Українські Новини

Ольга Фандорина

В Виннице во вторник вечером, 17 августа, прошел сильный ураган со штормовым ветром, который срывал крыши с домов и повалил много деревьев, пострадала пожилая женщина. Об этом сообщается в сюжете ТСН.

В одном из дворов в спальном районе города старая вишня упала на 70-летнюю женщину. пострадавшая от бури получила перелом ноги и попала в больницу, где готовится к операции. 

Как сообщали Українські Новини, на Львов обрушился сильный ливень, затопивший улицы и поваливший деревья.

Под Полтавой пронесся ураган. Ветер срывал крыши и ломал деревья, электроснабжение нарушено.

Ранее также по Львовской области прокатился ураган — вырваны с корнем деревья, с домой сорвали крыши, затоплена библиотека.

По Хмельницкой области прошел сильный ураган. Выломаны деревья на 100 гектарах леса.

Подпишитесь на авторский Telegram-канал «Українські Новини»

Максимально коротко и понятно объясняем события в Украине

Самые красивые деревья — топ 10, рейтинг, фото

Природа — великолепная художница, создающая потрясающие шедевры! В этом можно убедиться, путешествуя по всему миру и каждый раз находя все новые доказательства. На нашей планете существует множество деревьев и кустарников, завораживающих своим внешним видом. Они могут быть настолько прекрасны, что трудно оторвать от них взгляд. Хочется любоваться ими бесконечно. Флора нашей Земли очень разнообразна, поэтому в любом ее уголке можно обнаружить такое растение, которое будет казаться самым красивым. При этом деревья могут внешне сильно отличаться друг от друга, но каждое из них обладает своим неповторимым очарованием. В рейтинг самых замечательных попали и хвойные, и лиственные экземпляры.

Топ-10 самых красивых деревьев в мире

1. Рододендрон — необычайное разнообразие видов.
2. Глициния — прекрасная лиана.
3. Королевский делоникс — природный шедевр Мадагаскара.
4. Японский клен — роскошная листва.
5. Жакаранда — прекрасные цветки-колокольчики.
6. Радужный эвкалипт — дерево-сказка.
7. Серебристая акация — очарование природы.
8. Ель голубая — потрясающие оттенки.
9. Кипарис — листья-хвоинки.
10. Финиковая пальма — экзотическая красотка.

Рододендрон — красивейшее дерево мира

Рододендрон относится к семейству Вересковых. Это один из самых красивых видов деревьев на планете. Семейство очень большое, оно включает порядка 600 разновидностей. В основном это кустарники большого размера, поэтому их считают деревьями. Они могут быть как вечнозелеными, так и листопадными. Характерной особенностью рододендрона является пышная, раскидистая крона, превращающая кустарник в настоящий шедевр. Цветущий рододендрон необычайно прекрасен, от него просто невозможно отвести взгляд. Растут они практически по всему миру. Ареал произрастания:

• Южный Китай;
• Гималаи;
• Япония;
• Северная Америка;
• Новая Гвинея;
• Австралия;
• Россия.

Этот вид отличается большим разнообразием. Некоторые растения могут достигать высоты 30 метров, другие стелются по земле. Самым прекрасным достоинством рододендрона являются его цветки. Как правило, они собраны в соцветия, оформленные кистями или круглой шапочкой. Чашечки имеют форму колокольчиков или куполообразную. Цветовая гамма различна. Рододендрон может иметь желтые, розовые, сиреневые цветы. Очень эффектно выглядят насыщенные пурпурно-фиолетовые оттенки. В период цветения кустарник полностью покрывается кистями соцветий, представляя собой гигантский ярко-розовый или лиловый шар. Это потрясающее зрелище. Многие виды этого красивого растения ядовиты, это нужно учитывать при встрече с ним. Токсины содержатся во всех частях кустарника, поэтому делать фото под ним нужно крайне осторожно.

