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尿液药物测试（UDT），推定和确定性
尿液药物测试可以推定或确定性。推定UDT用于识别药物或药物类别的存在或不存在，但并非旨在测量样品中药物或代谢物的精确水平。基于预定的截止药物水平，结果报告为“正”或“负”。确定的UDT是为了验证并确定尿液中药物或药物代谢物的特异性量。报道了药物/代谢产物浓度的数值。
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尿液药物检测可以是推定性的，也可以是确定性的。推定性尿液药物检测用于确定药物或药物类别的存在与否，但并非用于测量样本中药物或代谢物的精确水平。根据预定的截止药物水平，结果报告为“阳性”或“阴性”。确定性尿液药物检测用于验证尿液中药物或药物代谢物的身份并确定其具体数量。报告药物/代谢物浓度的数值。
住院设施和门诊尿液药物检测（...
尿液药物检测可以是推定性的，也可以是确定性的。推定性尿液药物检测用于确定药物或药物类别是否存在，但并非用于测量样本中药物或代谢物的精确水平。结果根据预定的截止药物水平报告为“阳性”或“阴性”。确定性尿液药物检测用于验证尿液中药物或药物代谢物的身份并确定其具体数量。报告药物/代谢物的浓度数值。
使用成人哮喘聚类数据
大规模的数据源，遥感技术和出色的计算能力已极大地受益于环境健康研究。最近，引入了各种机器学习算法，以提供有关与每个哮喘患者症状和潜在环境风险因素有关的聚类数据异质性的机械见解。但是，关于这些机器学习工具的性能的信息有限。在这项研究中，我们比较了十种机器学习技术的性能。使用不平衡采样的高级方法（IS），我们改善了9种常规机器学习技术的表现，可预测暴露水平与室内空气质量的相关性与患者峰值呼气流量（PEFR）的变化之间的变化。然后，我们提出了一种深度学习的转移学习方法（TL），以进一步提高预测准确性。我们选择的最终预测技术（TL1_IS或TL2-IS）的TL1_IS的平衡精度中值（56〜76）％为66（56〜76）％，TL2_IS的68（63〜78）％。TL1_IS和TL2_IS的精确水平为68（62〜72）％和66％（62〜69）％，而敏感性水平为58（50〜67）％和59％（51〜80），来自25名患者的敏感性为1.08（精度，精度，精度），至1.28（敏感性），相比之下。我们的结果表明，使用不平衡采样的转移机学习技术是预测PEFR变化的强大工具，这是由于暴露于室内空气而变化的，包括2.5μm和二氧化碳的物质浓度。此建模技术甚至适用于小型或不平衡的数据集，该数据集代表一个个性化的现实世界设置。
用于能量存储和转换的生物衍生纳米材料
与前体相比，植物的繁殖速度较慢，因此自组装方法不是植物衍生材料的典型方法。宏观生物质在其他方面具有优势，富含碳和氮、硫和磷等杂原子，在热处理时可提供一定水平的固有掺杂。来自生物质的杂原子掺杂有利于调节所得碳的电化学性质。然而，由于生物质衍生材料的性质，掺杂剂和无机杂质的化学计量和精确水平可能在大量可用选项中变化。进一步开发更精确地控制固有掺杂剂和矿物质水平的方法很有意思。在过去的几十年里，科学家和工程师们从大自然中寻找灵感来解决与能源相关的问题。例如，某些生物质的自然结构可能对材料的逻辑设计特别有用。例如，木材的各向异性性质可能有助于开发具有不同特性的材料，这些特性取决于加工时纹理的方向。将生物质转化为生物衍生的纳米材料用于能量存储和转换应用对于废弃物尤其有吸引力。开发将大量废弃物转化为有用产品的方法对社会大有裨益，可用于减少废弃物、碳封存和能源相关应用。利用废料可以实现巨大的商业化前景和可行性。通过简单地碳化生物质，纳米碳的合成只需一步而不是两步，并且合成后不需要去除任何模板。[5 ] 这对于可扩展性尤其有用，因为将生物质转化为碳需要很高的能量，因此有必要减少处理步骤并使用低成本前体。此外，生物学起点多种多样，导致对这些材料的研究相当广泛；因此，进行综述对于推动该领域的进一步研究发展非常重要。生物衍生的纳米材料可以直接或间接地从病毒、细菌、真菌、原生生物、植物和动物中制备。 [ 2–4,18,28,35,36,46–49,56,63–73,80–95 ] 不同模板所具有的不同结构具有独特的特性，可改善所合成材料的性能。[ 6 ] 对各种应用进行分类以及对这些来源所生产材料的结构特征进行分析，对于理解每种前体可能适用于哪些类型的应用起着重要作用。由于起始物质种类繁多，每种生物质前体的结构不同，因此可能的纳米结构种类繁多。即使在真菌中，也可能存在截然不同的结构；霉菌往往形成称为菌丝的分枝丝状结构，而酵母可能