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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%。
市政固体废物评价与选择的可信度TOPSIS模型
标准 标准名称 类型 𝑪𝟏 技术可靠性 最大化 𝑪𝟐 可行性 最大化 𝑪𝟑 废料分离 最大化 𝑪𝟒 废物回收 最大化 𝑪𝟓 能量回收 最大化 𝑪𝟔 每吨净成本 最小化 𝑪𝟕 空气污染控制 最小化 𝑪𝟖 排放水平 最小化 𝑪𝟗 地表水分散排放 最小化 𝑪𝟏𝟎 员工人数 最小化
发现PF-072220060，有效而有选择的CDK4抑制剂
分享决策：“我总是与他们进行讨论，您的目标是什么，因为即使我们的一些年长患者也许他们有一个重要的周年纪念日，他们想在几年或一些具有里程碑意义的活动中见面，他们需要尝试做到。所以，有些老年患者甚至想要：“啊，医生，我真的希望将其制作四到五年。我想在我的力量中竭尽所能。”因此，您总是与患者进行讨论。” （PH055）
一种用于 QSAR 特征选择的改进型人工蜂群
摘要：定量结构-活性关系 (QSAR) 旨在将分子结构特性与相应的生物活性关联起来。机会相关性和多重共线性是生成 QSAR 模型时经常遇到的两个主要问题。特征选择可以通过删除冗余或不相关的分子描述符来显著提高 QSAR 的准确性和可解释性。人工蜂群算法 (ABC) 模仿蜜蜂群的觅食行为，最初是为解决连续优化问题而提出的。它已应用于分类的特征选择，但很少用于回归分析和预测。本文使用二元 ABC 算法来选择 QSAR 中的特征（分子描述符）。此外，我们提出了一种改进的基于 ABC 的 QSAR 特征选择算法，即 ABC-PLS-1。交叉和变异算子被引入到已聘用蜜蜂和旁观蜜蜂阶段来修改每个解决方案的几个维度，这不仅节省了将连续值转换为离散值的过程，而且还减少了计算资源。此外，提出了一种新的贪婪选择策略，即选择准确率更高、特征更少的特征子集，有助于算法快速收敛。使用三个QSAR数据集对所提算法进行了评估。实验结果表明，ABC-PLS-1在准确率、均方根误差和所选特征数量方面优于PSO-PLS、WS-PSO-PLS和BFDE-PLS。此外，我们还研究了在跟踪回归问题时是否实施侦察蜂阶段，并得出了一个有趣的结论：在处理低维和中维回归问题的特征选择时，侦察蜂阶段是多余的。
资产负债研究后续：经济假设和政策选择的回顾
计划。预期收益是使用基础 CMA 的加权分配计算得出的。预期收益是几何级的（长期复利；四舍五入到最接近的小数），假设投资组合权重每年重新平衡一次。呈现的预期收益是模型，并不代表实际客户账户的收益。您的实际收益可能与基于您计划的个人费用/支出呈现的模型收益不同。怡安的咨询费在怡安 ADV 表格第 2A 部分中说明。不保证未来结果。请参阅附录中的资本市场假设披露页面。2 CVAR（条件风险价值），定义为预测期内模拟年度损失最差的 5% 的平均值
将安大略省 COVID-19 疫苗接种证书更新为您选择的姓名
如果是，请致电省疫苗联系中心 (PVCC)，要求他们将疫苗接种证书改回您以前的姓名/安大略省健康卡上的名字。然后，您可以用您以前的姓名/安大略省健康卡上的名字下载疫苗接种证书。当您返回加拿大时，再次致电 PVCC，将您的疫苗接种证书改回您选择的名字。
审查泰国的气候变化对粮食安全和缓解选择的共同利益的影响
泰国的粮食安全和衡量气候变化适应和缓解选择的共同利益。对于气候变化的影响，大多数研究都集中在作物生产上。它们主要是重要的经济作物，例如稻米，木薯和玉米。总体而言，气候变化预计会对这些作物的生产产生负面影响。结果，泰国的粮食安全不仅会受到气候变化的负面影响，而且全球粮食安全也将对泰国作物生产的减少敏感，因为泰国是这些粮食作物的全球主要出口商。为了减少气候变化的影响，过去的研究有限，可以评估生产成本以及适应和缓解选择的收益。一些选择需要临时政府支持，以鼓励农民改变自己的做法，因为它
数据空间中数据受托人选择的设计功能
摘要：随着世界变得越来越数字化，数据已成为关键资源。有效使用时，它可能会导致更准确的预测，过程优化和创新业务模型的创建。必要的数据通常分布在多个组织之间，并且其全部价值只能通过共同的协作来实现。数据空间为组织提供了一个用于主权和安全数据共享的平台。为了使合法安全的数据共享并确保遵守法规，数据受托人作为受信任的中介机构发挥着关键作用。但是，选择一个合适的数据受托人，以满足想要彼此共享数据的参与者的需求。我们的研究旨在阐明数据空间参与者可以选择适当的数据受托人的过程。为此，我们实施了白名单的方法。我们报告了设计科学研究项目的结果，其中包括设计功能，以促进白名主义方法将其整合到不同的数据空间实例化中。在专家研讨会期间发现并解决了潜在的缺点。通过提供经过验证的设计知识，我们帮助数据空间社区的从业人员结合了如何选择最合适的数据受托人的概念。