Глициния — необычная форма

Глициния выглядит настолько чудесно, что многие люди считают ее самым красивым деревом мира. К тому же ее вид довольно необычен. Ее цветки собраны в длинные, крупные кисти, которые свисают с веток, наподобие гирлянд. Дерево имеет хорошо разветвленную систему, поэтому его крона очень раскидистая. Часто она имеет неправильную форму. Ветви отходят во все стороны, образовывая целые скопления свисающих чуть ли не до земли гроздьев. Глициния принадлежит к семейству бобовых, другое ее название — вистерия. Это древовидное субтропическое растение, представляющее собой разновидность листопадных лиан. Она вырастает до 18 метров в высоту. При этом один представитель вида может занимать собой довольно обширную территорию. Глициния имеет длинные листья, до 30 см. Весной начинается период цветения и лианы превращаются в сказочные создания. Фиолетовые, розовые, лиловые гроздья склоняются к земле, образуя пышные каскады.

Ареалом обитания одного из самых красивых деревьев мира являются китайские провинции Сычуань, Хубэй. Лианы любят влажный субтропический климат. Из-за их красоты растения культивируют во многих районах мира. У нас глицинию можно встретить на юге, на полуострове Крым. Также их выращивают на юге Северной Америки.

Королевский делоникс — экзотический красавец

Королевский делоникс — еще одно очень красивое дерево на нашей планете. Это самое лучшее растение, созданное природой Мадагаскара. Несмотря на то, что растет оно в тропическом климате, оно является не вечнозеленым, а листопадным. Королевский делоникс отличается особенным строением листьев. Они образованы из множества мелких прилистников, расположенных веероподобно. Другая интересная особенность самого красивого дерева Мадагаскара — его листики складываются на ночь.

Королевский делоникс не отличается высоким ростом, длина ствола всего 10-15 метров. Зато крона очень пышная, особенно в период цветения. Она образует большое тенистое пространство, поэтому под деревом часто ставят скамейки для отдыха. Самым прекрасным в делониксе являются его цветки. Они просто необыкновенно прекрасны, кроме того, имеют оригинальное строение. Чашечка напоминает некоторые виды орхидей с асимметричным расположением лепестков. 4 из них одинаковые, с волнистыми краями, а 5-ый отличается формой и цветом. Он похож на разноцветное перышко, покрытое пятнышками. Цветки бывают желтых, оранжевых тонов и ярко-красных. За насыщенную окраску делоникс заслужил название «огненное дерево».

Японский клен — самая красивая листва

Японский клен — очень красивое дерево с роскошной кроной, родиной которой является Страна восходящего солнца. Оно считается крупным листопадным кустарником. Максимальная высота ствола — 10 метров. Весной, перед тем как растение покроется листьями, появляются фиолетовые цветочки. Но это не самая красивая пора. Вся прелесть японского клена в его шикарной листве. Она имеет оригинальное строение, что и придает растению небывалое очарование.

Листочки веероподобные, с заостренными краями. Их можно сравнить со звездами неправильной формы, из центра которых выходят лучи. Сначала листва зеленая, затем она меняет оттенок и превращается в желтую, оранжевую, красную. Также бывают экземпляры, покрытые розовой листвой, фиолетовой, пурпурной. Кроме своей родины, японский клен встречается в мире только на юге Кореи и на Сахалине.

Жакаранда — тропическая красотка

Жакаранда является тропическим деревом, растущим на территории Бразилии. Также его культивируют в Африке, странах Евразии. Это вечнозеленое растение с очень красивыми цветками-колокольчиками. Они имеют прелестный сиреневый оттенок. Также встречаются экземпляры с пурпурными, белыми соцветиями.

Растение сильно ветвистое. Поэтому жакаранда в цвету смотрится как пышное сиреневое облако. Это великолепное зрелище, которое заставляет поражаться умению природы создавать уникальные творения. Жакаранду выращивают ради ценной древесины, а также для украшения ландшафта.

Радужный эвкалипт — яркие краски природы

Радужный эвкалипт можно назвать деревом с самым необычным и красивым стволом. Принадлежит он к семейству Миртовых. Он встречается во влажных тропических лесах. У радужного эвкалипта довольно большие размеры: он достигает 75 м в высоту, а обхват ствола может быть до 2,4 метра.

Самой оригинальной частью растения является его кора. Она имеет богатую цветовую гамму, превращающую эвкалипт в чудо природы. Вначале кора ярко-зеленая. По мере созревания он меняет цвет, на ней появляются сочные полосы разных тонов. Спектр самый разнообразный: от желтых, оранжевых до синих, лиловых, пурпурных. Причем окраска постоянно меняется. В мире радужный эвкалипт растет на островах Папуа — Новая Гвинея, на Филиппинах, в Индонезии.

Серебристая акация — самые оригинальные цветки

Серебристая акация — прекрасное дерево, роскошный вид которого создается интересной формой его цветков. Растение принадлежит к вечнозеленым, растет оно в нескольких регионах мира: на Мадагаскаре, австралийском побережье, Тасмании, в Африке, западной части Северной Америки.

Его культивируют и у нас на побережье Черного моря. Соцветия акации серебристой имеют вид пушистых шариков, собранных в метелки. Это выглядит крайне необычно и мило. Цветущая акация вся покрыта ярко-желтыми гроздьями, подобно гирляндам, свисающим с веток. Дерево выращивают с декоративной целью, а также для получения ценного масла из цветков.

Ель голубая — удачная комбинация хвои и шишек

Ель голубая — невероятно красивое хвойное дерево, растущее во многих странах мира. Естественной средой обитания являются западная и южная части американского континента. Голубые ели растут в горах, вдоль ручьев, на влажны почвах.

Растение имеет средние размеры: высота — до 30 метров, обхват ствола — 1,5 м. Крона пирамидальной формы, что смотрится очень красиво. Великолепный вид растению придает оттенок хвои. Он варьируется от серо-голубого до изумрудного. Когда появляются шишки, ель становится еще краше. Красный, фиолетовый цвет шишек, возникающих во множестве на ветках, контрастирует с оттенком хвои, что представляет собой крайне удачную композицию.

Кипарис — король ландшафтного дизайна

Кипарис — это растение, которое очень любят ландшафтные дизайнеры за его умение принимать любые формы. Этот род насчитывает огромное количество разновидностей. В нем есть древовидные растения, кустарники, некоторые из них стелются по земле. Кипарис имеет интересные листья, которые похожи на чешуйчатые иголочки. За счет такого строения он приобретает оригинальный и экзотичный внешний вид.

Культивируют различные виды кипарисов во многих странах мира. Им часто украшают парки, придомовые территории. Существуют такие виды, как золотистый, голубой кипарис с необычным оттенком хвои.

Финиковая пальма — эталон красоты

Финиковая пальма представляет собой древесное растение очень экзотического вида. Особенностью деревьев этого вида являются прямые длинные стволы, не имеющие разветвлений. На самой верхушке находится крона, состоящая из длинных, широких, перистых листьев. Такая конструкция кроны отличает пальму от всех остальных растений. Также в роду есть кустарники с приземистым стеблем. Финиковая пальма — одно из самых древних деревьев.

Их выращивали еще в Месопотамии (4 век до нашей эры). Плодами пальмы являются финики, которые часто представляют собой основной продукт питания для жителей африканских стран. Финики имеют высокую калорийность, множество ценных свойств, они очень питательны. Созревшие финики гроздьями свисают с верхушки пальм, являясь ее природным украшением. Между зелеными листьями выделяются яркие скопления желтого или красно-коричневого цвета. В древности на Востоке пальма считалась эталоном красоты.

