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World File Search System预后
锂离子电池的健康预后
在世界范围内制定了几项政策，以促进电池的健康管理。加利福尼亚空气资源委员会提出的最新的先进清洁汽车II法规指出，向驾驶员共享电池健康信息至关重要，需要2026年及以后在仪表板上显示标准化的健康状况（SOH）指标。16欧洲电池千差万难和电动汽车行业的先进开发也促进了相关政策的建立。17,18，例如，一个新的欧盟监管框架宣布应包括安全性和EOL管理。 19对于基于健康管理的政策，已经建立了一些研究计划，以促进电池健康预后的发展。 例如，Apple设备中的“电池健康”是中健康估计算法的实现17,18，例如，一个新的欧盟监管框架宣布应包括安全性和EOL管理。19对于基于健康管理的政策，已经建立了一些研究计划，以促进电池健康预后的发展。例如，Apple设备中的“电池健康”是
预后和预测因素
loe§家族妈妈czinoma污染2A§DCIS病中的内存2a§高BMI 2A高乳房密度2A§生长模式（临界 /固体与“固定” / Micropillary）2B§残留肿瘤相关的微疗法微疗法2B§Altactecture2B§Altactecture§（MOD）< / div。van nuys forecast index / mitoserate 2b § Palpables DCIS 2b § Er-, Her2+, Ki-67+ 2b § Scores: Oncotype DX Breast DCIS Score (12 genes), CCP (23 genes) § MSKCC Nomogram 2b § Dcisionrt 2b § Intrinsic subgroups (luminal a, b, b, b, b, b, B，B，B，B，B HER2+，三重负）2B§DCIS与侵入性癌相比，对侧MACA 2B2B§高tils Numbers 2B 的风险较高。van nuys forecast index / mitoserate 2b § Palpables DCIS 2b § Er-, Her2+, Ki-67+ 2b § Scores: Oncotype DX Breast DCIS Score (12 genes), CCP (23 genes) § MSKCC Nomogram 2b § Dcisionrt 2b § Intrinsic subgroups (luminal a, b, b, b, b, b, B，B，B，B，B HER2+，三重负）2B§DCIS与侵入性癌相比，对侧MACA 2B2B§高tils Numbers 2B
尿失禁的预后因素 -
与成人相比，由于皮肤结构和生理差异，将10岁以下的年龄排除在外。20,21个合格的研究设计包括随机对照试验（RCT），对照临床试验（CCT）以及前瞻性和回顾性队列研究。不包括评论，社论，评论，方法论文章，致编辑的信，横断面研究，案例 - 对照研究和病例报告。关于设置，时间，语言，参与者特征或地理区域没有限制。排除了IAD发作之前是否存在预测因子的研究。为了说明与尿失禁相关的皮肤问题的多样化术语，考虑了由于反复暴露于尿液和/或粪便而导致皮肤炎症的所有术语的所有变化。10,24,25
精神病的预后预测
Prognostic preditions in psychosis: exploring the complementary rolls or machine learning models Violet of Dee 1.2 , Seyed Mosafa Kia 1.3.4 , Caterina Fregosi 5 , Wilma E. Switch 6.7 , Anne Alkema 1 , Albert Akema 1 , Albert Batal 1 Coen of the Berg 1 , Thank you Coctic 8 , Edwin of Dellen 1.9 , Lotte G. Thirdstra 1 , Arvia S. Dominicus 1，John Enterman 10，Border 11的Frank L.，Charlotte S. Koch 1，Lisanne E.M. Koomen 1，Mary Crome 12，Michelle Lance 1，Brian E. Euntan 1，Rappard 1的Diane F.Salette 1，Mets Somber 1，Jorgen Stralman 6，Marjolein H.T.FET 13，Judith Feought 6，Engine Winsum 1，14，RenéS。Kahn 14，Wept Cahn 1.6，Hugo G. Schnack 1.15
提高肺栓塞的预后精度
背景：急性肺栓塞 (PE) 是一种危急的医疗紧急情况，需要及时识别和干预。准确预测早期死亡率对于识别出现不良后果风险较高的患者并实施适当的治疗至关重要。机器学习 (ML) 算法有望提高 PE 患者早期死亡率预测的准确性。目标：利用临床和实验室变量设计一种用于预测 PE 患者早期死亡率的 ML 算法。方法：本研究利用多种过采样技术来提高各种机器学习模型（包括 ANN、SVM、DT、RF 和 AdaBoost）在早期死亡率预测方面的性能。根据算法特征和数据集属性为每个模型选择合适的过采样方法。预测变量包括四项实验室测试、八个生理时间序列指标和两个一般描述符。评估使用了准确度、F1_score、精确度、召回率、曲线下面积 (AUC) 和接收者操作特性 (ROC) 曲线等指标，全面展示了模型的预测能力。结果：研究结果表明，在评估的五个模型中，具有随机过采样的 RF 模型表现出优异的性能，在预测死亡类别时实现了较高的准确度和精确度以及较高的召回率。过采样方法有效地均衡了类别之间的样本分布，并提高了模型的性能。结论：建议的 ML 技术可以有效预测急性 PE 患者的死亡率。具有随机过采样的 RF 模型可以帮助医疗保健专业人员就急性 PE 患者的治疗做出明智的决定。该研究强调了过采样方法在管理不平衡数据方面的重要性，并强调了 ML 算法在改进 PE 患者早期死亡率预测方面的潜力。
通过重新降解的诊断和预后...
