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World File Search System误差率
患者等待时间感知的准确性...
最近出版物Suriyawongpaisal等。1指出等待时间在于患者的首要任务。研究人员指出，护理提供者应专注于管理感知，而不是减少实际等待时间以改善患者的经验。2通过实际的等待时间，研究人员可以识别出等待时间观念与现实不同的患者。使用医院数据库中记录的数据，我们演示了患者的等待时间与客观临床数据的影响，并确定了这些不准确看法的形成背后的动机。我们获得了从伦理委员会和中央医院的指导委员会和管理委员会进行研究的授权。（Chlo）并根据赫尔辛基宣言中规定的道德原则进行了我们的研究。我们先前的研究中描述了所使用的抽样方法和问卷调查的细节。3因此，我们在2016年1月至12月之间对葡萄牙里斯本公立医院的急诊科（ED）的患者进行了重新研究。在2017年5月至11月之间收集了数据，导致了382例误差率和95％置信区间的患者样本。，我们要求每个受访者通过邮件或电子邮件完成调查问卷，根据个人喜好，将每个答复与患者的临床数据联系起来，以进行进一步分析，即分类的等待时间，
R＆D主题名称的量子电路的研究和开发错误宽量计算机
１．概述在实现易于宽松的通用通用量子计算机方面面临的硬件挑战之一是，要实现错误校正的代码需要大量的物理量子，并且对于超导量子的代码，据说该数字是巨大的（10 8）（10 8）（典型的误差率（〜0.1％），将造成QUIND（〜0.1％）。通过研究错误的原因并根据这项研究开发高质量的Qubit制造技术来避免错误通用量子计算机。此外，由于当前的制造方法（电子束暴露和倾斜沉积方法）在生产率和量子均匀性方面对未来的大型电路提出了挑战，因此我们将使用光学曝光和堆叠过程开发Qubit Gruncation技术。我们还将对玻色粒代码进行探索性研究，该研究有望与当前主流表面代码相比，具有较少的物理Qubits的抗误量计算，以识别可能性和有希望的方案。我们还将对核代码进行探索性研究，该研究有望与当前主流表面代码相比，具有较少的物理QUBIT的抗错量子计算，以识别可能性和有希望的方案。
量子纠错
起初，量子纠错理论只是量子信息和量子计算领域的一个小领域。物理学家们主要对纠缠的抽象概念和与热力学的一些联系感兴趣。量子纠错的发展非常缓慢，直到 Schor 提出因式分解算法后才开始成为边缘话题。因式分解算法表明，量子计算机可以在多项式时间内分解数字，而传统计算机则需要指数时间。然而，即使有了这个结果，当时的物理学家也不相信量子计算会成为可能，因为相干量子态极其脆弱，因此建立一个大规模、可控、误差率低的量子系统是一种幻想。1995 年初，有人提出了一些能够纠正量子数据的代码。这是量子计算早期的重大发展之一，也是让物理学界相信量子计算是可能的起点。通过比较经典计算机和量子计算机的错误率，很容易理解量子纠错的重要性。经典计算机的平均错误率为 10 − 18 ，而当今最好的量子计算机的错误率为 10 − 4 。实际上，几乎无法想象它们的错误率会超过 10 − 7 。换句话说，在量子计算中，除非我们能够进行纠错，否则我们将无法进行任何相关计算。
气候变化 - 裔美国人 - 症状-spring-2024.pdf