Free Tree Vectors, Download Free Free Tree Vectors png images, Free ClipArts on Clipart Library

древовидных векторов

бесплатный клипарт tree

графический дизайн

клип арт вектор

минималистский векторный логотип дерева

кедр картинки

мультяшное изображение дерева

зеленое дерево вектор png

дерево вектор

лазерная резка ювелирного дерева

стилизованный силуэт дерева вектор бесплатно

цветок дерево вектор png

простой вектор дерева бесплатно

дерево вектор

символ дерева

go green логотип дерево

вектор пальмы png

прозрачный сосна png

пальмы графика

простое дерево на прозрачном фоне клипарт

логотип семейное древо клипарт воссоединение

образование бесплатно

сосна черная клипарт

Дерево

простой художественный дизайн стен

tree winter клипарт

бесплатный вектор ветка дерева

дерево бесплатно клип арт

Векторная графика

дерево клипарт прозрачный фон

символ дерева

новогодняя елка

дизайн логотипа рождественской елки

симметричное дерево конструирования

рождественских подписей для Outlook

дерево вырезать вектор

зеленый вектор силуэт дерева

черно-белый прозрачный фон дерево клипарт

толстое дерево клипарт

голое дерево картинки

рисунок дерева с цветом

домик на дереве картинки

jungle tree клипарт

клипарт генеалогическое дерево прозрачный фон

клипарт дуб png

бесплатный вектор бонсай дерево

листья деревьев вектор

елочный шар орнамент png

дизайнов рождественских открыток векторов

экзотическое дерево клипарт

парк бисентенарио

тропическое дерево клипарт

сливы png

современная графическая новогодняя елка

страшное дерево клипарт

tree spring клипарт

картинки

древовидная графика

красная рождественская елка png

пальма аниме png

рождественская елка с подарками вектор

вектор сосна png

дерево

14 ??????? ??? ??? ??????

идеи рождественских украшений мультфильм

вектор рождественские елки рис.

дерево с тенью клипарт

стилизованный значок дерева

прозрачный фон деревья клипарт

бизнес поздравление с рождеством

высоких мертвых дерева

силуэт африканских деревьев

мультфильм тропических лесов дерево png

вектор рождественская елка hd

(PDF) Векторные деревья решений

320 M.

ˇ

Sprogar et al. / Векторные деревья решений

много ситуаций. Представленное расширение концепции дерева решений с помощью векторного решения показало несколько интересных особенностей

. Векторное дерево решений имеет функциональные возможности многих отдельных деревьев решений, и

может делать больше, чем просто прогноз для каждой входной выборки. В сочетании с мощью генетической эволюции деревья векторных решений

могут дать хорошие результаты в любой проблемной области. Если мы посмотрим на классическое дерево решений

как на способ преобразования входного шаблона в одну классификацию, то деревья решений также будут очень простыми компьютерными программами, состоящими только из директив if — then, что приближает нас к области

генетическое программирование.По сравнению с универсальными генетическими программами возможны многие дальнейшие расширения генетических

представлений деревьев решений, но они могут изменить простоту и прозрачность

деревьев решений. Предлагаемое расширение с векторным решением сохраняет все свойства

дерева решений и в целом положительно влияет на его возможности. В статье мы представили концепцию дерева векторных решений

, предложили и описали способ генерации таких деревьев и реализовали инструмент построения дерева векторных решений

под названием DecRain.Используя этот инструмент, мы смогли провести сравнительное исследование

двух медицинских проблем. Было проведено сравнение, включая модель векторного дерева решений, модель нескольких

отдельных деревьев решений и модель многозарядного дерева решений, показывающую, что эволюционно сгенерированные векторные деревья решений

показали хорошие результаты. Поскольку векторное дерево решений по своей природе все еще является деревом решений

, мы считаем, что эту новую концепцию можно безопасно и эффективно использовать в любой задаче принятия решений с

более чем одним классификационным вопросом.В инструменте DecRain мы успешно объединили концепцию

векторных деревьев решений с генетическими алгоритмами. Полученные векторные деревья решений обычно были проще, чем

, комбинация его единственных родственников решений, потому что они могли уловить определенные знания из

отношений между заданными вопросами. Эти отношения были скрыты для общих деревьев решений до

сейчас. Поскольку инструмент DecRain реализует только основные функции, необходимые для эволюционной разработки

деревьев решений векторов, мы полагаем, что хорошие результаты в области множественных критериев обусловлены предложенной векторной концепцией

.

