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牙科储蓄计划-Shreveport
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概率神经网络（PNN）和K ...
印度尼西亚尼格利·塞马朗大学摘要。目的：本研究旨在比较PNN和K-NN算法，以确定用于糖尿病分类的准确性和速度。方法：本研究中使用了两种算法，即概率神经网络（PNN）和K-Nearest邻居（K-NN）。使用的数据是PIMA印第安人糖尿病数据库。数据集包含768个带有8个属性和1个目标类别的数据，即无糖尿病为0，糖尿病为1个。数据集已分为80％的培训数据和20％的测试数据。结果：实现K折交叉验证后获得精度（k = 4）。准确性结果表明，与PNN相比，K-NN算法具有更好的快速性。K-NN算法的所有功能的精度为74.6％，四个功能的精度为78.1％。新颖性：本文的新颖性是通过关注分类算法中的数据预处理，特征选择和K折的交叉验证来优化和提高准确性。关键字：数据挖掘，功能选择，K-折叠验证，k-nearest邻居，2023年2月6日收到的概率神经网络 / 2023年2月9日 / 2023年9月14日接受修订。
2022 年 ACC 专家共识决策路径：非他汀类药物治疗在降低 LDL 胆固醇方面在动脉粥样硬化性心血管疾病风险管理中的作用
依折麦布 34 n 作用机制：抑制 NPC1L1 蛋白，减少小肠对胆固醇的吸收。n FDA 批准适应症：作为饮食的辅助治疗：1）单独使用或与他汀类药物联合使用，用于原发性高脂血症患者的 TC、LDL-C、ApoB、非 HDL-C；2）与非诺贝特联合使用，用于混合性高脂血症患者的 TC、LDL-C、ApoB、非 HDL-C；3）与阿托伐他汀或辛伐他汀联合使用，用于 TC、伴有 HoFH 的 LDL-C；4）纯合谷甾醇血症（植物固醇血症）患者的谷甾醇和菜油固醇。n 剂量：每日口服 10 mg，可与食物同服或空腹服用。如果联合使用，则在 BAS 前 2 小时或后 4 小时服用 n LDL-C 平均降低百分比（每个 PI）：单一疗法 — 18%；与他汀类药物联合治疗（增量降低）— 25% n 禁忌症：对此药物有过敏史。n 警告/注意事项：1.不建议中度/重度肝功能不全患者使用。2.同时进行他汀类药物治疗可能会导致肝转氨酶持续升高。根据他汀类药物治疗的监测建议，在治疗前和治疗期间监测肝转氨酶。3.单独使用或与他汀类药物联合使用依折麦布时，有报道出现肌病和横纹肌溶解症病例。n 不良反应：单一疗法 — 上呼吸道感染、腹泻、关节痛、鼻窦炎、四肢疼痛。与他汀类药物合用——鼻咽炎、肌痛、上呼吸道感染、关节痛、腹泻 n 妊娠/哺乳期使用：无人体安全性数据；避免使用 n 药物 - 药物相互作用：环孢菌素、β-布雷特、BAS n 心血管结果试验：IMPROVE-IT 8（对于近期 ACS 患者，在中等强度他汀类药物治疗中添加依折麦布，可逐步降低 LDL-C，并降低心血管死亡、非致死性心肌梗死、需再次住院治疗的 UA、冠状动脉血运重建 [随机分组后 30 天以上] 或非致死性中风的主要综合终点。中位随访期为 6 年）； SHARP 35（在 CKD 患者中，与安慰剂相比，辛伐他汀加依折麦布降低了 LDL-C，并减少了首次重大 ASCVD 事件的主要终点 [非致命性 MI 或 CHD 死亡、非出血性卒中或任何动脉血运重建手术]，平均随访期为 4.9 年）n 其他处方注意事项：一般耐受性良好。仿制药可用
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高光谱成像和人工神经网络（ANN）的结合可以预测果实的成熟度。这项工作调查了使用K折的交叉验证方法的高光谱成像和ANN模型的应用，用于成熟度预测油棕新鲜水果束（FFB），以进行内部分类和分级机器视觉。粗棕榈油（CPO）是印度尼西亚和马来西亚等国家的出口商品。油棕FFB成熟度决定了CPO的质量。FFB的独特形状和颜色需要创新的方法来代替繁琐而繁琐的手动分类和分级。这项研究中使用的油棕FFB样品先前是根据颜色和果实的果实分类的。，我们在用于ANN模型和混淆矩阵之前，应用了高光谱数据集的Savitzky-Golay（SG）平滑滤波器和7倍的交叉验证，以找到ANN模型的精度。我们从523个数据点中获得了SG过滤器后的72个数据点。预测结果显示平均准确度为79.48％，其中三个折叠为2、5和7的倍数给出了90％的最高精度。结果证实了高光谱成像的潜在用途，k折交叉验证和ANN模型以进行油棕FFB的成熟度预测。
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妮可·菲尔德（Nicole Fields）从野餐的城市小径上回家。城市步道上的行人天桥非常滑。Fields女士严重折断了她的腿。纽波特市说，她从事招募活动，因此该市不受责任感。Fields女士声称，从野餐回家正在使用行人天桥进行运输目的，因此，应该允许她试图说服陪审团，以维持人行人的疏忽。
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