The use of renewable sources of energy has increased significantly in the recent years. These are hybrid wind-solar photovoltaic (Wind-SPV) … rm (CWT) with deep neural networks (ResNet and VGG-Net), neighborhood component analysis (NCA), and support vector machine (SVM) classification. MATLAB/Simulink simulations have been carried out with customised IEEE 9-bus test systems and IEEE 13-bus test systems. The proposed method achieved 98.54% accuracy, 97.57% precision, and 95.21 recall on IEEE 9-bus system and 9 …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Lung adenocarcinoma (LUAD) is the leading cause of cancer-related deaths globally, with over 2.2 million new cases in 2020. Desp … (WGCNA) and multi-omics integration. Diagnostic genes were further screened using LASSO regression, Support Vector Machine (SVM), and random forest (RF) models.
RESULTS: Single-cell analysis revealed macrophages as key targets of Thiabendazole. Transcriptomic analysis identified 2034 downregulated and 2388 upregulated genes. WGCNA found a core gene module (MEred) stron …
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Early identification of individuals who progress from normal cognition (NC) to mild cognitive impairment (MCI) may help prevent … racted and refined hippocampal features. Classification models, including Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and light gradient boosters (LightGBM), were built based on significant neuropsychological scores. Model validation was conducted using 5-fold cross-validation, and hyperparameters were optimized with Scikit-learn, using a …
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Diabetic nephropathy (DN) is a critical microvascular complication of diabetes. Increasing evidence suggests that dysregulation of glutamine … alanine, aspartate, and glutamate. The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) methods were employed to pinpoint key genes, SLC7A5 and SLC25A12. SLC7A5 was found to be upregulated in DN, whereas SLC25A12 showed decreased expression. The diagnostic potential of these genes was further val …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Robust online composition estimation is crucial for sustaining energy efficiency in industrial distillation processes, especially under dyna … on column. Performance is benchmarked against Extended Kalman Estimator (EKE), static QP-CKE, and a Support Vector Machine (SVM)-based regression model. Quantitative evaluation shows that the proposed AW-PLR based QP-CKE achieves approximately 35 % lower RMSE, 22 % higher SNR, and 25 % faster computation time, while also offering noise resilience and process interpretab …
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Retinal ganglion cell (RGC) loss is crucial in eye diseases like glaucoma. Axon damage and dendritic degeneration precede cell d … r (IPL) to monitor changes in the optical speckles using a principal component analysis (PCA) and a support vector machine (SVM). In parallel tests, retinal transparency was confirmed by a comparison of the modulation transfer functions (MTFs) at 0 and 120 min.
RESULTS: Quantitative confirmation by analysis of the MTFs confirmed the non-degradation of optical transpare …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Postmenopausal osteoporosis (PMOP) has become an important public health issue. The diagnosis of PMOP relies on clinical symptoms and radiol … ctral diagnostic model for PMOP screening was established utilizing partial least squares (PLS) and support vector machine (SVM) algorithms. Histopathology confirmed the establishment of the PMOP rat model. The assignment of Raman peaks and the analysis of spectral differences revealed the biochemical changes associated with PMOP, including the upregulation of tyrosine …
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Predictive modeling has the potential to improve preoperative planning and resource allocation in lumbar fusion surgery. This study aimed to identify the 20 most important variables for predicting prolonged postoperative length of stay (pLOS) using machine learning (ML).
METHODS: The ACS-NSQIP database was queried for lumbar fusion procedures performed between 2012 and 2022, including ALIF, PlatIF, PLIF, and combined PLIF+PlatIF. Variable selection was performed using MUVR and Boruta, followed by hierarchical clustering and 5-fold cross-validation to ensure feature robustness. The
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Hepatitis C is a liver infection triggered by the hepatitis C virus (HCV). The infection results in swelling and irritation of the liver, which is called inflammation. Prolonged untreated exposure to the virus can lead to chronic hepatitis C. This can result in serious health complications such as liver damage, hepatocellular carcinoma (HCC), and potentially death. Therefore, rapid diagnosis and prompt treatment of HCV is crucial. This study utilizes machine learning (ML) to precisely identify hepatitis C in patients by analyzing parameters obtained from a standard biochemistry test. A hybrid
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Ixodes scapularis ticks are the primary vector of Lyme disease (LD) in North America, and their range has expanded into southeastern and southcentral Canada with climate change. This study presents a comprehensive machine learning (ML) framework to estimate the probability of blacklegged tick population establishment as measured using active tick surveillance data. Environmental predictor variables were derived from Earth observation (EO) data at multiple spatial scales to assess their individual contributions in the prediction models. Among the tested ML algorithms, XGBoost emerged as the top
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Adolescents and young adults (AYAs) are one of the major populations susceptible to tuberculosis. However, little is known about the unique … ded a set of candidate proteins that can distinguish between ATB and non-ATB. The analysis with the support vector machine algorithm (recursive feature elimination) suggested that the combination of apolipoprotein A-I (APOA1), hemoglobin subunit beta (HBB), and hemoglobin subunit alpha-1 (HBA1) had the highest accuracy and sensitivity in diagnosing ATB. Meanwhile, the l …
Аннотация на английскомСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Reactivation of latent tuberculosis infection (LTBI) is a major obstacle to tuberculosis eradication. Predicting LTBI relapse is crucial for effective disease management but remains underexplored.
