Nowadays, finding the optimal route for vehicles through online vehicle path planning is one of the main problems that the logistics industry needs to solve. Due to the uncertainty of the transportation system, especially the last-mile delivery problem of small packages in uncertain logistics transportation, the calculation of logistics vehicle routing planning becomes more complex than before. Most of the existing solutions are less applied to new technologies such as machine learning, and most of them use a heuristic algorithm. This kind of solution not only needs to set a lot of constraints
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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: Malaria in pregnancy remains a significant public health concern in sub-Saharan Africa. It may contribute to population-level maternal mortality through adverse maternal outcomes. This study aims to develop a machine learning framework to predict maternal mortality ratio (MMR) across African countries.
METHODS: A supervised machine learning framework was applied to identified open source, country-level data across 52 African countries through (2000-2020). MMR was estimated using Support Vector Regression (SVR) model. Model performance was evaluated using a random 70/30 split of co…
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.
INTRODUCTION: Breast cancer remains one of the leading causes of cancer-related mortality rate worldwide, and the identification of effective drug combinations is an essential requirement in pharmaceutical research. The integration of Artificial Intelligence (AI) in processing large volumes of chemical and biological data combines molecular representation, predictive modeling and structured support within a single accessible tool, which accelerates early-stage candidate identification for breast cancer research while promoting reproducibility, transparency and user centered design.
AIM: The c
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.
Multiple sclerosis (MS) is an autoimmune disease characterized by immune cell dysregulation. HLA class II alleles drive the disease risk, th … t clinically isolated syndrome (CIS) is the earliest clinical manifestation of MS, we constructed a supervised machine learning model using CD4⁺ T cell expression data from people with CIS and healthy individuals to identify disease-specific gene signatures that differentiated people with MS from healthy individuals. These biomarkers were identified in untreated individuals …
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: Body mass index (BMI) remains the most widely used tool for obesity screening in clinical and public health settings due to its … cations was evaluated using Cohen's kappa, sensitivity, specificity, and Bland-Altman analysis. Ten supervised machine learning algorithms were trained and internally validated by 10-fold cross-validation to predict BIA-defined obesity using anthropometric variables.
RESULTS: Agreement between BMI and BIA was moderate (κ = 0.443). BMI showed high specificity (96.9%) but low …
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/Objectives: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is now the leading cause of chronic liver disease gl … ized logistic regression identified the top 20 predictors, which were subsequently used across nine supervised machine learning (ML) classifiers. Model performance was evaluated via repeated stratified 5-fold cross-validation (25 resamples) using accuracy, F1 score, sensitivity, specificity, Youden's J, balanced accuracy, and Area Under the Receiver Operating Characteristic …
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: Genetic factors have been suggested as modifiers of vulnerability to postCOVID-19 sequelae, referred to as Long COVID (LC). We … e guidelines, the exome data revealed 651,652 variants in our cohort. To rank candidate variants, a supervised machine learning framework combining Recursive Feature Elimination (RFE) and XGBoost was implemented. Five variants were found to be statistically significant after Benjamini-Hochberg false discovery rate (FDR) correction in subsequent logistic regression analyses t …
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: This study investigates the current mental health status among children and adolescents in Jiangsu Province by analyzing symptom … ependent variables, with 57 socio-demographic and behavioral factors as independent variables. Five supervised machine learning models (Decision Tree, Naive Bayes, Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN), and XGBoost) were implemented using R software. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, F1 Score and Area Under the ROC Curve (AUC). Feature imp …
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: Guidelines recommend cardiovascular risk reduction and supervised exercise therapy as the first line of treatment in intermittent claudication, but implementation challenges and poor patient compliance lead to significant variation in management and therefore outcomes. The development of a precise risk stratification tool is proposed through a machine-learning algorithm that aims to provide personalized outcome predictions for different management strategies.
METHODS: Feature selection was performed using the least absolute shrinkage and selection operator method. The model was de
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.
AIM: In the pediatric surgical population, Emergence Delirium (ED) poses a significant challenge. This study aims to develop and validate machine learning (ML) models to identify key features associated with ED and predict its occurrence in children undergoing tonsillectomy or adenotonsillectomy.
METHODS: The analysis involved data cleaning, exploratory data analysis (EDA), supervised predictive modeling, and unsupervised learning on a medical dataset (n = 423). After preliminary data cleaning, EDA encompassed plotting histograms, boxplots, pairplots, and correlation heatmaps to understand va
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: Candidemia is associated with a heavy burden of morbidity and mortality in hospitalized patients. The availability of blood culture results could require up to 48-72 h after blood draw; thus, early treatment decisions are made in the absence of a definite diagnosis.
