导致未来的软件缺陷，使系统具有挑战性，并最终过时。监督的机器学习技术已成为无需专家知识或固定阈值值的代码气味分类的有价值的工具。可以通过有效的特征选择技术和优化超参数值来实现分类器性能的进一步增强。AIM：通过使用各种类型的元元素算法（包括群体智能，物理学，数学和基于生物的）等各种类型的元元素算法对多种机器学习分类器的性能度量进行改进。将其性能度量进行比较，以在代码气味检测的背景下找到最佳的元元素算法，并根据统计测试评估其影响。方法：本研究采用了十六种当代和鲁棒的元元素算法来优化两种机器学习算法的超参数：支持向量机（SVM）和k -near -tehermest邻居（K -NN）。无免费的午餐定理强调了一个应用程序中优化算法的成功可能不一定扩展到其他应用程序。因此，对这些算法进行了严格的比较分析，以确定最佳的代码气味检测解决方案。75％，100％和98。分别为57％。分别为57％。各种优化算法，包括算术，水母搜索，基于学生心理学，基于学生心理学，正弦余弦，Jaya，Jaya，crow Search，Dragon Fly Fly，Krill Herd，Multi-Forse，共生，花生，花授粉，基于学习的学习，基于学习，牵引力搜索，牵引力搜索和基于生物地理学的优化。结果：在优化的SVM的情况下，获得的最高准确性，AUC和F量值为98。非常明显的是，准确性和AUC的显着提高，达到32。22％和45。分别观察到11％。对于k -nn，最佳准确性，AUC和F量值的值在100％下都是完美的，准确性和ROC -AUC值值得注意的远足，相当于43。89％和40。 分别为83％。 结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。 统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。 优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。 这个创新89％和40。分别为83％。结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。这个创新
由靶向SKP2研究文章基于多替验分段和基于机器学习的方法，将Covid-19与病毒性肺炎区分开
冠状病毒疾病（Covid-19）造成了前所未有的破坏和全球数百万生命的丧生。传染性和死亡总是对医生和医疗保健支持系统构成挑战。使用逆转录聚合酶链反应和其他方法的临床诊断评估目前正在使用。te胸部X射线（CXR）和CTIMAGE被有效地用于筛选目的，这些目的可以提供有关感染影响的局部区域的相关数据。在这些湍流时期，使用CXR和CTC进行自动筛查和诊断的一步至关重要。te主要目标是探测一种简单的基于阈值的分割方法，以识别CXR图像中可能的感染区域，并研究基于强度的小波变换（基于小波）和基于法律的纹理特征，并具有统计措施。使用随机森林（RF）的进一步选择策略，然后选择用于创建机器学习的特征（ML）代表，并使用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）从病毒性肺炎（VP）中进行不同的covid-19。te结果清楚地表明，基于强度和WT的特征在两种病理中有所不同，这些病理与使用SVM和RF分类器训练的组合特征更好地不同。分类性能度量诸如曲线（AUC）下的面积为0.97，使用RF模型的0.9分类精度为0.9，这清楚地表明，实施的方法可用于表征COVID-19和病毒性肺炎。
http://eprints.gla.ac.uk/250274/
摘要 - 在空间远程动物培训和其他远程操作任务中，操作员的心理工作量至关重要。代替了任务特定工作量的估计，本文旨在调查两个重要的混杂因素（时压和潜伏期）对太空传播的影响，并探讨了对因子诱导的心理工作负载估算和绩效评估的眼神追踪技术的使用。十个受试者在戴着头部镶嵌的眼球射击器时，在我们的照片现实训练模拟器中，在我们的照片逼真的训练模拟器中完成了一个复杂的轨道装配任务。为了了解时间压力和潜伏期的目光跟踪特征，我们首先对单个因素和跨多个组进行了各种特征的统计分析。接下来，从细分数据和试验数据中提取的眼睛跟踪功能用于识别混杂因素引起的心理工作量，这些功能可用于制定个性化的培训计划并保证安全的远程运行。此外，为了使用细分数据提高识别性能，我们提出了活动比率和时间比，以表征信息范围的段。最后，检查了模拟器删除的性能度量与眼睛追踪功能之间的关系。结果表明，固定持续时间，扫视频率和持续时间，瞳孔直径以及瞳孔活动的索引是显着的特征，可用于因子诱导的心理工作负载估计和任务绩效评估。
甲状腺疾病的机器学习：评论
