摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果,为预测2型糖尿病(T2DM)风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法,最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体,最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型的预测效果,采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例,其中2型糖尿病患者4023例,对照组3990例。六种模型的比较结果显示,反向传播神经网络模型的预测效果最好,准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%,AUC值为0.977,其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差,准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%,AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型,并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果,结果显示,基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。
图 2 显示了大脑的各个部分及其功能。正如大自然赋予我们 2 只眼睛、2 只手、2 只耳朵、2 个肺、2 个肾、2 只脚……,我们的大脑也由两个半球组成 - 左半球和右半球(见图 3)。两个半球通过胼胝体连接,胼胝体是一束超过 2 亿根神经纤维,使它们之间能够进行交流(见图 3)。有趣的是,大脑的左侧控制身体的右侧,而身体的右侧控制身体的左侧。左脑被称为优势半球,与逻辑、口头和书面语言有关 - 其表达、阅读、写作和理解(有关两个半球的更详细专业化,见图 3)。右脑是直觉的、艺术的。
[3] G. Lee, T. Jin, Y.-X. Wang, A. McDonald, AA Clerk, 《无需测量或后选择即可实现互易性破缺引起的纠缠相变》 PRX Quantum 5, 010313 (2024)。[4] PC Jerger, Y.-X. Wang, M. Onizhuk, BS Soloway, MT Solomon, C. Egerstrom, FJ Heremans, G. Galli, AA Clerk, DD Awschalom, 《利用金刚石中单自旋的量子淬火相移检测自旋浴极化》 PRX Quantum 4, 040315 (2023)。[5] Q. Xu, G. Zheng, Y.-X. Wang、P. Zoller、AA Clerk 和 L. Jiang,具有压缩猫量子比特的自主量子纠错和容错量子计算,npj Quantum Inf. 9,78 (2023)。[6] A. Pocklington、Y.-X. Wang 和 AA Clerk,耗散配对相互作用:量子不稳定性、拓扑光和体积定律纠缠,Phys. Rev. Lett. 130,123602 (2023)。[7] Y.-X. Wang、C. Wang 和 AA Clerk,通过耗散规范对称性实现的量子非互易相互作用,PRX Quantum 4,010306 (2023)。[8] A. Pocklington、Y.-X. Wang、Y. Yanay 和 AA Clerk,利用局部耗散稳定费米子和量子比特的体积定律纠缠态,Phys. Rev. B 105,L140301 (2022)。[9] A. Seif、Y.-X. Wang 和 AA Clerk,区分量子和经典马尔可夫失相耗散,Phys. Rev. Lett. 128,070402 (2022)。[10] Y.-Y. Wang、S. van Geldern、T. Connolly、Y.-X. Wang、A. Shilcusky、A. McDonald、AA Clerk 和 C. Wang,低损耗铁氧体循环器作为可调手性量子系统,Phys. Rev. Applied 16 , 064066 (2021)。[11] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 本征和诱导量子猝灭用于增强基于量子比特的量子噪声光谱, Nat. Commun. 12 , 6528 (2021)。[12] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 非高斯量子噪声的光谱表征:Keldysh 方法及其在光子散粒噪声中的应用, Phys. Rev. Research 2 , 033196 (2020)。[13] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 量子系统中无耗散的非厄米动力学, Phys. Rev. A 99 , 063834 (2019)。[14] Y.-X. Wang、L.-Z. Mu、V. Vedral 和 H. Fan,纠缠 Rényi α 熵,物理学。修订版 A 93 , 022324 (2016)。
