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氧化平衡评分与心血管的氧化平衡评分的关联，并且所有哮喘患者的死亡率
哮喘构成了巨大的社会成本，有益健康的饮食以及充满活力的生活方式可能会增强产后结果。令人遗憾的是，对饮食和生活方式方面的实证研究仍然很少。氧化平衡评分（OBS），量化饮食元素和生活方式参数的氧化应激，缺乏与哮喘患者之间的整体和心血管死亡的明确联系。来自NHANES（1999-2020）的数据用于研究哮喘患者中观察指数与全因与心血管死亡率之间的相关性。严格，以证明发现结果。这项研究最终包括4,639名平均年龄为42.55岁且男性43.46％的人。Kaplan-Meier曲线表明，具有较低ob obs四分位数的哮喘患者患有全原因和心血管死亡的风险更高。 在完全调整的模型2中，与哮喘的下四分位四分位数相反，在OBS中，哮喘患者上四分之一的全因死亡率的HR为0.37（95％CI：0.26，0.53）。 心血管疾病死亡率表现出一致性（Q4，HR：0.43，95％CI：0.19，0.98）。 在不同模型和亚组评估中，哮喘患者的OBS索引与全原因和心血管死亡率之间的关联保持稳定。 限制的立方样条曲线表明，哮喘患者中的OBS与全因和心血管死亡率线性相关。 灵敏度分析加强了哮喘患者的OBS指数与死亡率之间的负相关性。Kaplan-Meier曲线表明，具有较低ob obs四分位数的哮喘患者患有全原因和心血管死亡的风险更高。在完全调整的模型2中，与哮喘的下四分位四分位数相反，在OBS中，哮喘患者上四分之一的全因死亡率的HR为0.37（95％CI：0.26，0.53）。心血管疾病死亡率表现出一致性（Q4，HR：0.43，95％CI：0.19，0.98）。在不同模型和亚组评估中，哮喘患者的OBS索引与全原因和心血管死亡率之间的关联保持稳定。限制的立方样条曲线表明，哮喘患者中的OBS与全因和心血管死亡率线性相关。灵敏度分析加强了哮喘患者的OBS指数与死亡率之间的负相关性。哮喘患者的OBS指数与全因和心血管死亡率负相关，强调了抗氧化剂饮食的保护作用以及哮喘患者的健康生活方式。
汇率波动对尼日利亚经济增长的影响
摘要- 尼日利亚经济目前面临汇率波动的挑战，导致通货膨胀上升和经济不稳定。尽管进行了大量研究和政府干预，但这些问题仍然存在。这项研究调查了汇率波动对尼日利亚经济增长的影响，重点关注与汇率政策不一致和该国经济结构相关的低增长率。该研究利用了尼日利亚中央银行、国家统计局、国际货币基金组织和世界银行的定量数据，涵盖 1960 年至 2022 年期间，以及来自期刊评论的定性数据。采用多元自适应回归样条 (MARS) 方法，该研究确定了 GDP 与关键变量之间的非线性关系，包括汇率、利率、通货膨胀、进口和出口。研究结果表明，汇率波动是影响经济增长的最重要因素，对 GDP 产生直接和实质性的影响。此外，研究还表明，利率、进口和出口对 GDP 具有双向影响。结果强调尼日利亚政府需要进行改革，以稳定汇率并减轻其对经济增长的不利影响。指数术语-汇率、经济增长、尼日利亚、GDP
马来西亚土地表面温度的变化和预测
温度和天气模式的长期变化提供了行星正在经历全球变暖的证据。全球变暖对生态系统的有害后果影响了人，植物和动物。一个区域中的土地表面温度上升已成为确定特定气候变化策略的关键指标。马来西亚分为马来西亚半岛和位于婆罗洲岛上的沙巴砂岩，包括四个超级区域和36个子区域。以纬度和纵向测量的子区域之间的距离为150像素（相当于95公里），覆盖了整个国家。本研究使用了NASA Terra卫星的中等分辨率成像谱仪（MODIS）的数据，覆盖2000-2022。在立方样条方程中部署了八个，四个和三个结，以分析2022年至2030年的周期性数据，变化和LST预测。从[0.377，0.507]°C的置信区间，每十年的LST变化的全球平均升高为0.445°C，显着性水平为5％。LST的平均预测波动表明每十年的显着上升为0.383°C。马来西亚尚未显示出LST加速度的显着下降
