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一种机器学习方法来识别血液性恶性疾病患者组
背景和客观：在血液学恶性肿瘤（HM）的免疫功能低下患者中针对SARS-COV-2的疫苗接种对于降低Covid-19的严重程度至关重要。尽管进行了疫苗接种的努力，但超过三分之一的HM患者仍然没有反应，增加了严重突破感染的风险。本研究旨在利用机器学习对COVID-19动力学的适应性，有效地选择特定于患者的特征以增强预测并改善医疗保健策略。重点介绍了复杂的共同食物学联系，重点是可解释的机器学习，为临床医生和生物学家提供宝贵的见解。方法：该研究评估了一个患有1166例血液疾病患者的数据集。输出是完整的COVID-19疫苗接种后血清学反应的成就或未实现。采用了各种机器学习方法，其最佳模型基于指标，例如曲线（AUC）下的面积，灵敏度，特异性和MATTHEW相关系数（MCC）。单个形状值被视为，并将主成分分析（PCA）应用于这些值。然后在确定的簇中分析患者概况。结果：支持向量机（SVM）作为表现最佳的模型出现。PCA应用于SVM衍生的外形值，导致四个完全分开的簇。这些簇的特征是产生抗体的患者比例（PPGA）。群集2的PPGA最低（33.3％），但样本量较小，有限的结论性发现。群集1，PPGA第二高（69.91％）包括侵袭性疾病和导致免疫缺陷增加的因素的患者。群集3，代表大多数人群，与群集1相比，抗体产生率很高（84.39％）和更好的预后。群集4，PPGA为66.33％，包括B细胞非霍奇金患者在皮质类固醇治疗中的淋巴瘤。结论：该方法使用机器学习和可解释的AI（XAI）成功识别了四个独立的患者簇。然后，我们根据COVID-19疫苗接种后产生抗体的HM患者的百分比分析了每个簇。该研究表明该方法对其他疾病的潜在适用性强调了可解释的ML在医疗保健研究和决策中的重要性。
可用性规范作为迭代开发中的工具。 - DTIC
但如何才能实现这一点呢？Alexander 建议可以开发正式的分析方法来指导无意识的分解（例如，1964：附录 2）。他的方法是将设计表示为一个互连点的空间：每个点都是一个规范，其与其他点的连接程度和特征模拟了相应规范之间的关系。此表示中高度互连的点的群集对应于高度相互关联的规范的集合。Alexander 希望开发一种正式的方法，将整个规范空间划分为这种高度互连的群集。在此基础上开发的详尽划分将是设计问题的无意识分解，因为它将完全基于规范之间的关系，而不是基于先验的分类和分组。
OpenShift容器平台4.16安装概述
OpenShift容器平台中的每个控制平面机4.16群集都必须使用RHCO，其中包括一个关键的第一启动配置工具，称为IGNITION。此工具使集群能够配置机器。操作系统更新作为可引导容器映像（使用Ostree作为后端）传递，由计算机配置操作员在群集上部署。实际操作系统更改是通过使用RPM-OSTREE作为原子操作在每台机器上就位的。一起，这些技术启用了OpenShift容器平台，可以通过实地升级来管理集群上的任何其他应用程序，以使整个平台保持最新。这些就地更新可以减轻运营团队的负担。
适用于 IBM AIX 的 Dell EMC 主机连接指南
1 基本逻辑存储概念 ................................................................................................................ 21 2 基本 SRDF 配置 ................................................................................................................ 53 3 虚拟 SCSI 配置示例 ........................................................................................................ 88 4 虚拟光纤通道体系结构示例 ................................................................................................ 92 5 AIX LPAR 初始设置示例 ...................................................................................................... 119 6 虚拟 I/O 服务器设置示例 ...................................................................................................... 120 7 最终设置示例 ...................................................................................................................... 121 8 双 VIOS 示例 ................................................................................................................ 141 9 MPIO 解决方案 ................................................................................................................ 219 10 Symmetrix 上的虚拟资源调配 ................................................................................................ 240 11 精简设备和包含数据设备的精简存储池 ................................................................................ 243 12 延伸群集示例 ................................................................................................................ 314 13 链接群集示例 ................................................................................................................ 315 14 使用物理 I/O 服务器示例 ................................................................................................ 321 15 使用虚拟 I/O 服务器的节点示例 .......................................................................................... 322 16 添加通知方法对话框示例 ................................................................................................ 333 17 四节点 GPFS 群集示例 ................................................................................................ 341 18 VPLEX 资源调配和导出存储过程 ...................................................................................... 363 19 创建存储视图 ................................................................................................................ 371 20 注册启动器 ............................................................................................................................. 372 21 向存储视图添加端口 ............................................................................................................. 373 22 向存储视图添加虚拟卷 ............................................................................................................. 373
使用...
