XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精确度
英语（精确度和写作）
Q. 2. 写出以下文章的摘要并提出合适的标题：（20）在繁华的城市中心，城市绿地是宁静的绿洲，为人们提供远离喧嚣的休憩之所。公园里点缀着生机勃勃的植物，成为人们放松和娱乐的天堂。绿地为各种野生动物提供了庇护所，在城市发展和环境保护之间创造了微妙的平衡。除了美学吸引力之外，城市公园在促进社区联系方面发挥着至关重要的作用。家人聚在一起野餐，朋友参加体育运动，人们在大自然的怀抱中找到慰藉。这些公共空间是文化活动、露天音乐会和艺术装置的场所，丰富了城市体验。城市绿地的好处不仅限于休闲。它们有助于改善空气质量，缓解城市热岛效应，促进整体幸福感。在城市范围内接触大自然成为心理健康的一个重要方面，为内省和恢复活力提供了避难所。然而，挑战在于如何平衡日益增长的城市化进程与绿色空间的保护。可持续的城市规划对于确保混凝土丛林和自然天堂的共存至关重要。创建和维护公园、林荫大道和绿色屋顶的努力成为塑造优先考虑人类和环境健康的城市的不可或缺的组成部分。随着城市的发展，保护和改善城市绿色空间成为共同的责任。我们的愿景是培育将自然无缝融入城市生活的城市景观，促进人类进步与环境可持续和谐共存。
DIFAR 定位系统的准确度和精确度
蓝鲸的被动声学定位一直是南极蓝鲸研究的重要组成部分，并可能成为未来作为南大洋研究伙伴关系南极蓝鲸项目一部分进行的研究的关键工具。本文件介绍了测量基于声纳浮标的定位系统的准确度和精确度的方法。这些方法可用于在实时跟踪鲸鱼的过程中现场“校准”每个声纳浮标中的磁罗盘。在这里，我们比较了使用不同仪器在不同航行中收集的几个不同数据集的定位准确度和精确度。本文件还包括有关声纳浮标定位系统各个组件校准的其他信息，并就未来开发和部署基于声纳浮标的鲸鱼被动声学定位系统提供建议。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
Metrologia 45 (2008) 330–334 - NIST 的 TSAPPS
nist.gov › publication › get_pdf PDF 作者：MW Keller · 2008 · 被引用次数：21 — 作者：MW Keller · 2008 被引用次数：21 实现精确度的方法是量子计量三角（QMT），通过添加量子电标准可以实现精确度。
移动术中CT辅助无框立体定向活检在7例患者样本中实现了单米轨轨迹的精确度，以实现深处的脑损伤
抽象背景：大脑活检是至关重要的诊断干预措施，为治疗和预后提供了宝贵的信息，但很大程度上取决于高精度和精度。我们假设，通过使用移动单元的术中CT检查，通过基于神经验证的无框架立体定位和MRI引导的轨迹计划的组合，可以实现无缝集成的方法，得出最佳目标准确性。方法：我们分析了7个立体定向活检轨迹，用于各种深处的位置和不同的患者位置。在刚性固定后，使用计划MRI图像进行自动图像融合，使用移动CT单元进行术中术前扫描，并使用原位进行活检套管进行验证，以验证确定的目标位置。然后，我们评估了径向轨迹误差。结果：术中扫描，手术，MRI和CT图像的计算机化合并以及轨迹计划是可行的，在所有情况下都没有困难且安全。我们在60±12.3 mm的轨迹长度下达到了0.97±0.39 mm的径向轨迹偏差（平均值±标准偏差）。不需要因目标不准确而重新定位活检套管。结论：使用移动CT单元与无框神经验证指导的立体定位和基于术前MRI的轨迹计划结合使用的术中验证是可行的，安全且高度准确的。关键词：立体定向神经外科，图像指导，术中CT，脑活检该设置实现了深度脑损伤的单毫米精度和直接检测术中并发症的检测，并不依赖于专用的手术室，并且无缝地集成到常见的立体定位过程中。
考虑患者的临床病史会影响机器学习模型预测多发性硬化症病程的性能
多发性硬化症 (MS) 以不可预测的速度发展，但预测每位患者的病程对于根据个人需求制定治疗方案极为有用。我们探索了不同的机器学习 (ML) 方法来预测患者是否会从最初的复发缓解型 (RR) 转变为继发进行型 (SP) 疾病，这种方法仅使用临床常规中可用的“真实世界”数据。使用了 1624 名门诊患者（SP 阶段为 207 名）的临床记录，这些患者就诊于意大利罗马圣安德烈亚医院的 MS 服务中心。考虑最后一次可用就诊的数据（面向就诊设置），比较四种经典 ML 方法（随机森林、支持向量机、K 最近邻和 AdaBoost）或每位患者的整个临床病史（面向历史设置），使用专为历史数据设计的循环神经网络模型，获得了距离上次就诊 180、360 或 720 天的预测结果。缺失值的处理方式是删除所有至少有一个缺失参数的临床记录（特征保存方法）或包含缺失值的 3 个临床参数（记录保存方法）。分类器的性能使用常见指标进行评估，例如召回率（或敏感度）和精确度（或阳性预测值）。在面向访问的设置中，记录保存方法产生的召回率为 70% 到 100%，但精确度较低（5% 到 10%），然而，当仅考虑模型返回概率高于给定“置信阈值”的预测时，精确度会增加到 50%。对于面向历史的设置，这两个指标都会随着预测时间的延长而增加，在 720 天时达到 67%（召回率）和 42%（精确度）。我们展示了如何有效地使用“真实世界”数据来预测 MS 的发展，从而获得高召回率，并提出了创新方法来提高精确度以获得临床有用的值。