METHODS: We analysed gene expression data from the GSE54992 dataset via differential expression analysis and weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) to identify genes associated with LTBI relapse. A risk-predictive model was developed using three genes (ALG2, FARS2, and PGP) selected through a support vector machine with recursive feature elimination (SVM-RFE), least absolut…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Small cell lung cancer (SCLC) is a lethal and recalcitrant malignancy with early metastases. However, the molecular and cellular … for disease free survival of SCLC patients. To identify critical regulators of metastasis in SCLC, support vector machine was adopted to generate a biomarker combination of ten proteins, all of which significantly correlated with the infiltration of immune cells. Furthermore, it was demonstrated that high expression of phospholipase A2 group IIA in stroma was associate …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The increasing number of individuals with limb loss worldwide highlights the need for advancements in prosthetic knee technology. To improve … e EMG and fNIRS data consistently achieved a higher classification accuracy. More specifically, the Support Vector Machine performed the best during the motor imagery tasks, with an average accuracy of 49.61%, while the Linear Discriminant Analysis excelled in the real execution tasks, achieving an average accuracy of 89.67%. This research validates the feasibility of u …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Automated activity monitoring (AAM) systems are critical in the dairy industry for detecting estrus and optimizing the timing of artificial … gnancy success: logistic regression, Bagged AdaBoost algorithm, linear discriminant, random forest, support vector machine, and Bagged Classification Tree. Integrating the on-farm data with AAM significantly enhanced the pregnancy prediction accuracy at AI compared to using AAM data alone. The random forest models showed a superior performance, with the highest Kappa st …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Weight gain is a common side effect in psychopharmacology; however, targeted therapeutic interventions and prevention strategies are currently absent in day-to-day clinical practice. To promote the development of such strategies, the identification of factors indicative of patients at risk is essential.
METHODS: In this study, we developed a transdiagnostic model using and comparing decision tree classifiers, logistic regression, XGboost, and a support vector machine to predict weight gain of ≥5% of body weight during the first 4 weeks of treatment with psychotropic drugs associat…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a model for predicting extrauterine growth restriction (EUGR) in preterm infants born ≤34 weeks gestation.
METHODS: Preterm infants from Guangxi Maternal and Child Health Hospital (2019-2021) were randomly divided into training (80%) and testing (20%) sets. Collinear clinical variables were excluded using Pearson correlation coefficients. Predictive factors were identified using Lasso regression. Random forest (RF), support vector machine (SVM), and logistic regression (LR) models were then built and evaluated using the confusion matrix, are…
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Duchenne Muscular Dystrophy (DMD) is a genetic disease in which lack of the dystrophin protein causes progressive muscular weakn … nal anisotropy and mean diffusivity measures were used in a multivariate analysis performed using a Support Vector Machine classifier accounting for potential comorbidities in patients and controls.
RESULTS: The classification experiment significantly discriminates between the two populations (97.2% accuracy) and the forward model weights showed that DMD mostly affects …
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE: To determine risk factors for substantial closed-globe injuries in orbital fractures (SCGI) and to develop the best multivariate model for the prediction of SCGI.
METHODS: A retrospective study was performed on patients diagnosed with orbital fractures at Farabi Hospital between 2016 and 2022. Patients with a comprehensive ophthalmologic examination and orbital CT scan were included. Predictive signs or imaging findings for SCGI were identified by logistic regression (LR) analysis. Support vector machine (SVM), random forest regression (RFR), and extreme gradient boosting (XGBoost) w…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
This study aimed to investigate the effects of COVID-19 on brain functional activity through resting-state functional MRI (rs-fMRI). fMRI scans were conducted on a cohort of 42 confirmed COVID-19-positive patients and 46 healthy controls (HCs) to assess brain functional activity. A combination of dynamic and static amplitude of low-frequency fluctuations (dALFF/sALFF) and dynamic and static functional connectivity (dFC/sFC) was used for evaluation. Abnormal brain regions identified were then used as feature inputs in the model to evaluate support vector machine (SVM) capability in recognizing …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования