Ammonium (NH4 +) pollution in wastewater poses severe ecological and health risks. This study introduces a magnetic biochar composite (SB@MF … tructure. Three machine-learning models were developed to explore the adsorption capacity, with the support vector machine (SVM) model showing the best performance within the investigated dataset (R 2 = 0.994 and RMSE = 1.558). Feature-importance analysis identified the initial NH4 + concentration and adsorbent dosage as the most influential predictive variables. The SB …
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: Tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) and CD8+ T cell density are important predictors of immunotherapy response in breast cance … IBERSORT, and Immune Score estimated by ESTIMATE. Machine learning models, including Random Forest, Support Vector Machine, Deep Learning, and Elastic Net, were trained to classify immune-high versus immune-low tumors, followed by validation in an independent cohort of 13 patients.
RESULTS: Random Forest demonstrated strong internal performance (AUCs of 0.945, 0.993, 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.
INTRODUCTION: In traditional Chinese medicine (TCM), constitutional types influence disease susceptibility. Phlegm-Dampness Constitution (PD … least absolute shrinkage and selection operator regression, and logistic regression, random forest, support vector machine, and Extreme Gradient Boosting classifiers were developed. The dataset was divided into training and test sets, and three-fold cross-validation was applied. Model performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic cu …
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.
OBJECTIVE: Preoperatively, ovarian teratomas are often misclassified into immature and mature types, potentially resulting in adverse clinic … and fat. Radiomics models were developed using 4 ML pipelines (logistic regression, random forest, support vector machine, and neural network). DL models were constructed with a 3D-ResNet18 on full-volume and tumor-segmented CT, with and without transfer learning (TL). A combined model was constructed by averaging their calibrated predicted probabilities. The diagnosti …
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.
PURPOSE: This study aimed to evaluate the feasibility of employing habitat-based radiomic distributions in ultrasound (US) images to quantit … porated three machine learning classifiers: Random Forest, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Support Vector Machine (SVM), respectively. We subsequently established an integrated model encompassing intra- and peri-tumoral areas, and habitat radiomic features, and clinicopathological factors. The model performance was assessed through receiver operating characteri …
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 AND PURPOSE: Freezing of gait (FOG) presents a significant challenge in the management of Parkinson disease (PD). Our study explo … ch clinical measure, and every combination of those measures using 3 ML models: random forest (RF), support vector machine (SVM)-linear, and SVM-nonlinear. Feature reduction was performed using the least absolute shrinkage and selection operator before model development.
RESULTS: The SVM-linear model outperformed SVM-nonlinear and RF when tested on the independent data …
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.
Microglial polarization plays a key role in the process of chronic neuropathic pain (CNP). This study aims to investigate the molecular mech … were screened. The intersection of DEGs with neuropathic pain related genes in GeneCards was taken. Support vector machine-recursive feature elimination algorithm was used to identify hub genes. Human microglia (HMC3) were stimulated with lipopolysaccharides (LPS) to construct an inflammation model. qRT-PCR, western blot, ELISA, flow cytometry, and reactive oxygen speci …
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: Vision-threatening diabetic retinopathy (VTDR) is a severe complication of type 2 diabetes mellitus (T2DM), particularly prevale … ncluded diabetic treatment, T2DM duration, glycated hemoglobin levels, albuminuria, and anemia. The Support Vector Machine (SVM) model demonstrated superior performance, with an AUC of 0.879, accuracy of 0.837, precision of 0.833, Brier score of 0.129, and an F1 score of 0.756, outperforming the other ML models. The SVM model achieved the highest total score (57/64) in …
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.
Respiratory diseases are increasingly influenced by meteorological variability, yet few studies have applied high-resolution environmental data and advanced forecasting models to quantify this relationship in climate-sensitive regions such as southern China. This study aims to characterize how climate variability drives respiratory disease dynamics by quantifying the influence of meteorological factors and constructing predictive models for early intervention. It further seeks to advance climate-resilient health surveillance through the application of machine learning and time-series forecasti
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.
Halophytes represent a unique group of salt-tolerant plants that are critical to the ecology of arid and semi-arid environments, yet taxonom … particularly Cyperus, Zygophyllum, and Tamarix. Supervised machine learning classifiers, especially Support Vector Machines, improved taxonomic assignment compared with traditional distance-based methods and achieved up to 97.7% classification accuracy. However, unresolved cases remained in closely related genera, reflecting biological constraints such as low interspeci …
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.
