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World File Search System比较精度
糖尿病：HBA1C控制不良（CMS122V13）
•增加了灵活性，以在同一天在多个血糖状态评估中优先级，以与度量意图保持一致。•通过消除至少有两次门诊遭遇或一次与晚期疾病诊断的住院相遇的要求，从而降低了晚期疾病标准的复杂性。•添加了葡萄糖管理指标（GMI）作为基于指南更新的分子标准的选项。•通过添加“ Day of Day”运算符以与度量意图和地址时区问题保持一致，从而更新了DateTime的定义比较精度。•将姑息护理排除库的版本编号更新为v4.0.000，并从'Palliativecareexclusionecqm'中更新了库名称为“ PalliativeCareqdm”。•将临终关怀库的版本编号更新为v6.0.000，并从“临终关怀”到'Hospiceqdm'的库名称。•将高级疾病和脆弱的ECQM库的版本编号更新为v9.0.000，并从“ Advanceed和Frailtyexclusionecqm”中更新了库名称，以“ Advancedillnessand andfrailTyQDM”。•将MEATUREWERING工具的版本编号（MAT）更新为V8.0.000的全局通用函数库，并从“ matglobalcommonfunctions”中更新了库名，将库名称库更新为“ matglobalcommonfunctionsqdm”。•补充说明报告更健康的俄勒冈州人口是可选的。提供者可能没有排除的能力。OHA将继续接受俄勒冈州健康人口的结果。
基于自适应学习的基于人类与肉手对抗游戏的多模式数据融合框架
在人类和机器人之间玩游戏已成为广泛的人类与机器人对抗（HRC）应用程序。尽管提出了许多方法来通过组合不同的信息来提高跟踪准确性，但仍需要解决机器人智能程度的问题以及运动捕获系统的抗干扰能力。在本文中，我们提出了基于自适应的增强学习（RL）多模式数据融合（ADARL-MDF）框架，教机器人手与人类一起玩摇滚纸 - 剪裁（RPS）游戏。它包括一种自适应学习机制，以更新整体分类器，一个RL模型，为机器人提供智力智慧，以及一个多模式数据融合结构，为干扰提供了阻力。相应的实验证明了ADARL-MDF模型的上述功能。比较精度和计算时间通过结合K-Nearest邻居（K-NN）和深卷积神经网络（DCNN）来表明集合模型的高性能。此外，基于深度视觉的K-NN分类器获得100％的识别精度，因此可以将预测的手势视为实际值。演示说明了HRC应用的实际可能性。该模型所涉及的理论提供了发展HRC智能的可能性。©2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
数字健康和非健康决定的数学预测指标...
人们经常在医疗和健康环境中遇到数字信息。在本文中，我们研究了与健康和非健康环境中决策准确性相关的数学因素。这是一项重要的努力，因为数学认知研究人员与研究健康决策的人之间的跨话相对较少。90名成年人（M = 37岁； 86％白人；男性为51％）回答了假设的健康决策问题，93名成年人（M = 36岁； 75％的白人； 42％的男性）回答了一个非医疗决策问题。所有参与者都是从在线小组中招募的。每个参与者完成了一系列涉及客观数学技能的任务（例如，整数和分数估计，比较，算术流利度，客观算术等）和其数学态度，焦虑和主观算术的主观评分。在单独的回归模型中，我们确定了哪些客观和主观数学措施与健康和非健康决策准确性相关。大小比较精度，多步算术准确性和数学焦虑症是健康决策准确性的显着差异，而对数学的关注（如开放式策略报告中所示）是非医疗决策精度的唯一重要预测指标。重要的是，来自数学认知文献的可靠和有效的措施与健康决策准确性相比，比常用的主观和客观算法更加密切。这些结果具有实际的含义：了解与健康决策绩效相关的数学因素可以为将来的干预措施提供信息，以增强对数字健康信息的理解。