В отличие от детерминированных алгоритмов эволюционный подход не всегда дает одинаковые результаты

даже при одинаковых настройках и параметрах, но он имеет большой потенциал и более надежен.

И, как всегда в эволюционных вычислениях, мы никогда не можем быть уверены в том, что найденное решение является наилучшим из возможных —

Опять же, человек должен решить, когда прекратить поиск. Но это может быть задача для другого решения

система

…

Ссылки

[1] П. Кокол и др., Деревья принятия решений и автоматическое обучение и их использование в кардиологии, Журнал медицинских систем 19 (4)

(1994).

[2] П. Кокол, В. Подгорелец и И. Мал

ˇ

ci

ˇ

c, Оптимизация диагностического процесса с помощью эволюционного программирования, в: Труды

11-го симпозиума IEEE по компьютерным технологиям. Медицинские системы CBMS’98, Лаббок, Техас, США, июнь 1998 г., стр. 62–

67.

[3] П. Кокол и др., Совместное проектирование, деревья решений, автоматическое обучение и принятие медицинских решений, Медицинская информатика

Европа 96, Исследования в области технологий здравоохранения и информатики 34 (1996), A501–505, Амстердам.

[4] В. Подгорелек и П. Кокол, Самоадаптация эволюционно построенных деревьев решений путем распространения информации, в:

Труды Международной конференции по искусственным нейронным сетям и генетическим алгоритмам, Springer Verlag, 1999,

с. .294–301.

[5] В. Подгорелец и П. Кокол, Самоадаптирующаяся эволюционная модель поддержки принятия решений, в: Материалы международного симпозиума по промышленной электронике IEEE

, 1999 г., ISIE’99, IEEE Press, 1999, стр. 1484–1489.

[6] С. Хлеб-Бабич, М. Спрогар, М. Зорман, П. Кокол, Д.М. Терк, Оценка преимуществ грудного вскармливания с использованием деревьев решения

, в: Proceedings, Двенадцатый симпозиум IEEE по компьютерным медицинским системам CBMS, Стэмфорд, Коннектикут,

1999, стр.144–149.

[7] М. Зорман, М.М.

ˇ

Стиглик, П. Кокол и И. Мальчич, Ограничения деревьев решений и автоматизированного обучения в реальном мире

принятие медицинских решений, MEDINFO ‘98 52 (1998), 529–533, Амстердам.

Как обнаружить насекомое, поражающее пальмы Флориды

Поделиться
Статья

Вы можете поделиться этой статьей с указанием авторства 4.0 Международная лицензия.

Новая публикация предлагает более глубокий взгляд на насекомое, Haplaxius crudus , которое поражает более десятка видов пальм по всему миру смертельной болезнью, называемой смертельным бронзированием.

Домовладельцы, менеджеры питомников, арбористы и ландшафтные дизайнеры теперь имеют доступ к первому из множества ресурсов, которые помогут выявлять, отслеживать и контролировать вредителей и болезни, что имело значительные экономические и эстетические последствия для 19 видов пальм.

Статья опубликована на рецензируемом сайте Электронного источника информации (EDIS) Института продовольственных и сельскохозяйственных наук Университета Флориды Ask IFAS.

«Это первая из серии публикаций, посвященная насекомым, вызывающим заболевание», — говорит Брайан Бадер, доцент Исследовательского и образовательного центра UF / IFAS в Форт-Лодердейле.

Бахдер возглавлял группу исследователей, изучающих болезнь и насекомых. «Публикация, предназначенная для жителей и профессионалов отрасли, закладывает основу для выявления, мониторинга и управления вектором.По мере того, как мы продолжаем узнавать больше об этом насекомом, мы продолжим давать рекомендации о том, как бороться с ним и как идентифицировать его в различных средах обитания ».

Бахдер стал свидетелем неуклонного сокращения пальм по всей Флориде.

В статье приводится подробное описание взрослого насекомого H. crudus , что дает читателям обзор сверху вниз для целей идентификации, жизненный цикл насекомого, диапазон видов пальм, которые в настоящее время считаются уязвимыми для болезни, и экономические последствия. насекомого в промышленность.

