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World File Search System聚类分析
研究文章 使用抗焦虑药物进行自我治疗：沙特阿拉伯人群的知识、态度和实践
背景：抗焦虑药物的自我用药已成为全球一个关键的公共卫生问题，特别是在心理健康服务有限的地区。在沙特阿拉伯，这些药物的无监督使用越来越普遍，存在依赖性、不良反应和心理健康状况管理不当等风险。目标：本研究旨在探索沙特阿拉伯人口中与抗焦虑药物自我用药相关的知识、态度和实践。该研究评估了公众的认知水平，研究了普遍的态度，并确定了常见的做法。它还提出了可行的公共卫生干预措施来解决已发现的差距。方法：采用横断面定量方法，调查了 2,023 名随机选择的参与者。数据收集涉及一份在线问卷，涵盖人口统计、认知水平、自我用药行为和药物来源。使用 SPSS（版本 26）分析数据，采用描述性统计、卡方检验、聚类分析和逻辑回归。结果：结果表明，89.9% 的参与者认识抗焦虑药物，其中最常见的是安定药。然而，40.5% 的人认为这些药物无需处方即可安全使用。值得注意的是，29.8% 的人进行自我药疗，主要从药房购买药物而无需处方（24.7%）。此外，35.6% 的自我药疗者出现不良反应。聚类分析显示，根据知识和态度，他们分为三个不同的群体，为量身定制的干预措施提供了见解。结论：研究结果强调，沙特阿拉伯公众在抗焦虑药物自我药疗方面的知识、态度和实践存在巨大差距。建议包括开展有针对性的教育活动、加强处方规定和扩大心理健康服务的覆盖面。未来的研究应侧重于推动这些行为的文化和社会经济决定因素。
现代企业的当前问题：会计和财务以及
乌克兰纳税人电子审计工具 83 Zhurbenko V.A.不确定条件下农业管理的当前问题 86 Ivanytsky I.E.使用信息技术改进会计系统 89 Kovaleva O.V.管理成本的管理方面作为企业有效运作的一个因素 92 Kolodiy I.V.聚类分析在反危机管理过程中的应用——以利沃夫州农业企业为例 95 Kolodiychuk I.A.在乌克兰地区建立废物管理系统的背景下的根本解决方案 98 Krupa V.R.完善国家支持小型农业创业发展的机制 101 Ksyonzhyk I.V. Matskiv G.V.
多种方法分类的卵巢癌干细胞共同遗传特征的整合分析
构建共表达模块，对这些样本进行聚类分析，结果如图S4A所示。然后，我们筛选出软阈值功率（图3A），当功率值等于16时，独立度可达0.9，因此利用功率值构建共表达模块，结果显示共鉴定出18个不同的基因共表达模块（图3B）。我们分析了模块特征基因与群体性状的相关性，发现只有一个共表达模块与SP和MP显著相关（图3C）。蓝色模块中有1154个基因与SP呈负相关。我们对蓝色模块中的基因进行PPI网络分析，描绘了整个网络和前3个子网络（图
调查教师对...的看法的变化
在职教师的远程专业发展。这些教师在两个州（亚利桑那州和佐治亚州）接受了两到三周的培训，重点是图像处理、计算机视觉和使用视觉媒体的机器学习。个人构想理论（K elly，1955）用于通过层次聚类分析绘制思维变化。研究问题是：在职教师在参与强调计算机视觉的远程专业发展后，对人工智能的看法发生了如何变化？树状图和描述性统计数据显示了在职教师在人工智能方面的思维变化。专业前和专业后发展树状图都有四个聚类，但构想在聚类内发生了变化。讨论了对实践和研究的意义。
1 人工智能在营销中的作用
本研究确定了 AI 在营销中的作用的当前研究状态。我们采用了系统文献综述，对同行评审期刊上发表的 140 篇论文进行了研究。对论文摘要进行了时间线分析、词出现和聚类分析。研究揭示了最近对重点领域、主要期刊和相关主题的兴趣。关键主题包括消费者研究、广告和数字客户、在线服务的未来、聊天机器人、基于结果的框架、人类和技术、社交使用、管理流程和销售。这五个问题领域被确定为数据挖掘的行业标准、让营销人员了解 AI、AI 在营销中的不确定影响、让客户体验 AI 以及安全和隐私问题。