METHODS: In this retrospective study, we assessed the performance of different supervised machine learning algorithms for the early differential diagnosis of candidemia and bacteremia in adult patients on a large dataset automatically extracted within the AUTO-CAND project.
RESULTS: Overall, 12,483 episodes of candide…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
OBJECTIVES: To develop and validate interpretable machine learning (ML) models incorporating MRI-derived paraspinal muscle parameters to predict new vertebral compression fractures (NVCF) after vertebral augmentation.
MATERIALS AND METHODS: This multicenter retrospective study included patients with osteoporotic vertebral compression fractures (OVCF) who underwent vertebral augmentation with a 2-year follow-up. Data from two centers were merged and randomly divided (8:2) into training and test sets, while data from the third center served as an independent external validation set. Clinical va
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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: Pediatric acute myeloid leukemia (pAML) is a rapidly progressive myeloid malignancy characterized by malignant clonal expansion of hematopoietic stem and progenitor cells. The prediction of complete remission (CR) and first adverse event (AE) is critical for personalizing pAML treatment; however, interpretable machine learning (ML) models that utilize only routine clinical features for this purpose are lacking.
METHODS: A total of 206 de novo pediatric AML patients (excluding acute promyelocytic leukemia) were randomly split into training (80%) and test (20%) sets. Seven supervise
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: Despite growing demand for palliative care, access remains limited and often occurs late in life. Existing machine learning approaches rarely integrate clinically validated measures of symptom burden and functional status with healthcare utilization, limiting the interpretability of care trajectories.
OBJECTIVES: To (1) identify distinct patient subgroups based on symptom burden and functional status, and (2) predict palliative care episode duration using the identified subgroups.
METHOD: A retrospective cohort study was conducted using national data from the Australian Palliativ
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: Papillary thyroid microcarcinoma (PTMC) with lateral neck lymph node involvement exhibits a deceptively indolent yet highly inva … inkage and selection operator (LASSO) regression to recognize N1b-associated risk indicators. Eight supervised machine learning models were trained via 10-fold cross-validation to select the optimal classifier. Weighted gene coexpression network analysis (WGCNA) alongside machine learning identified metastasis-related gene modules from the integrated RNA-seq profile, leading …
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: Oxidative stress and dietary micronutrient imbalances have been implicated in prostate cancer (PCa) development and progression. … alence and all-cause mortality, adjusting for demographic, lifestyle, and clinical covariates. Nine supervised machine learning models, including random forest (RF), were developed and validated. Shapley Additive Explanations (SHAP) values identified key predictors and visualized their effects.
RESULTS: Among 2,629 U.S. male participants from NHANES 2007-2010, 144 reported …
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.
Improvements in computing capacity have allowed computers today to execute increasingly complex tasks. One of the main benefits of these improvements is the possibility of developing machine learning algorithms, of which the fields of application are extensive and varied. However, an area in which this type of algorithms acquires an increasing relevance is structural health monitoring (SHM), where inspection strategies and guided wave-based approaches make the evaluation of the structural conditions of an aircraft, vessel or building among others possible, by detecting and classifying existing
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.
Facioscapulohumeral muscular dystrophy (FSHD) is one of the most prevalent muscular dystrophies characterized by considerable variability in … ogical techniques, and risk of wheelchair use was determined using Cox proportional hazards models. Supervised machine learning analysis was completed using Random Forest modelling and included all 189 unique features collected from registry questionnaires. A separate medications-only model was created that included 359 unique medications reported by participants. Here we sh …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Inflammatory bowel diseases (IBD), namely Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC) are chronic inflammation within the gastrointesti … atment with 5-ASAs (sulfasalazine/mesalamine) shows a high association with COVID-19/IBD mortality. Supervised machine learning that considers age, number of comorbidities and medication usage can predict COVID-19/IBD outcomes with approximately 70% accuracy. We explore the challenge of drawing demographic inferences from existing COVID-19/IBD data. Overall, there are fewer …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Eye tracking during visual search generates spatiotemporally rich but complex data. Traditional analyses often utilize simplified metrics (saccade landings, dwell time, etc.) that necessarily exclude a substantial fraction of the variance in the raw eye data. Here, we asked if deep learning might aid scientists in objectively incorporating such discarded data into analyses. Convolutional neural networks (CNNs) are supervised machine learning tools that excel at classifying biological data. We built several CNNs that learn from raw eye-position time-course data to classify the location of relev…
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.
MedElevator
Войти в исследования