我们研究了使用输出反馈事件触发控制器的线性系统的 L 2 稳定性。特别是,我们感兴趣的场景是,工厂输出和控制输入分别通过两个不同的数字通道传输到控制器和执行器,这两个数字通道有自己的采样规则。工厂动态受外部干扰的影响,输出测量和控制输入受噪声干扰。我们提出了一种协同设计程序,用于同时合成动态输出反馈定律和事件触发条件,使得闭环系统在 L 2 增益上界给定的情况下是 L 2 稳定的。所需条件以线性矩阵不等式 (LMI) 的可行性来表述。然后,我们利用这些 LMI 来最大化工厂输出和/或控制输入两次传输之间的保证最短时间。我们还提出了一种启发式方法来减少每个通道的传输量。所开发的技术将时间驱动(因此是周期性的)采样作为特殊情况,并且结果在此背景下也是新颖的。所提出方法的有效性通过数值示例得到说明。
什么是植入式心脏复律除颤器 (ICD)?ICD 是一种植入于胸腔皮下的电子设备,用于监测和治疗危险的快速心律。大多数 ICD 也具备起搏器的功能。ICD 比起搏器略大,由两个主要部件组成:发生器和一根或多根导线(称为“导线”)。发生器包含电池、电容器和计算机组件,使 ICD 工作。导线是特殊的导线,使设备能够传输微弱的电脉冲,从而引起心脏收缩,并持续监测心律。ICD 可以植入一根、两根或三根导线。您接受的 ICD 类型取决于您的临床诊断。经静脉 ICD 植入于左锁骨下方,但也可能植入于右锁骨下方,导线通过静脉插入心脏。
第 2 级 - 第 90-1042(g)(5) 节 电池储能系统、组件和相关辅助设备产生的平均噪音在任何时间都不得超过 20 dBA 的噪音水平,该噪音水平在 RA 和 A 分区内任何周围非参与住宅或有人居住的社区建筑的产权线外墙处测量。在 M 分区,平均噪音不得超过相邻产权线的 60 dBA 噪音水平。申请人可以提交设备和组件制造商的噪音等级以证明合规性。申请人可能需要提供电池储能系统周边合理数量的采样位置的运行声压级测量值,以证明符合本标准。退役和担保
乔治王县巡回法院付款计划案件编号:______________________________________________________________________ 被告姓名:___________________________________________________ 电话:_______________________ 被告地址:__________________________________________________________________ 我恭敬地请求法院就所欠乔治王县巡回法院的赔偿、罚款和/或费用达成付款计划。 我理解,如果我欠赔偿,我将按照法院命令支付。 此付款计划按照 VA 法典§19.2-305.1 和§19.2-354 中的定义制定,自 2021 年 7 月 1 日起生效。 在以下适用的任何内容上签字:_______ 我欠 $ _______________ 的赔偿金,将按照法院下达的赔偿令支付。命令附于此付款计划。 如果命令中未明确列出付款计划,则赔偿金将在所有罚款和费用之前支付,直至全部付清。在完全支付赔偿金后,我需要从 _____________________ 开始每 30 天支付至少 50.00 美元以支付所有罚款和费用。我有责任了解余额、应付款项和时间。_______ 我只欠费用和/或罚款。我同意每 30 天支付最低金额(选一个):____ 50.00 美元或 ___ 更高(说明您同意支付的金额):_________,从 _________________________________ 开始直到全额付清。我有责任了解余额和应付款项及时间。_______ 我知道我有如上所述的多个案件。我理解如果我在 www.vacourts.gov 在线付款,我有责任先支付最早的案件,然后按数字顺序支付后续案件,以保持付款计划的流动性。如果我按时付款,可能导致我违反此付款计划。如果我犯了错误,我有责任立即联系书记员办公室。_______ 我理解,一旦达成本协议,书记员将无法更改付款金额或付款日期。此外,我同意以书面形式通知法院我的地址的任何变更,直到付清全部款项。_______ 我理解,由于我的唯一经济来源是社会保障福利或补充保障收入,所以在我有其他资源或收入之前,我无需付款。只要我的唯一收入保持不变,我理解我的账户就不会被收回。我还理解,任何可能被要求支付的赔偿金都不包括在此付款豁免中,并且必须按照法院命令支付。_______ 我无法满足这些要求,并希望向法院陈述。
通用的多体系统与环境结合,由于腐烂而失去了量子纠缠,并且仅具有经典相关性而发展到混合状态。在这里,我们表明测量值可以稳定开放量子系统中的量子纠缠。具体而言,在边界处的随机统一电路中,我们在数值和分析上都发现以较小的非呈速率进行的投影测量结果导致稳定状态,l 1 = 3个系统内的powerlaw范围缩放纠缠的否定性。在随机环境中使用分析映射到定向聚合物的统计力学模型,我们表明,由于随机测量位置,幂律负缩放量表可以理解为Kardar-Parisi-Zhang波动。进一步提高测量率会导致相位过渡到区域律负阶段,该阶段与受监测的随机电路中无腐蚀性的纠缠过渡的通用性相同。
我要感谢我的导师 Garriy Shteynberg 博士以及前导师 John Pennington 博士和 Jon Frederick 博士。他们的专业知识和反馈帮助我在各个层面实现了我对这个项目的愿景。此外,我还要感谢我的实验室伙伴 Phillip McGarry 和我的论文委员会的见解和反馈。最后,我要感谢我的家人,他们在整个过程中给予了我极大的支持。感谢我的妻子 Hollee、父母 Steve 和 Dulcie、姐姐 Emily、祖父母 Kathy 和 Bernie 以及 Ed 和 Barbara。