本报告基于一项全国代表性调查的发现 - 美国思想的气候变化 - 由耶鲁大学气候变化传播计划和乔治·梅森大学气候变化通信中心共同开展。面试日期：面试日期：4月25日 - 2024年5月4日。访谈：1,031名成年人（18岁以上）。平均误差率：+/- 3个百分点在95％的置信度下。这项研究是由施密特家庭基金会，美国能源基金会，麦克阿瑟基金会，海灵 - 西蒙斯基金会，国王慈善基金会和格兰瑟姆基金会资助的。美国思想中的气候变化是由耶鲁大学气候变化传播计划和乔治·梅森大学气候变化传播中心共同进行的。Principal Investigators: Anthony Leiserowitz, PhD Yale Program on Climate Change Communication Edward Maibach, MPH, PhD George Mason University Center for Climate Change Communication Seth Rosenthal, PhD Yale Program on Climate Change Communication John Kotcher, PhD George Mason University Center for Climate Change Communication For all media and other inquiries, please email: Yale Program on Climate Change Communication:
上肢障碍者的一种新的身份验证方法
摘要 - 近年来，上肢障碍的人（UEI）一直使用可穿戴的物联网（Wiot）设备，例如头部安装的设备（HMD），例如康复，辅助技术和游戏等各种目的。这种Wiot设备经常收集和显示敏感信息，例如与医疗和康复有关的信息。因此，HMD可以验证戴着它们的人，以便可以为他们管理的敏感信息实施适当的访问控制。在本文中，我们为Wiot设备的上肢设备（HMDS）探索了一种新的身份验证方法（UEI）。该方法通过杠杆式ballistarcardiogonmon（心律的表示）来起作用，该方法源自加速度计和陀螺仪，安装在HMD上以进行身份验证。然后将派生的ballistaragartiongrogongon送入六个参与者特定的卷积神经网络（CNN），这些神经网络（CNN）充当我们的身份验证模型。对我们方法的分析显示其可行性。使用来自UEI的6位参与者的数据（和22名健全的参与者，进行评估），我们表明我们可以在4秒内验证参与者，平均误差率分别为4.02％和10.02％，分别在培训后和2个月后立即对参与者进行身份验证。索引术语 - 授权，生物识别技术，物联网，可穿戴计算机，辅助技术
1444927.pdf - 科学图书馆
测量员在获取用于采矿应用的精确空间数据时面临的挑战之一是在崎岖地形和难以进入或无法进入的区域获取数据的风险。随着现代技术的出现，现在可以安全地获取准确的地理空间数据，以便定期进行适当的采矿记录。在矿山测量中使用无人机 (UAV) 进行数据采集是一种快速高效地获取可靠地理空间数据的可行方法。本研究的主要目标是开发一种基于无人机的半自动系统，用于获取估算土方量所需的空间数据。使用 DJI Phantom 4 四轴飞行器采集项目现场的图像数据，并使用 Pix4Dmapper v2.0.1 将图像处理成数字高程模型 (DEM)，然后将其导入基于 MATLAB 的土方工程量自动估算系统中。因此，将从自动化系统获得的体积与直接从 Pix4Dmapper 软件获得的体积进行比较，其中指定等高线间隔为 1，允许误差率为 ± 3% 作为标准误差。虽然在使用 Pix4Dmapper 估算的体积中观察到 ± 1.02% 的误差，但开发的自动化系统在其体积估算中产生的估计精度为 ± 0.81%，这证明在准确性和精度方面对于自动体积估算更为可靠。
糖尿病患者的足部护理意识和实践：A