生存：使用机器学习的灵活生存分析工具bio3d.pdf
描述实用程序要处理，组织和探索蛋白质结构，序列和动态数据。功能包括能够读取和写入结构，序列和动态轨迹数据，执行序列和结构数据库搜索，数据汇总，原子选择，对齐，叠加，叠加，刚性核心识别，聚类分析，距离矩阵分析，距离矩阵分析，结构保存分析，序列保护分析，正常模式分析，正常模式分析，正常组成分析和正常数据和正常数据和正常数据和正常数据和正常数据。此外，还提供了各种效用函数，以使R环境的统计和图形能力能够与生物学序列和结构数据一起工作。有关更多信息，请参考以下网址。
2000 年至 2020 年医学人工智能出版物的趋势：放射学处于什么位置？
使用 PubMed 数据库进行出版物搜索。从 2000 年到 2020 年，所有与人工智能 (AI) 相关的出版物都使用以下 MeSH 术语进行选择：人工智能、神经网络、机器学习、深度学习、支持向量机、贝叶斯分析、聚类分析和主成分分析。通过将 MesH 术语与专业名称相结合来选择特定专业的人工智能研究。从 ERAS 专业列表中选择了 23 个专业关系。对于具有替代英式拼写的专业查询（例如儿科和骨科手术）进行了特别考虑，并区分了“儿科”和“内科/儿科”。排除了会产生重叠结果的搜索字符串，例如查询“医学 AND (儿科 OR 儿科)”的医学儿科。
制造业的数字服务化业务类型
制造企业在数字服务化过程中经历了转型之旅，需要进行战略、战术和运营方面的转变。现有文献概述了此过程的最佳实践，并通过定性经验证据研究了挑战和机遇。我们通过定量解释性研究方法丰富了调查，针对来自多个国家的制造企业进行了调查。使用聚类分析法分析响应，我们发现三种具有与数字服务化相关的特定行为的业务类型：数字实验者、战略先驱和数字服务化新手。这项研究为制造企业在数字服务化领域中采取的各种行为提供了宝贵的见解。
基于专家人工智能的自然语言处理表征儿童哮喘
摘要 简介 缺乏有效、一致、可重复和高效的哮喘确定方法，导致临床试验或其他研究的哮喘队列和研究结果不一致。我们旨在评估将基于专家人工智能 (AI) 的自然语言处理 (NLP) 算法应用于儿科人群的电子健康记录中的两种现有哮喘标准是否能够系统地识别具有独特特征的儿童哮喘及其亚群。方法 使用 1997-2007 年 Olmsted 县出生队列，我们将经过验证的 NLP 算法应用于预定哮喘标准 (NLP-PAC) 以及哮喘预测指数 (NLP-API)。我们将受试者分为四组（两项标准均为阳性 (NLP-PAC + / NLP-API + )；仅 PAC 阳性 (仅 NLP-PAC +)；仅 API 阳性 (仅 NLP-API +)；和两项标准均为阴性 (NLP- PAC − /NLP-API − )）并对其进行了表征。使用实验室和肺功能测试 (PFT) 对哮喘患者和 300 名儿童的随机样本进行无监督聚类分析，结果得到了复制。结果 在 8196 名受试者（51% 为男性，80% 为白人）中，我们确定了 1614 名（20%）为 NLP-PAC + /NLP-API +；954 名（12%）为 NLP-PAC +；105 名（1%）为 NLP-API +；和 5523 名（67%）为 NLP-PAC − /NLP-API −。与其他组相比，被归类为 NLP-PAC + /NLP-API + 的哮喘儿童哮喘发作更早、Th2 特征更明显、肺功能更差、哮喘发作率更高、哮喘相关合并症风险更高。这些结果与基于无监督聚类分析以及随机样本研究对象的实验室和 PFT 数据的结果一致。结论 针对两种哮喘标准的专家 AI NLP 算法系统地识别了具有独特特征的儿童哮喘。这种方法可以提高哮喘大规模临床研究的精确度、可重复性、一致性和效率，并实现人群管理。