Одним из ключевых моментов, помогающих контролировать и контролировать продолжающееся распространение видов и болезней, является необходимость для непрофессионалов и профессионалов брать пробы на H. crudus .

«Мы прошли долгий путь к пониманию эпидемиологии этого заболевания, и теперь, когда мы знаем, какое насекомое несет ответственность за его распространение, мы можем начать бороться с ним», — говорит Бахдер.

Среди основных выводов:

• Текущее лечение болезней основано на удалении деревьев и применении антибиотиков, ни один из которых не является устойчивым, поэтому борьба с насекомыми будет способом борьбы с болезнью;
• Первая линия защиты — это знать, где находится ваше насекомое (переносчик) и когда его больше всего, чтобы вы могли реализовать варианты управления;
• Идентификация насекомых-переносчиков также имеет решающее значение; неправильная идентификация может привести к ненужным экономическим потерям.

«Следующим этапом является оптимизация программ отлова и мониторинга и определение различных популяционных тенденций в разных районах штата», — говорит Бахдер. «Нам также необходимо будет определить, какие инсектициды будут эффективными, и начать изучать культурную практику и варианты, не связанные с инсектицидами, которые могут помочь управлять популяциями переносчиков как в питомниках, так и в городских условиях».

Исследования выявили 19 видов пальм, уязвимых к этой болезни. Такие виды, как дерево штата Флорида, известное как сабаль или капустная пальма, а также серебряные финиковые пальмы и королевские пальмы — это всего лишь три вида, уязвимых для бактерий, известных как фитоплазма.Бактерия распространяется, когда на дереве питается H. crudus .

В то время как насекомые являются родными для Флориды и Карибского бассейна, только небольшой процент из них — менее 1% популяции, заражающей этим заболеванием, — имеет фитоплазму, поражающую деревья.

Южная Флорида является домом для огромного разнообразия видов пальм. Болезнь распространяется, когда насекомое переходит с одного дерева на другое и вводит зараженную слюну в здоровое растение.

Самое важное сообщение для людей — это то, что, как только симптомы проявляются на пальме, уже слишком поздно, поэтому профилактика является первой линией защиты, говорит Бахдер.

«Это исследование призвано уменьшить негативные экономические последствия во Флориде, а также в любом штате или стране, которые несут убытки из-за инфекций фитоплазмы пальм», — говорит он.

Источник: Университет Флориды

Модель глубокого леса для диагностики COVID-19 на основе стандартных анализов крови

Обзор моделей машинного обучения для диагностики COVID-19 с использованием стандартных лабораторных и / или клинических данных можно найти в статье ¹² .Наиболее популярные модели прогнозирования были основаны на случайном лесу (RF) ¹⁶ , логистической регрессии (LR) ²⁸ , машине опорных векторов (SVM) ²⁹ и нейронных сетях (ANN) ³⁰ . В этом разделе мы описываем последние модели машинного обучения для раннего выявления COVID-19 или определения уровня тяжести подтвержденных пациентов с COVID-19 на основе лабораторных и / или клинических данных.

Cabitza et al. ⁹ расширили свою более раннюю работу, о которой сообщалось в ³¹ , для обнаружения COVID-19 в стандартных образцах крови.Авторы рассмотрели пять моделей машинного обучения, включая RF, наивный байесовский (NB), LR, SVM и k-ближайших соседей (KNN). Набор данных из 1624 стандартных образцов крови был получен от пациентов (52% с положительным результатом на COVID-19), госпитализированных в больницу Сан-Рафаэль (OSR), Милан, Италия. Модели показали точность в диапазоне 74–88%, чувствительность в диапазоне 70–89%, специфичность в диапазоне 79–92% и площадь под кривой (AUC) в диапазоне 74 –90%.

Abdulaal et al. ¹¹ разработали и сравнили искусственную нейронную сеть (ИНС) и модели регрессии СОХ, основанные на клинических данных, для прогнозирования смерти пациентов с COVID-19.Набор клинических данных получен от 398 пациентов лондонской клиники. Модель регрессии Кокса достигла средней точности 83,8%, чувствительности 50%, специфичности 96,6% и AUC 86,9%, тогда как точность модели ИНС составила 90%, чувствительность 64,7%, специфичность 96,8% и AUC 92,6%.