锂离子电池降解很复杂，并且同时发生了许多机制。深入的降解。如果可以在operando中识别机制，则可以调整利用率，并扩展电池寿命。我们研究电池测试期间电化学模型参数的变化及其与传统的验尸表征中观察到的降解相关性。商用电池是使用不同的固定存储服务周期进行循环型，并且间歇性地应用了新的参考性能测试。此测试基于针对单个电化学参数的最大灵敏度而设计的当前轮廓，并嵌入了充电过程中。在衰老过程中，参数轨迹的使用依赖性被证明并与观察到的微观结构变化结合在一起。随后，使用高斯工艺回归来推断参数轨迹，以进行基于物理的健康估计和剩余的寿命预测。我们证明并验证在恒定载荷下在以后的状态下对完整细胞性能的估计。
病理生理学，预后和管理
成人和儿童肥胖的患病率正在增加，预计到2035年，有15亿多人将生活在肥胖症中。1在全球范围内影响超过8亿人的慢性肾脏疾病（CKD），无论是患病率还是作为死亡的主要原因，都在上升。2，3这些条件直接和间接相互联系。肥胖是糖尿病和高血压发展的驱动力，这是大多数国家的CKD的两个主要原因。4此外，肥胖本身可能直接导致CKD，因为脂肪组织通过脂肪因子会影响肾脏，脂肪因子可能诱导CKD。4但是，需要进一步理解。使用优化的饮食5和运动是优选但很复杂的肥胖症，而且体重的减轻通常不会持续。近年来，我们在评估代谢手术或药理学干预措施的试验中看到了积极的结果，6所维持的重量大幅减少（对于药物干预措施，只要继续进行）。尤其是，单独或与其他激素（作为双重或三重激动剂）的新药物基于泌尿素激素，导致没有糖尿病的肥胖症患者的体重减轻高达25％，而在
教育中人工智能的预后
高等教育机构需要强调破坏性的智能系统，其中包括人工智能，该系统通过改进的产品和服务挑战常规方法。本研究旨在了解工程教育中的趋势人工智能。具体来说，它旨在了解受访者的概况，了解工程教育中人工智能工具的利用水平，知道受访者的概况与工程教育中使用的AI工具之间是否存在显着关系，并提出了工程教育中的人工智能模型。本文使用了定量的研究方法。结果表明，大多数受访者都有更多的工作经验，发现大多数教师拥有五年或更多的经验，并发现在教育程度上，大多数受访者拥有硕士学位。人工智能工具通常被“有时使用”在工程教育中，并且受访者的个人资料与使用AI技术的使用没有显着关系，AI技术通常在工程教育中使用。为了充分利用AI的工程教育能力，该模型实现了许多特定的行动，包括机构内部培训，宣传运动，研究会议和非正式信息交流。
颅脑外伤的预后因素
目的：回顾颅脑创伤（TCE）的预后因素，评估它们对可能后遗症的恢复和发展的影响。书目审查：ECA是由外部武力引起的脑组织的损害，可能导致行为，认知，身体或情感变化。这种情况代表了全球残疾和死亡的主要原因之一，每年影响约5000万人。其诊断涉及观察诸如意识丧失，记忆力障碍，神经系统缺陷和精神障碍等体征。从这个意义上讲，TCE患者的预后受到许多因素的影响，例如创伤的严重程度，伤害类型，对治疗的反应，合并症的存在以及在康复过程中获得的支持。因此，适当的遵循和早期干预对于优化结果并最大程度地降低了颅脑脑创伤后患者生命的负面影响至关重要。最终注意事项：早期干预和多学科跟随 - UP对于改善生活质量和加速恢复至关重要。最后，计算机断层扫描和生物标志物（例如S-100β）可能对预后评估有用。
