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World File Search System目标变量
血清白细胞介素22作为在银屑病关节炎中分子靶向药物差异使用的生物标志物的影响：一项回顾性研究
然后，在TNF-I处理的组（24例）和IL-17-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-Cheat则进行了单变量的逻辑分析，并将DAPSA-REM，PASI90和最小疾病活性作为客观变量作为目标变量和血清细胞因子浓度作为爆炸性变量。血清IL-22浓度被确定为有助于IL-17-I-I-I-i-i-i-i-teal群中DAPSA-REM实现的因素。然而，尚未将基线血清细胞因子鉴定为有助于达到TNF-I-READ群体中DAPSA-REM的因素，或在任何一组中的PASI90和PASI90的实现和最小疾病活性（补充表S4）。我们比较了获得DAPSA-REM（12例），未（12例）的患者中的基线血清细胞因子浓度，在TNF-I-I-I-I-I-17-17-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-CHEAT组中则（分别为11例和12例）。结果
推动供应链中的人工智能
人工智能是制造智能机器的科学与工程。9 其目标是“将数据转化为信息，将信息转化为知识和洞察力，将知识转化为竞争优势”。10 人工智能在供应链管理中的应用使公司能够满足客户的新要求以及全球大趋势带来的挑战。例如，产品和零件差异的增加使需求预测和生产计划变得更加复杂。另一个例子是可持续发展意识的增强，这需要在进行优化时考虑更多的数据源和目标变量。此外，人口结构的变化导致劳动力供应减少，需要更高的工资和更具吸引力的工作条件。为了应对这些挑战，未来的供应链必须变得更加可持续、灵活、有弹性、更快速和更高效。
使用传感器进行边缘 AI 数据收集
瑞萨电子的 Reality AI 软件为使用传感器构建产品和内部解决方案的研发工程师提供解决方案套件和工具。Reality AI 软件使用加速度计、振动、声音、电气（电流/电压/电容）、雷达、射频、专有传感器和其他类型的传感器数据，识别事件和条件的签名，将签名的变化与目标变量关联，并检测异常。由于数据收集和准备是任何机器学习项目中成本最高的部分，也是大多数失败项目出错的地方，因此 Reality AI 软件包含功能来保持数据收集正常进行，协助其进行预 ML 处理，并使用合成增强技术充分利用数据。本白皮书介绍了我们推荐的数据收集规划、执行和收集后处理方法。
在密西西比河中溶解的氧气预测-Iris
相比之下，统计模型基于历史数据，识别输入和输出变量之间的模式和关系。尽管这些模型的资源密集型和更快的实施速度较低，但由于几个因素，包括自然数据噪声，不完整的数据和有限的空间分辨率，它们通常缺乏准确性。5另外，统计模型通常受线性和正态性的假设的约束，这可能不能充分代表环境过程的非线性和动态性质。为了克服与环境和水文过程相关的高不确定性和复杂性，研究人员近年来越来越多地采用了数据驱动的方法。在其中，人工智能（AI）算法，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，已获得了突出性。这些方法不需要对输入变量和目标变量之间关系的明确指定，从而可以快速处理以及处理数据中复杂的非线性交互的能力。6
使用机器学习对太阳能PV输出的数据驱动预测：一种长期预测的综合方法
本文研究了细节，并选择了用于预测太阳能光伏（PV）植物的长期产量的机器学习算法。因此，使用10分钟的数据实时测试了几种算法。为了生成结果，用正面和负的实际功率和时间参数喂食，训练和验证了模型。在测试阶段，模型是训练和拟合的。具有最准确的预测目标变量的能力与当前值（预期的输出值）进行比较，以验证预测。基于统计评估，还评估了该算法的性能。输出导致了有关光伏植物生产的假设。基于这些假设的信息，做出了必要的决定。随机森林回归在植物中太阳产量的长期预测中比其他模型具有更高的准确性。此类发现对太阳能能源部门的太阳能工程师和网格运营商很有用。太阳能领域的太阳能工程师和网格运营商将从这些发现中受益。
信任，归属感和教师的自我效能感