Tauopathies arise when normal functions of the tau protein in axonal transport and neuronal maintenance are disrupted by an imbalance betwee … on bioactivity data from ChEMBL and BindingDB. We implemented five distinct classifiers: CatBoost, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, and XGBoost. Stratified sampling and SMOTE were employed to address class imbalance for DYRK1A and ABL1, while Bemis-Murcko scaffold splitting was used to ensure rigorous evaluation of the data-scarce T …
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: Septic cardiomyopathy (SCM) is a critical complication contributing to high mortality in septic patients, yet its precise molecular mechanisms remain incompletely elucidated.
METHODS: Publicly available human transcriptomic data for SCM were obtained from the Gene Expression Omnibus database (GSE79962). Our integrated analytical workflow consisted of several steps. First, Weighted Gene Co-expression Network Analysis pinpointed key co-expression modules. Subsequently, a consensus approach combining three machine learning algorithms, Boruta, Random Forest, and Support Vector Machine-…
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: Pseudomonas aeruginosa, a member of the "ESKAPE" pathogens, possesses a robust ability to form biofilms-a key factor that contri … tly analyzed to screen for robust hub genes using three machine-learning algorithms: Random Forest, Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination, and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator. Their diagnostic performance and discriminative ability were evaluated using receiver operating characteristic analysis and boxplot visualization. Furthermore, a sys …
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: Rejection remains a major barrier to long-term kidney allograft survival, and pre-transplant risk stratification remains incomplete. This study evaluated whether pre-transplant serum Fourier-transform infrared (FTIR) spectra, analyzed using machine learning methods, could identify kidney transplant recipients at increased risk of subsequent biopsy-proven rejection.
METHODS: In this retrospective single-center study, 80 pre-transplant serum samples collected on the day of transplantation were initially evaluated; after spectral quality control, 79 samples were retained for analysis
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.
This article presents the design of a graphene-based microstrip patch antenna, operating frequency range: (1-5) THz for terahertz (THz) appl … s are developed, such as Artificial Neural Networks (ANN), Random Forest ([Formula: see text]), and Support Vector Machine (SVM). The training data is collected for 784 simulations. The ANN architecture is built with four features in the input layer and one output layer to predict performance characteristics. The performance of the developed models is evaluated using me …
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.
INTRODUCTION: Malaria continues to be a major cause of morbidity and mortality in children under the age of five in the sub-Saharan region of Africa. Despite being one of the pillars of prevention, the use of Insecticide-Treated Nets (ITNs) is still low in rural East Africa. This research aimed to forecast the use of ITNs by rural communities with children in this region using machine learning (ML) and identify the most predictive factors.
METHODS: We analyzed pooled data from the Demographic and Health Surveys (DHS) in 11 East African nations between 2011 and 2022. Six ML classification mode
СтатьяОбзорПолный 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.
The rapid growth of digital commerce has created an even bigger appetite for operational intelligence that is sustainable, transparent, and … AGIA2 framework demonstrates superior performance compared to baseline models, including standalone Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), and Convolutional Neural Network (CNN) models, across key evaluation metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score in experiments with an accuracy of 96.1%, an F1-score of 96.0%, and a …
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.
Radial artery puncture, a routine arterial cannulation procedure for perioperative and critical care settings, is limited by high first-attempt failure and hematoma risk under experience-based practice. We aim to develop artificial intelligence (AI) - powered precise puncture guidance to reduce procedure-related complications and improve patient experience. In this study, Synthetic Data Vault (SDV) algorithm is used to generate patient data as training set data according to the real data provided by Biostudies. Ten machine learning models were built via Python, and performance was evaluated us
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.
Plant diseases significantly affect agricultural productivity and global food security, while accurate disease identification remains challe … sification framework. Performance comparison is carried out using machine learning models including Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Linear Discriminant Analysis (LDA), and Naive Bayes (NB) implemented in Python using Scikit-learn libraries. Experimental simulation results demonstrate that the proposed framework achieves competitive classification perfo …
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.
INTRODUCTION: Variant interpretation remains a major bottleneck in clinical genomics, with variants of uncertain significance (VUS) represen … nce assessed by 10-fold cross-validation. Four classifiers were evaluated viz. Logistic Regression, Support Vector Machine, Random Forest and XGBoost, with Random Forest achieving the highest performance (AUC-ROC = 0.9995, 95% CI: 0.9993-0.9997; 10-fold CV AUC = 0.9992 ± 0.0004). Probability thresholds of P ≥ 0.80 (Pathogenic) and P <= 0.20 (Benign) were derived from Pr …
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.
MedElevator
Войти в исследования