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数据分析在增强医疗保健管理中决策过程中的作用
简介：介绍解释了数据分析如何越来越广泛地在医疗保健领域使用，以及如何增强决策过程。它还强调了改善医疗保健管理决策的必要性，因为医疗保健系统在日益增长的压力和复杂性下运行。方法：对相关文献进行了彻底修订，以实现这项研究的目标。它涵盖了医疗保健管理中数据分析的不同用途，例如预测建模和风险分析以及绩效评估。结果：结果选项卡描述了研究的主要发现。这些包括数据分析在检测模式和趋势，预测结果以及最大化医疗保健管理中的表现中所发挥的至关重要作用。结论：总的来说，数据人工智能是即将到来的医疗保健趋势，不仅可以改善我们的医疗保健处理，而且会增加任何成为大流行的可能性的机会。它可以彻底改变提供医疗保健的方式，从而使临床医生能够根据证据和组织做出决定，以促进数据驱动的文化。
在基于能力的医疗保健教育课程中发展：实施和成果
简介：该研究是由一群教育者与大型城市大学的医疗保健专业人员合作进行的。课程开发过程涉及确定关键能力，将这些能力映射到学习目标以及设计评估以衡量学生的成就。方法：为了评估课程的有效性，使用了干预前和干预后的研究设计。数据是通过与学生，教职员工和医疗保健专业人员进行的调查和焦点小组讨论收集的。还通过标准化考试来衡量学生的成就。结果：实施基于能力的课程可显着提高学生的知识和技能，并提高学生，教职员工和医疗保健专业人员的满意度。还发现该课程与当前的医疗保健需求和实践更加一致。结论：这项研究证明了基于能力的医疗课程的成功发展和实施。结果表明，这种方法可以有效地为学生准备医疗保健领域的需求并提高利益相关者的整体满意度。需要进一步的研究来评估该课程的长期影响，并探索其在其他医疗保健教育环境中适应和实施的潜力。
基于有限元的机器学习框架，用于预测分娩过程中盆底肌肉的机械行为
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性，检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制，生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而，利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题，本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架，以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集，使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN)，考虑两种情况：(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测，以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明，ANN 在前者中表现最佳，平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中，XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低，MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而，ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好，MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用，以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。
机械工程中拓扑优化的概念模型，以提高结构效率和材料利用率。
摘要拓扑优化已成为机械工程的关键技术，可提高结构效率和材料利用率。此概念模型提出了一个框架，该框架将高级拓扑优化方法与计算设计工具集成在一起，以优化给定设计空间内的材料分布。主要目标是最大程度地提高性能，同时最大程度地减少材料使用情况，这对于降低成本和提高制造和建设的可持续性至关重要。提出的模型强调了优化算法的应用，例如遗传算法，模拟退火和粒子群优化，并与有限元分析（FEA）一起探索各种设计配置。通过系统地删除不必要的材料并加强关键的结构区域，该模型可确保创建轻质但强大的组成部分。此外，还合并了多目标优化，以平衡竞争目标，例如在保持结构完整性，耐用性和安全标准的同时最大程度地减少重量。该模型的关键组成部分是它与添加剂制造（AM）技术集成，从而使传统制造方法无法实现的复杂几何形状创建复杂的几何形状。这种协同作用允许实现优化的结构，这些结构既具有物质效率又具有成本效益。此外，该模型还结合了灵敏度分析，以评估材料特性和外部加载条件的变化如何影响整体性能，
