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环境洞察 - Navy.mil
快速提醒：所有垃圾都应装袋并放入您指挥部的绿色垃圾箱中。处理垃圾后，请确保所有容器盖都已关闭。绳子、家具、金属和任何其他大件或笨重物品都不应放入垃圾箱。这些类型的物品对处理材料的 ISW 计划团队存在安全隐患，并可能损坏我们的设备。如果将大件和重物放入垃圾箱，可能会损坏使用机械压缩功能的卡车，该卡车可以更有效地收集垃圾。这种卡车的维修成本极高且耗时长。请帮助我们确保每个人的安全并确保我们的设备正常运行。
下肢关节置换术后预测持续使用阿片类药物的机器学习方法
摘要背景本研究的目的是为下肢关节置换术后持续使用阿片类药物使用的预测模型，并确定集合学习和超采样技术是否可以改善模型性能。我们比较了各种预测模型，以识别持续的术后阿片类药物使用，使用各种术前，术中和术后数据，包括手术程序，患者人口统计学/特征，过去的手术病史，阿片类药物使用历史，使用历史，经历了，合并症，生活方式，生活方式，生活方式，Anthesia详细信息和邮政课程。评估了六个分类模型：逻辑回归，随机森林分类器，简单喂养神经网络，平衡的随机森林分类器，平衡的装袋分类器和支持向量分类器。表现。重复分层的k-折叠交叉验证是为了计算接收器操作特性曲线（AUC）下的F1分数和面积。结果有1042例患者接受了膝关节或髋关节置换术，其中242例（23.2％）报告了持续使用的阿片类药物。没有SMOTE，逻辑回归模型的F1得分为0.47，AUC为0.79。所有合奏方法的性能都更好，平衡的包装分类器的F1得分为0.80，AUC为0.94。SMOTE基于F1分数的所有模型的性能提高了。具体来说，平衡袋分类器的性能提高到F1分数为0.84，AUC为0.96。在平衡装袋模型中最重要的特征是术后第1天使用阿片类药物，体重指数，年龄，术前阿片类药物，出院时处方的阿片类药物和住院时间。结论集合学习可以极大地改善持续使用阿片类药物的预测模型。对高危患者的准确和早期鉴定可以在临床决策和通过个性化干预措施的早期优化中发挥作用。
lac carheil石墨项目授予了
PFS流平面设计的关键方面包括一个饲料系统，包括碎屑，初始铣削，然后进行跳过浮选，粗糙的浮选，硫化物浮选 - 通过磁性分离，增厚，过滤和处置库存处理尾矿。石墨通过涉及抛光厂和清洁阶段的连续步骤进行进展 - 最初是在头皮上 + 100元（0.149 mm）筛选，然后进行脱水（仅屏幕尺寸不足），单独的搅拌介质铣削和屏幕过度尺寸的清洁量和尺寸较大的分数。组合的浓缩物被过滤，然后在进入散装浓缩物饲料箱之前干燥，以供筛选和产品装袋植物。关键产品将是粗薄片（+48网格），中片（+100元网）和细（-100元）。
利用人工智能改善患者流量和医疗服务
预测等待时间和预约延迟有助于优化医院资源并提高患者满意度。Curtis 等人利用几种机器学习算法来预测无需预约的放射中心的等待时间或四种模式（计算机断层扫描、核磁共振、超声波和射线照相）的预约放射设施的延迟时间。从放射信息系统中提取了几个变量。九种机器学习算法（神经网络、随机森林、支持向量机 (SVM)、弹性网络、多元自适应回归样条、k 次近邻、梯度增强机、装袋以及分类和回归树）用于对其参数进行微调，以最佳地拟合训练数据。均方根误差指标用于确定算法的预测精度。在九种机器学习算法中，弹性网络在准确有效地预测等待时间和延迟时间方面优于其他算法 [19]。
DECA-05-24.pdf - 横须贺基地空置座位信息 - Navy.mil
夜勤 Night Shift 残业 Overtime 出张 Business Travel 6.職務内容 Duties 操作电子销售点 (EPOS) 收银机，该收银机与扫描系统和秤和/或独立收银机系统相连，以记录单价、正确帐户、购买总额、附加费和找零。管理自助结账机，协助客户正确处理购买。清点现金和流通票据以准备责任报告。负责回答客户的疑问和投诉或转交给主管。根据既定程序接受现金或其他流通票据。输入优惠券以验证有效期和购买正确类型和尺寸的物品。检查顾客身份证并确保授权进入和购买小卖部商品。巧妙地回应顾客的询问，并迅速友好地协助顾客。装袋物品、分发传单和/或优惠券，并协助顾客正确处理订单。根据条件要求执行其他杂项职责。
通过对机器学习模型的比较分析改善心血管疾病预测：
摘要：心血管疾病仍然是当代世界中死亡率的主要原因。它与吸烟，血压升高和胆固醇水平的关联强调了这些危险因素的重要性。本研究解决了预测心肌疾病的挑战，这是医学研究中的一项艰巨任务。准确的预测是精炼医疗策略的关键。这项调查对六个不同的机器学习模型进行了比较分析：逻辑回归，支持向量机，决策树，包装，XGBoost和LightGBM。所达到的结果表现出希望，准确率如下：逻辑回归（81.00％），支持向量机（75.01％），XGBoost（92.72％），LightGBM（90.60％）（90.60％），决策树（82.30％）和装袋（83.01％）。值得注意的是，XGBoost作为表现最佳模型出现。这些发现强调了其增强冠状动脉梗塞预测精度的潜力。随着心血管危险因素的普遍性持续存在，结合了先进的机器学习技术，具有优化积极主动的医疗干预措施的潜力。
基于特征选择的机器学习来提高帕金森病的预测能力
摘要。帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，其特征是大脑中多巴胺产生细胞的丧失。产生多巴胺的脑细胞的破坏会导致帕金森病，多巴胺是一种使脑细胞相互连接的化学物质。控制力、适应性和运动速度都由大脑中产生多巴胺的细胞控制。研究人员一直在研究尽快识别疾病早期出现的非运动症状的技术，以减缓疾病的进展。本研究提出了一种基于机器学习的帕金森病检测方法。所提出的检测技术采用了特征选择和分类技术。特征选择过程采用了 Boruta、递归特征消除 (RFE) 和随机森林 (RF) 分类器。检测帕金森病考虑了四种分类算法，即梯度提升、极端梯度提升、装袋和额外树分类器。我们发现，采用递归特征消除的 Bagging 比其他方法表现更好。帕金森症诊断中最低数量的语音特征的准确率达到 82.35%。
自动群体前prepreg处理
本章的目的是概述 - 高压釜（OOA）预处理的处理方面。本章是针对工具定义，装袋配置和处理条件的设计指南，用于制作OOA预处理。第一部分概述了OOA材料，包括其应用，树脂和纤维。OOA预处理浸渍技术，并总结OOA复合材料的典型特性。第二部分涵盖了OOA预处理特征方法，测量树脂浸渍的技术，热化学，外部时间，渗透性和批量因素。第三部分描述了用于治愈OOA预处理的基础架构，例如烤箱，加热系统，工具和过程诊断工具。第四部分提供了基本的处理指南，涵盖了包装配置，删除方法和治疗周期以制造简单的单片OOA层压板，而第五和第六部分则提供了三明治面板和复杂形状层压板的处理指南。在第七节中对使用OOA预处理进行制造过程的成本分析。最后，第八节讨论了OOA预处理材料和过程的未来发展。