本研究回顾了甲状腺疾病早期诊断的机器学习的最新进展。基于本综述的结果，不同类型的甲状腺疾病诊断的不同类型的数据将适合于甲状腺疾病的不同类型的数据：（1）在数字数据的情况下，随机森林和梯度提升；（2）基因组数据中的随机森林；（3）随机森林和Radiomic Data;（4）森林中的随机森林；其性能度量在64.3–99.5范围内有所不同，灵敏度为66.8–90.1，特异性为61.8-85.5，在接收器操作特征曲线下的区域为64.0–96.9。According to the findings of this review, indeed, the following attributes would be important variables for the early diagnosis of thyroid disease: clinical stage, marital status, histological type, age, nerve injury symptom, economic income, surgery type [the quality of life 3 months after thyroid cancer surgery]; tumor diameter, symptoms, extrathyroidal extension [the local recurrence of differentiated thyroid carcinoma]; RNA feasures including ADD3-AS1 (downregulation), MIR100HG (downregulation), FAM95C (downregulation), MORC2-AS1 (downregulation), LINC00506 (downregulation), ST7-AS1 (downregulation), LOC339059 (downregulation), MIR181A2HG (upregulation), FAM181A-AS1 (downregulation), LBX2-AS1 (upregulation), BLACAT1 (upregula- tion), hsa-miR-9-5p (downregulation), hsa-miR-146b-3p (upregulation), hsa-miR-199b-5p (downregulation), hsa-miR-4709-3p (upreg- ulation), hsa-miR-34a-5p (upregulation), hsa-miR-214-3p (downregulation) [papillary thyroid carcinoma]; gut microbiota RNA features such as veillonella, paraprevotella, neisseria, rheinheimera [hypothyroidism]; and ultrasound features, i.e., wreath-shaped feature, micro- calcification, strain ratio [the malignancy of thyroid nodules].
对象检测
教授sasikumar.b@gmail.com和naveenmeti9353@gmail.com摘要：图像识别，增强现实，自动驾驶和监视的申请，这对这项计算机视觉至关重要。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。关键字：Yolo
水文建模可以成为跨界协议的解决方案吗？
由于殖民分区，非洲的许多河流都是河流国家共有的跨界河流。非洲的跨界河流对河流盆地管理的挑战主要是由于缺乏气象和水文数据限制。许多非洲国家缺乏管理大型河流罪名所需的技术知识和财务资源，例如朱巴，沙贝尔，尼日尔，塞内加尔，津巴布韦，尼罗河，尼罗河和刚果。在有气象和水文数据的发达国家中，科罗拉多州和美国切萨皮克等河流都采用水文模型管理。水文模型需要气象数据作为模型输入数据和水文数据，以进行模型校准和验证。近年来，对全球卫星数据产品的获取为具有有限数据采集功能的发展中国家提供了模型输入数据。该研究开发了索马里，肯尼亚和埃塞俄比亚共享的朱巴河盆地（JRB）的分水岭模型。选择了HSPF（水文仿真程序 - 弗兰（HSPF）进行研究。评估了几种卫星沉淀和蒸散数据产品，呼叫沉淀和Merra-2蒸散产物可提供最佳的模型性能结果。卫星数据产品的采集解决了沉淀和蒸散模型输入数据限制。NASH-SUTCLIFFE效率（NSE），偏差百分比（PBIA）和确定系数（R 2）性能度量等级从非常好的到令人满意。模型模拟了索马里和埃塞俄比亚选定地点的39年每日流数据。模拟流程适合于为河流管理解决方案提供覆盖，并建立低流量和洪水频率分析，以确定河岸国家之间跨界水管理合作的基础。所提出的解决方案在盆地任何地方生成每日河流流量数据。鉴于许多国家在非洲的气象学和水文数据限制，可随时使用的全球卫星应用