1。MSN学者，拉合尔护理学院，拉合尔大学，旁遮普邦，巴基斯坦2。 巴基斯坦旁遮普邦拉合尔市拉合尔综合医院收费护士3. 收费护士，拉合尔，拉合尔，旁遮普邦，巴基斯坦 *通讯作者：smairanawaz9@gmail.com摘要糖尿病，一种通常称为糖尿病的持续代谢病，它是由人体造成的，可以产生的代谢量，以产生胰岛素的能力胰岛素，或者是胰岛素造成的胰岛素，或者是胰岛素的胰岛素造成的胰岛素胰岛素量。 在与糖尿病相关的各种并发症中，糖尿病足并发症构成了对受影响个体的福祉的严重威胁。 研究的目的是评估糖尿病患者的足部护理意识和实践：在拉合尔拉合尔综合医院进行研究。 在拉合尔综合医院的糖尿病诊所进行的这项研究采用了描述性横断面研究设计。 用95％置信区间和5％的误差率确定了104个样本量。 方便抽样技术用于参与者选择。 。 使用结构化知识评估工具和实践清单来收集参与者的数据。 数据收集后，使用社会科学统计软件包（SPSS）版本24进行分析。 在104名参与者中，男性为32.7％，女性为67.3％，占59.6％的大多数参与者落在40-60岁的年龄范围内。 大多数参与者有57.6％的做法不称职。MSN学者，拉合尔护理学院，拉合尔大学，旁遮普邦，巴基斯坦2。巴基斯坦旁遮普邦拉合尔市拉合尔综合医院收费护士3.收费护士，拉合尔，拉合尔，旁遮普邦，巴基斯坦 *通讯作者：smairanawaz9@gmail.com摘要糖尿病，一种通常称为糖尿病的持续代谢病，它是由人体造成的，可以产生的代谢量，以产生胰岛素的能力胰岛素，或者是胰岛素造成的胰岛素，或者是胰岛素的胰岛素造成的胰岛素胰岛素量。在与糖尿病相关的各种并发症中，糖尿病足并发症构成了对受影响个体的福祉的严重威胁。研究的目的是评估糖尿病患者的足部护理意识和实践：在拉合尔拉合尔综合医院进行研究。在拉合尔综合医院的糖尿病诊所进行的这项研究采用了描述性横断面研究设计。用95％置信区间和5％的误差率确定了104个样本量。方便抽样技术用于参与者选择。。使用结构化知识评估工具和实践清单来收集参与者的数据。数据收集后，使用社会科学统计软件包（SPSS）版本24进行分析。在104名参与者中，男性为32.7％，女性为67.3％，占59.6％的大多数参与者落在40-60岁的年龄范围内。大多数参与者有57.6％的做法不称职。大约有90名（86.5％）参与者对足部护理的知识和认识不足，而14（13.5％）对足部护理有很好的了解。得出的结论是，参加研究的大多数糖尿病患者对足部护理的知识和无能的做法差。
使用基于集成域知识的深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Olexander Barmak A，Iurii K
摘要心电图（ECG）是一种通过记录其电活动来评估心脏功能的关键临床技术。然而，对心电图信号的准确处理和分析，尤其是对R峰的检测，仍然具有挑战性。R-peak检测中的任何不准确性都会显着影响随后的分析阶段，可能导致诊断和治疗决策不正确。因此，在这项研究中，我们旨在通过将参考ECG信号的知识整合到输入信号中来完善识别ECG信号中R峰的方法，从而解决了在诊断各种心脏病理中准确的R-PEAK检测的关键需求。作者提出了一种新方法，涉及将知识集成到ECG信号中，使用卷积神经网络处理此信息，并在后处理CNN模型的结果以识别R峰。使用各种众所周知的ECG数据库评估该方法。误差率为 +-25 ms的比较结果表明，所提出的方法是几乎所有指标和数据库中的最佳表现者，经常达到0.9999的准确度得分，并证明了高精度，召回和F 1尺寸。基于调查结果，所提出的方法是稳健且可靠的，在QT数据库测试集中取得了最佳性能，为ECG信号中的R-PEAK检测提供了平衡且可靠的解决方案。关键字1医疗保健诊断，心电图，心电图监测，R-peak检测，域知识，深度学习
利用患者数据来增强医疗保健