核氧化氧化物调节垂体干细胞分化过程中的Wnt信号传导
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月30日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.30.635771 doi：Biorxiv Preprint
岩土工程中的人工智能
1人工智能的概念一种人工含义（AI）是软件应用程序和服务模仿基于decision m aking（ADM）的LGorithm的认知思维和智能行为的能力。带有AI的软件应用程序也称为ADM系统。用于开发算法，该算法允许人工系统基于认知思维和智能行为做出决定，对智力，思维和学习的本质的理解是必需的。在1949年，唐纳德·赫布（Donald Hebb）假定学习规则（H EBB 1950）。将思考视为处理信息所需的神经活动，学习规则描述了这些活动对神经元与突触可塑性之间的联系的影响。对于处理信息，神经元使用所有输入信号，这些输入信号从不同的树突到达来形成输出信号，该信号通过轴突发送到连接的神经元。强烈使用轴突可以加强神经元之间的连接，而不使用可能会导致连接和轴突的删除。强烈的联系有助于恢复知识。因此，学习旨在建立牢固的联系以实现相关知识（见图1.1）。HEBB的规则是人工智力概念发展的关键发现。1956年首次在达特茅斯研讨会上使用“人工智能”一词时，该研究的重点是寻找形式主义来代表可实施算法中的知识。因此，许多科学领域都参与了人工智能概念的发展：
教育议程中的气候叙事：关于教学研究和环境政策的时间的价值
时间问题。这可能是对科学，教学和社会解释最开放的含义，这是由我们对第三千年教育议程中气候叙事所介绍的文本的反思，方法论，方法论，方法论，经验和纪录片所提及的主要主张。无论如何，他们的方法提出了有关教学研究和社会环境政策的时间价值的广泛而多样的问题，这一事实不容忽视。从这个角度来看，本文的目的是强调及时及时教育的重要性，而不会进一步延迟气候紧急情况所带来的挑战，从而促进对关键问题的系统和严格研究，以便在教育和社会中解决这些问题；特别是当可以观察到气候和教育政策之间的缓慢融合时，西班牙案例说明了这一点。我们通过强调教育研究必须考虑到危机的节奏：从人类学气候变化固有的时间维度（同步和历时性），直到必须在任何社会上促进生活中可持续和公平地等于社会上的社会性过渡中，必须将其作为一个关键因素，直到必须作为关键因素。
市场定位是在国际发展过程中吸收文化变量的关键因素
市场定位是在国际发展过程中吸收文化变量的关键因素，本文讨论了公司国际化战略。它专注于目标市场的选择和真正的价值体系的发展（即与目标市场的外国合作伙伴保持对成员的价值链的一致性。它强调了管理国际化文化因素的困难。它讨论了市场取向的好处，用于选择市场的选择以及价值体系的建设。它表明，通过行为和文化维度通过行为和文化方面的市场取向可以帮助更好地管理文化差距。它也可以帮助建立可持续和强大的价值体系。这些思考使我们提出了与目标市场合作伙伴关系阅读国际化过程的网格的提议。关键字：国际化，市场定位，伙伴关系，组织文化，跨文化管理。曲目：国际和跨文化营销
禁止执行——在执行过程中遇到暂时障碍时针对某些外国人采取的一种程序（Ds 2024:23）
监管委员会是瑞典经济与区域发展署下属的专门决策机构，其成员由政府任命。监管委员会对其自身的决定负责。瑞典监管委员会的任务是审查可能对公司产生重大影响的立法提案的影响评估质量并发表意见。
使用自发性眨眼相关大脑活动来研究移动地图辅助导航过程中的认知负荷
在自然移动地图辅助导航任务中持续评估行人的认知负荷具有挑战性，因为对刺激呈现、人与地图的交互以及其他参与者反应的实验控制有限。为了克服这一挑战，本研究利用导航员在导航过程中的自发眨眼作为连续记录的脑电图 (EEG) 数据中的事件标记，以评估移动地图辅助导航任务中的认知负荷。我们研究了在给定路线上的移动地图上显示不同数量的地标（3 个 vs. 5 个 vs. 7 个）是否以及如何影响导航员在虚拟城市环境中导航时的认知负荷。认知负荷是通过眨眼相关的额中部 N2 和顶枕 P3 的峰值幅度来评估的。我们的结果显示，与显示 3 个或 5 个地标相比，顶枕 P3 幅度增加表明在 7 个地标条件下的认知负荷更高。我们之前的研究已经表明，与 3 个地标条件相比，参与者在 5 个和 7 个地标条件下获得了更多的空间知识。结合当前的研究，我们发现，与 3 个或 7 个地标相比，显示 5 个地标可以提高空间学习能力，而不会在不同城市环境中导航时增加认知负荷。我们的研究结果还表明，在地图辅助寻路过程中可能存在认知负荷溢出效应，即在地图查看过程中的认知负荷可能会影响环境中目标导向运动过程中的认知负荷，反之亦然。我们的研究表明，在设计未来导航辅助设备的显示时，应同时考虑用户的认知负荷和空间学习，导航员的眨眼可以作为有用的事件制造者，以解析反映自然环境中认知负荷的连续人类大脑动态。