在神经种群中共同有效编码和解码
有效的编码方法提出，神经系统代表与生物学约束所允许的一样多的感官信息。它旨在将编码形式化为有限的最佳过程。旨在正式化解码的一种不同的方法，提出神经系统实例化了感官世界的生成模型。在这里，我们提出了一个规范性框架，该框架将神经系统表征为共同优化编码和解码。它采用变分自动编码器的形式：感觉刺激是在柔性解码器解释的神经元的嘈杂活性中编码的；编码必须允许通过神经活动进行准确的刺激重建。共同需要神经活动来表示被解码器映射到感官刺激分布的潜在特征的统计。解码相应地优化了生成模型的准确性。该框架在编码模型的家族中产生，从而导致同样准确的生成模型，这是通过刺激引起的神经活动偏离神经活性的边际分布的偏差的索引。该家族的每个成员都预测了感觉神经元的性质之间的特定关系，例如调音曲线平均值（首选刺激）和种群中宽度（选择性程度）的布置，这是感官世界统计数据的函数。我们的方法因此概括了有效的编码方法。值得注意的是，在这里，优化的约束形式源自准确的生成模型的要求，而在有效的编码模型中它是任意的。此外，解决方案不需要刺激分布的知识，而是根据数据样本学习的；该约束进一步充当正规器，使模型可以超出培训数据。最后，我们表征了通过替代性能度量获得的模型家族，例如刺激重建中的误差。我们发现一系列模型可以接受可比的性能。特别是，具有广泛调整曲线的感觉神经元的群体在实验上均产生低重建刺激误差和准确的生成模型，该模型可以强大地概括地看不见数据。
在与较低的情况下行走时的认知措施
抽象引入调整下limb（LL）机器人假体控制是为了在步行过程中为每个人类佩戴者提供个性化援助的必要条件。假体佩戴者的适应过程是主观的，效率在很大程度上取决于一个人的心理过程。因此，除了物理运动表现外，假体个性化应该考虑佩戴者在步行过程中的偏好和认知表现。作为第一步，当佩戴者带着LL假体行走，确定差距和方法论方面并探索步行环境中的其他措施时，有必要检查当前的认知表现措施。在此协议中，我们概述了范围的审查，该审查将系统地总结并评估在没有LL假体的行走过程中的认知性能度量。方法和分析该审核过程将由开放式在线数据管理门户网站Cadima进行指导和记录。关键字搜索将在七个数据库（Web of Science，Medline，Biosis，Scielo引文指数，Proquest，Cinahl和Psycinfo）中进行，直到2020年，并补充了灰色文献搜索。检索的记录将由至少两个独立的审阅者在标题和提取级别上筛选，然后将其全文级别筛选。选定的研究将用于报告偏差。将提取有关样本特征，认知功能类型，认知措施的特征，任务优先次序，实验设计和步行设置的数据。结果将通过会议和期刊传播。伦理和传播本范围审查将评估先前发表的研究中使用的措施，因此不需要伦理批准。结果将通过审查与假肢行走时的认知措施的应用状态，并为制定步行过程中认知评估所需的认知评估措施奠定基础，从而有助于假体调整过程的发展。
华盛顿苹果健康综合托管护理合同
附件（指定）：附件1，性能度量；附件2，ABCD计划，附件3，RFP 15-008 - Apple Health - 综合托管护理 - 西南地区（根据请求，可供参考，可用）；附件4，承包商对RFP 15-008的反应 - 苹果健康 - 综合托管护理 - 西南地区（根据请求，可供参考，可用）；附件5 - RFP 1812 - Apple Health - 综合托管护理 - 北中部地区（根据请求，可用，可用）；附件6 - 承包商对RFP 1812的反应 - 苹果健康 - 综合托管护理 - 北中部地区（根据请求，可用，可用）；附件17 RFP 2567，2019/Integrated Managed Care RFP（根据请求可用，通过引用并入）；附件8，承包商对RFP 2567 - 2019/2020的回应集成托管护理RFP（根据请求，可根据要求纳入）附件9，RFP 2020HCA5-2021集成托管护理 - 扩展的访问RFP（通过引用，可根据请求，可用，可根据要求包含）；和附件10，承包商对RFP 2020HCA5 - 2021的综合托管护理的响应 - 扩展了访问RFP（根据请求可用，可用引用并入）。本合同需要获得联邦医疗保险和医疗补助服务（CMS）的批准。如果CMS未能批准，则此合同为无效。本合同的条款和条件是当事方之间最终，全部和全部理解，取代和合并所有以前的协议，著作和沟通的整体，全部和独家理解的整合和代表，或者对本合同的主题进行了口头或其他协议。各方签署以下认股权证，他们已经阅读并理解了这份合同，并有权执行该合同。该合同仅对双方的签名具有约束力。当事方可以在多个同行执行此合同，每个合同都被视为原始合同，所有这些合同仅构成一项协议。电子邮件（电子邮件）本合同签名副本的传输应与原件的交付相同。承包商签名印刷名称和标题日期