通过超声波和视频进行静默与模态多说话人语音识别
我们研究了从舌头的超声图像和嘴唇的视频图像中进行多说话人语音识别。我们在模态语音的图像数据上训练我们的系统，并在两种说话模式的匹配测试集上进行评估：无声语音和模态语音。我们观察到，从图像数据中进行的无声语音识别表现不如模态语音识别，这可能是因为训练和测试之间的说话模式不匹配。我们使用解决领域不匹配的技术来提高无声语音识别性能，例如 fMLLR 和无监督模型自适应。我们还从话语持续时间和发音空间大小方面分析了无声语音和模态语音的特性。为了估计发音空间，我们计算从超声舌头图像中提取的舌头样条的凸包。总体而言，我们观察到无声语音的持续时间比模态语音的持续时间长，并且无声语音比模态语音覆盖的发音空间小。尽管这两个特性在各种说话模式下都具有统计显著性，但它们与语音识别的单词错误率并不直接相关。索引词：无声语音界面、无声语音、超声舌成像、视频唇成像、发音语音识别
顺序非线性编码：一种低维回归算法，用于基于EEG的驱动疲劳检测
摘要。对现实世界数据的回归分析并不总是一件容易的任务，尤其是当输入向量以非常低的维空间呈现时。基于EEG的疲劳检测涉及低维问题，并且在降低致命事故的风险中起着重要作用。我们提出了一种内核投影追踪回归算法，该算法是一种针对低维问题（例如疲劳检测）量身定制的两步非线性。以这种方式，可以从两个不同的角度研究数据非线性：通过将数据转换为高维中间空间，然后将其样条估计应用于允许数据层次展开的输出变量。种子VIS数据库的实验结果说明了大脑的时间和后区域的平均RMSE值分别为0.1080％和0.1054％。我们的方法是通过对帕金森氏病预测进行的一些实验来验证的，这进一步证明了我们方法的效率。本文提出了一种新型回归算法，以解决高度复杂的低维数据的编码问题，该问题通常在生物神经学预测任务中遇到，例如基于EEG的驱动疲劳检测。
印度工程科学与工程研究所 ...
复分析（每周 3 节课）：复平面的拓扑结构、单连通域和多连通域。同伦版本。扩展复平面的球面表示、解析函数、谐波函数、次谐波函数及其应用、次谐波函数的 Littlewood 条件、复积分、柯西定理和积分公式、缠绕数、柯西估计、莫雷拉定理、刘维尔定理、代数基本定理。最大模原理、施瓦茨引理、泰勒级数、洛朗级数、复函数的零点和极点、亚纯函数。赫尔维茨定理、奇点分类、留数定理、参数原理、鲁什定理和高斯-卢卡斯定理、轮廓积分及其在非正常积分中的应用、实积分的计算、涉及正弦和余弦的非正常积分、涉及正弦和余弦的定积分、通过分支切割积分、保形映射、莫比乌斯变换、施瓦茨-克里斯托费尔变换。韦尔斯特拉斯定理、蒙特尔定理及其在建立维塔利定理中的应用。哈纳克不等式及其在建立哈纳克原理中的应用。数值分析（每周 1 节课）：实矩阵的特征值和特征向量：极值特征值和相关特征向量的幂法、对称矩阵的雅可比和 Householders 方法。样条插值：三次样条。函数逼近：最小二乘多项式逼近、正交多项式逼近、切比雪夫多项式、兰佐斯节约法。数值积分：闭式牛顿-柯特公式、高斯求积法。常微分方程（ODE）初值问题的数值解：多步预估-校正法、Adams-Bashforth 方法、Adams-Moulton 方法、Milne 方法、收敛性和稳定性。常微分方程的两点边界值问题：有限差分和 Shooting 方法。参考文献：复分析：1.Churchill, RV 和 Brown, JW，《复变量及其应用》第 5 版，McGrawHill。 1990. 2. Gamelin, TW, “复分析”, Springer-Verlag 2001. 3. Greene R. 和 Krantz, SG, “单复变量函数理论”, 第 3 版, GSM, 第 40 卷, 美国数学学会。2006. 4. Lang, S., “复分析”, Springer –Verlag, 2003. 5. Narasimhan, R. 和 Nivergelt, Y., “单变量复分析”, Birkhauser, 波士顿, 2001. 6.Ahlfors, LV, “复分析”, 第 3 版, McGrawHill, 纽约,1979. 7.Conway, JB “单复变量函数”, Springer –Verlag, 1978. 数值分析：