心脏病学中的个性化治疗必不可少的是鉴定患者表型，并解释其与后期治疗后结局的关联，例如在经导管主动脉瓣置换术中。通过无监督的聚类方法获得表型后，一种方法是使用机器学习来预测群集成员资格，以解释定义每个群集的患者特征。在以前的工作中，我们由于易于解释性而使用了决策树，这在捕获数据中的复杂关系方面受到限制。我们通过将Shapley添加说明（SHAP）值与高级机器学习算法集成在一起来缓解此问题。为了展示我们的方法，我们使用来自581位TAVR患者的单中心数据确定了六个不同的患者簇，并使用K-均值进行了各种分类器来对群集成员进行分类，并具有最佳的梯度增强性能（F1得分：0.879）。形状值用于解释集群成员资格，揭示了影响结果的关键特征。例如，肌酐水平和环形区域是高风险表型的重要预测指标。这种基于Shap的方法将模型的复杂性与解释性平衡，从而为患者表型提供了强大的，详细的见解。1。简介
基于疾病严重程度的2型糖尿病的子组不平行生活质量差异：Maastricht研究
摘要目的/假设2型糖尿病是一种高度异质性疾病，基于疾病的严重程度，已提出了新的亚组（“群集”）：中度与年龄相关的糖尿病（MARD），中度肥胖相关糖尿病（MOD），与严重的胰岛素缺乏胰岛素的糖尿病（S s SIDIDDIDDIDDIDDIDDIDDIDDIDDIDDIDD）。尚不清楚这些簇中如何反映疾病的严重程度。因此，我们旨在研究以前定义的2型糖尿病簇中生活质量的聚类特征和群集的演变。方法，我们包括Maastricht研究中有2型糖尿病的人，他们根据最近的质心方法分配给簇。我们使用逻辑回归来评估与糖尿病相关并发症的聚类关联。我们绘制了随着时间的推移，我们绘制了HBA 1C水平的演变，并使用了Kaplan-Meier曲线和Cox回归来评估聚类的时间以达到足够的血糖控制。基于简短表格36（SF-36）的生活质量也随着时间的流逝而绘制，并使用广义估计方程对年龄和性别进行了调整。随访时间为7年。分析是针对已诊断和已诊断为2型糖尿病的患者进行的。结果我们包括了127个新诊断的新诊断和585个已经诊断出的个体。已经诊断出SIDD群集中的人比其他簇中的人少于血糖控制的可能性较小，而HR的可能性较小，而MARD为0.31（95％CI 0.22，0.43）。特别是，在生活质量方面，MOD群集似乎并不中等。在新近和已经被诊断的个体中，SF-36的心理成分得分几乎没有差异。在两组中，MARD簇的物理组件得分的SF-36比其他群集都高，并且MOD簇的得分与SIDD和SIRD簇的得分相似。结论/解释性疾病的严重程度由2型糖尿病的簇建议，并未完全反映在生活质量中。在实践中应仔细考虑使用建议的集群名称，因为非中性命名法可能会影响2型糖尿病及其医疗保健提供者的个体中的疾病感知。
OpenShift容器平台4.17安装概述
OpenShift容器平台中的每个控制平面机4.17群集都必须使用RHCO，其中包括一个关键的第一启动配置工具，称为IGNITION。此工具使集群能够配置机器。操作系统更新作为可引导容器映像（使用Ostree作为后端）传递，由计算机配置操作员在群集上部署。实际操作系统更改是通过使用RPM-OSTREE作为原子操作在每台机器上就位的。一起，这些技术启用了OpenShift容器平台，可以通过实地升级来管理集群上的任何其他应用程序，以使整个平台保持最新。这些就地更新可以减轻运营团队的负担。
在生物序列中用于KNN搜索的神经嵌入
生物序列最近的邻居搜索在生物信息学中起有趣的作用。减轻二次复杂性对常规距离计算的痛苦，神经距离嵌入（将项目序列置于几何空间中）已被公认为是有希望的范式。为了维持序列之间的距离顺序，这些模型所有部署三重态损失并使用直观方法来选择三胞胎的子集，以从广阔的选择空间中进行训练。但是，我们观察到，这种训练通常使模型只能区分一小部分距离顺序，从而使其他人未被认可。此外，天真地选择了更多的三胞胎进行最新的网络下的培训，不仅增加了成本，而且还增加了模型性能。在本文中，我们介绍了Bio-KNN：KNN搜索框架 - 生物序列的工作。它包括一种系统的三重态选择方法和一个多头网络，增强了所有距离订单的识别而不增加培训费用。最初，我们提出了一种基于聚类的方法，将所有三重态分为具有相似支持的几个群集，然后使用创新策略从这些群集中选择三胞胎。同时，我们注意到同一网络中同时培训不同类型的三胞胎无法实现预期的性能，因此我们提出了一个多头网络来解决此问题。我们的网络采用卷积神经网络（CNN）来提取所有群集共享的本地效果，然后分别学习一个分别为每个群集学习多层启示（MLP）头。此外，我们将CNN视为特殊的头部，从而将以前模型中忽略的关键特征整合到我们的模型中以获得相似性识别。广泛的实验表明，我们的生物KNN在两个大规模数据集上的最先进方法显着优于而没有增加培训成本。