文学表明，在学校社区中经历信任和归属感的教师和学生具有更高的积极生活质量指标，例如表现，创新和创造力。此外，他们也愿意建立更真实的关系并基于心理安全，促进环境，对他们的福祉，生活质量，自我效能感和一般心理健康的影响。这项定量研究旨在调查一个在线培训计划的影响，称为“信任和归属感在学校教师的人际关系中的发展”对与个人福祉相关的几种心理变量的影响。来自罗马尼亚不同地区的几所学校，有475名学校教师参加了这项研究。数据是在干预前和后干预后的，该数据由在线形式组成，由三个不同的问卷组成，这些调查表涉及以下变量：归属感，联系和教师的自我效能。调查结果表明在线干预计划对所有目标变量的显着影响。
个性化的，自我监督的深度学习血糖预测
当前监测糖尿病患者血糖水平的标准是连续的葡萄糖监测（CGM）设备，这些设备昂贵且具有并发症的风险，例如用于将CGM传感器连接到皮肤的粘合剂的过敏反应或皮肤刺激。CGM设备也很明显，因此可以作为糖尿病患者的不适疾病标记。为了减轻这些问题，我们开发并测试了一种新颖的深度学习方法，该方法仅通过使用个性化和自我监视学习，能够使用非侵入性预测变量预测血糖水平，而目标变量的数量很少。每周仅使用两次血糖测量，我们的方法（4925.47葡萄糖特异性MSE）的表现优于传统的深度学习，该深度学习用小时测量（5137.80葡萄糖特异性MSE）。在六个实验中，血糖测量相距超过四个小时，我们的方法在没有例外的情况下优于传统的深度学习。我们的发现表明，自我监督，个性化的深度学习可以为CGM设备提供替代方案的途径，而CGM设备的成本较小，无创，因此更容易访问。
政策利率上调会导致通胀上升吗？
尽管人们普遍认为，当央行提高政策利率时，通胀会下降，但有些机制和渠道可能会导致相反的效果。2 例如，众所周知，政策利率也代表着家庭和企业的成本，当政策利率上升时，可能会导致通胀或相对价格上升，而不是期望的下降。瑞典央行在 2017 年改变目标变量，正是消费者价格指数 (CPI) 受到这种影响的结果。最近，在经济辩论中，也有类似的理由被提出来，作为反对继续提高政策利率的论据。这些论点并不新鲜。例如，担任联合经济委员会主席的国会议员赖特·帕特曼 (Wright Patman) 认为，使用利率来对抗通胀就像“把汽油扔到火上来灭火”一样合乎逻辑。3 在瑞典于 1931 年 9 月脱离金本位制后，贴现率主要被用作货币政策的主要工具。 4 冈纳·韦特伯格（Gunnar Wetterberg）在其关于瑞典央行历史的书中（第 314 页）指出，人们对贴现率的看法在第二次世界大战期间以及战后几十年发生了变化，人们开始将贴现率视为一个成本因素，而不是影响经济活动的一种方式。
利用大规模多摩学确定全基因组关联研究的治疗靶标
等级标准非常高铅golof变体；或与2个数据集中的靶基因的molqtl共定位（H4 pp> 80％）；调节元件的最大ABC得分与铅变体高铅编码变体重叠；或相关（P <1x10 -6）Golof变体；或与> 2个数据集中的靶基因的molqtl共定位（H4 pp> 80％）或与蛋白质QTL显着的MR（Q值<0.05）；与靶基因的MOLQTL（H4 pp> 80％）或具有范围全基因组蛋白质QTL（Q -Value <0.05）的MOLQTL重叠的调节元件（p <1x10 -6）相关变体的最高ABC评分中等共定位，或与元素重叠的ABC分数（Q -Value <0.05）或较大的ABC分数（P <1靶基因（H4 pp> 30％）或最接近铅变体或最大ABC分数的元素重叠相关变体（p <1x10 -6）或ABC链接（任何分数）或元素之间的元素之间的元素和目标基因与eqTL或ABC链接之间非常弱的铅基因与eqtl或abc链路之间重叠的元素重叠的元素重叠和目标变量
重建3轴地震心动图的 -
摘要 - 该试验研究旨在开发一个深度学习模型，用于从SCG信号从左侧和左侧和头到英尺的方向（SCG X和SCG Y）从SCG信号沿背层方向预测地震心动图（SCG）。从15位健康的成人受试者中获得了用于培训和验证模型的数据集。使用放置在每个受试者胸部上的三轴加速度计记录SCG信号。然后使用心电图R波分割信号，并将片段降采样，归一化和焦点左右。所得数据集用于训练和验证具有两个层和一个辍学层的长期短期内存（LSTM）网络，以防止过度拟合。该网络作为SCG X和SCG Y的输入100个步骤，代表一个心脏周期，并输出了一个映射到预测目标变量的向量。结果表明，LSTM模型在背腹方向的预测和实际SCG段之间的均方根误差为0.09。该研究证明了使用从双轴加速度计获得的数据重建3轴SCG信号的潜力。索引术语 - 观察心动图，心脏振动，信号重建，深度学习，LSTM网络。