通过动态流行病学模型评估 COVID-19 疫苗效力——针对十个国家的研究
疫苗在现实世界中对抗 COVID-19 感染的效果对于应对这一流行病至关重要。我们提出了一个变系数随机流行病模型，根据公开的流行病学和疫苗接种数据来估计疫苗效力。为了应对未观测到的状态变量带来的挑战，我们开发了一个多步骤分散估计程序，使用不同的数据段来估计不同的参数。使用 B 样条结构来近似底层感染率，并促进模型模拟以获得潜在状态变量的估算值和基于模拟的估计值之间的目标函数，从而使用疫苗接种前的数据基于模拟估计诊断率，使用疫苗接种后的数据基于模拟估计疫苗效果参数。并且通过核回归估计随时间变化的感染率、康复率和死亡率。我们应用所提出的方法来分析十个国家共使用了 8 种疫苗的数据。分析显示，全面接种的平均有效率比部分接种至少高出22%，且远高于世卫组织认可的2021年11月20日之前（包括德尔塔变种占主导地位的时期）50%的水平。
SARS-CoV-2-变体转变动力学与...相关
为了探索这一假设并描述全球变异转换速度、时间和幅度的异质性，我们对 2020 年 10 月至 2023 年 1 月中旬报告给全球流感数据共享倡议 (GISAID) 的 1400 多万个 SARS-CoV-2 序列进行了回顾性分析。12 我们使用多项回归样条模型来估计和总结 230 个国家和次国家区域以及 16 个 SARS-CoV-2 变异波的变异转换动态，包括最近出现的 Omicron 亚谱系 BA.2.75、XBB.1/XBB 和 BQ.1。10 我们的结果表明不同地点之间变异转换存在很大的异质性。对于 Omicron，我们根据地理位置的变异行为对其进行聚类，从而让我们能够识别具有相似转换动态的地点组。然后，我们利用临床和人口统计数据来探索变异波的特性与随时间变化的因素之间的关系，包括人口的疫苗接种状况、政府政策和竞争中的变异数量。这项研究证明了新出现的变异行为与人口的免疫学和人口背景之间的关联。此外，这项研究代表了迄今为止全球范围内对 SARS-CoV-2 变异转变的最全面描述。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。
2 型糖尿病患者糖化血红蛋白 A1c 水平、控制状态和认知功能之间的关联：一项前瞻性队列研究
认知障碍 (CI) 是 2 型糖尿病 (T2DM) 患者的常见并发症，但其与长期血糖控制的关系尚不清楚。本研究旨在利用中国健康与养老纵向研究 (CHARLS) 的数据，调查 45 岁及以上中国 2 型糖尿病患者的平均糖化血红蛋白 (HbA1c) 水平、HbA1c 控制状态、HbA1c 波动和 CI 之间的关联。共纳入 797 名参与者，他们在 2011 年至 2015 年期间测量了 HbA1c，并在 2018 年进行了认知功能评估。应用了逻辑回归模型和限制性三次样条 (RCS) 分析，调整了潜在的混杂因素。较高的平均 HbA1c 水平 (≥ 9%) 与 CI 风险增加显著相关，尤其是在整体认知和情景记忆方面（整体认知的 OR 4.03（1.45–11.20）；情景记忆的 OR 2.92（1.02–8.38））。RCS 分析显示平均 HbA1c 与 CI 之间存在 U 形关系，表明过低和过高的 HbA1c 水平都会增加 CI 风险。与稳定的 HbA1c 水平相比，未受控制的 HbA1c 水平 (≥ 8%) 也与更高的 CI 风险相关。将 HbA1c 水平维持在 8% 以下可能会显著降低 2 型糖尿病患者的 CI 风险，凸显了个性化血糖管理的重要性。