Vaghani Divyeshkumar Gannon大学，109大学广场，伊利，宾夕法尼亚州16541，美国摘要：这项研究探讨了个性化机器的预测分析：利用患者数据来增强医疗保健。 通过利用信息和分析的力量，可以将医疗保健行业驱动到更具患者的积极主动模型，从而提高结果并提高整体护理质量。 研究的目标是：确定医疗保健中预测分析的重要性和挑战，确定用于增强患者护理的医疗保健中使用的数据分析技术，找出如何将预测分析应用于增强的医疗保健，并确定与医疗保健预测分析相关的伦理考虑。 本研究采用了案例研究方法和实验设计。 研究分析了医疗中心预测分析模型实时部署的案例研究，研究了这些模型如何增强这些中心的医疗保健提供。 还进行了实验以了解预测分析的工作原理。 使用C4.5学习算法来预测患者的慢性肾脏疾病（CKD）的存在，并区分不受该病情影响的患者。 C4.5分类器显示出合理的强度，这在大量正确的分类事件（396）中很明显，只有4例发生的错误分类。 这是由0.37的低误差率进一步证明的，如表5所示。 该算法的流行率由KS的较大值（0.97）强调，表明分类器的突破精度和性能。Vaghani Divyeshkumar Gannon大学，109大学广场，伊利，宾夕法尼亚州16541，美国摘要：这项研究探讨了个性化机器的预测分析：利用患者数据来增强医疗保健。通过利用信息和分析的力量，可以将医疗保健行业驱动到更具患者的积极主动模型，从而提高结果并提高整体护理质量。研究的目标是：确定医疗保健中预测分析的重要性和挑战，确定用于增强患者护理的医疗保健中使用的数据分析技术，找出如何将预测分析应用于增强的医疗保健，并确定与医疗保健预测分析相关的伦理考虑。本研究采用了案例研究方法和实验设计。研究分析了医疗中心预测分析模型实时部署的案例研究，研究了这些模型如何增强这些中心的医疗保健提供。实验以了解预测分析的工作原理。使用C4.5学习算法来预测患者的慢性肾脏疾病（CKD）的存在，并区分不受该病情影响的患者。C4.5分类器显示出合理的强度，这在大量正确的分类事件（396）中很明显，只有4例发生的错误分类。这是由0.37的低误差率进一步证明的，如表5所示。该算法的流行率由KS的较大值（0.97）强调，表明分类器的突破精度和性能。C4.5的性能以其最小的执行时间和准确性为特征，将其视为不错的分类器。此特征使其非常适合在医疗保健领域的应用，尤其是用于涉及预测和分类的任务。数据分析方法在预测分析中的应用在卫生部门具有重大好处，因为它使我们有能力预测和解决对人类健康的潜在威胁，涵盖了不同年龄段的不同年龄段，从年轻人到老年人。这种主动的方法可以早期疾病检测，有助于及时进行干预，并为更好的决策做出贡献。关键字：分析，决策，深度学习，医疗保健，信息，机器学习，患者数据，个性化
功能要求 - 版本 6.10 -1
1.0简介4 1.1局部网络4 1.2大都市区域网络4 2.0适用性5 3.0范围5 3.1模型5 3.2应用和设备6 4.0标准发展标准7 4.1广泛的市场潜力7 4.2兼容性7 4.3独特的身份7 4.4 4.4技术上的难度7 4.5经济可行性8 5.0功能性8 5.1常规功能9 5.1 5 5.1常规功能9 5.1 1.1 5 5.1阶级9 5.1.4使用专有材料9 5.1.5组件9 5.1.6使用LSI 9 5.2物理层特征10 5.2.1数据设备接口10 5.2.2数据透明度10 5.2.3数据互换10 5.2.4连接的设备10 5.2.5传输速率10 5.2.6距离10 5.2.7设备的添加和删除10 5.2.8共享网络资源11 5.2.2 5.3.5位排序11 5.4逻辑链接控制特性11 5.4.1服务提供12 5.4.2实体访问12 5.4.3保留LSAP分配12 5.5互动12 5.5.1桥接12 5.5.2与通用载体设施互动12 5.6错误，失败和维护12 5.6.1 MAC框架误差率12 5.6.2 MAC未检测错误率13 5.6.3 5.6.3 5.6.6 hamm procest 13 5.6 hamment 13 5.6二重奏13 5.6二重奏13.6二重奏13.6二重奏13.5.6 dueption 13.6 duewartions 13.5.6 dueption 1 13.6二重奏13 6.0附加IVD LAN功能要求14