Модель ансамблевого обучения для диагностики COVID-19 на основе стандартных анализов крови была предложена в ¹² . Модель ансамбля использовала три дополнительных дерева классификаторов, RF и LR на первом уровне, и классификатор с экстремальным повышением градиента (XGBoost) на втором уровне, чтобы объединить прогнозы из классификатора первого уровня.Модель была обучена и оценена с использованием набора данных из больницы Альберта Эйнштейна в Бразилии ²⁶ .

В недавнем исследовании ¹³ авторы были первыми, кто сообщил об использовании моделей глубокого обучения для диагностики COVID-19 с помощью обычных анализов крови. Авторы выбрали шесть различных моделей глубокого обучения, включая ИНС, сверточные нейронные сети (CNN), долговременную память (LSTM), рекуррентные нейронные сети (RNN), CNNLSTM и CNNRNN для оценки. Были обучены и протестированы модели с 18 образцами крови 600 пациентов, осмотренных в больнице Альберта Эйнштейна в Бразилии ²⁶ .Самым эффективным алгоритмом была гибридная модель CNNLSTM с подходом разделения поездов и тестов, результатом которого стала точность 92,3%, точность 92,35%, AUC 90%, оценка F1 93% и отзыв 93,68%. .

Aktar et al. ³² решает проблему определения уровня тяжести подтвержденных пациентов с COVID-19 для выбора подходящего отделения (отделения интенсивной терапии (ОИТ) или обычного отделения) на основе образцов крови. Авторы рассмотрели восемь моделей машинного обучения, включая дерево решений (DT), RF, машину повышения градиента (GBM), XGBoost, SVM, машину повышения градиента света (LGBM), KNN и ANN.Модели привели к точности и точности прогнозов тяжести заболевания и смертности более 90%.

Yao et al. ³³ исследовали определение степени тяжести пациентов с COVID-19, используя клиническую информацию и данные анализа крови / мочи. Авторы использовали пять моделей машинного обучения, включая LR, RF, Adaboost, SVM и KNN. Набор данных состоял из 137 клинически подтвержденных случаев заболевания COVID-19 из больницы Тунцзи, Китай. Среди моделей победителем стал SVM, который показал общую точность 81.48%. Henzel et al. ³⁴ использовали прогностические модели LR и XGBoost для раннего скрининга пациентов с COVID-19. Набор данных, состоящий из 3114 историй болезни пациентов, собранных в больнице в Польше, был использован для обучения и тестирования моделей.

В отличие от других исследований, Razavian et al. ³⁵ разработали модель с основным фокусом для выявления пациентов с COVID-19 с благоприятными исходами в течение трех дней после прогнозирования. Целью исследования было выписать пациентов из группы низкого риска, чтобы освободить ограниченное количество коек для поступающих пациентов.Авторы обучили четыре классификатора: LR, RF, LGBM и ансамбль этих трех моделей на основе простого усреднения вероятностей моделей. Модели достигли высокой средней точности 88,6%.

Hallman et al. ³⁶ использовали модель прогнозирования XGBoost, чтобы определить, какой уровень ухода требуется пациенту с COVID-19, например, на карантине, в госпитале или в отделении интенсивной терапии. Модель была обучена с использованием 70% данных и протестирована с использованием 30% данных из больницы Альберта Эйнштейна в Бразилии ²⁶ .

Goodman-Meza et al. ³⁷ разработала модель прогнозирования для скрининга пациентов с COVID-19 на основе демографических и лабораторных характеристик. Авторы рассмотрели семь классификаторов, включая RF, LR, SVM, многослойный персептрон (нейронную сеть), стохастический градиентный спуск, XGBoost и ADABoost. Кроме того, была создана ансамблевая модель на основе семи моделей, где окончательная классификация была определена большинством голосов классификаторов. Набор данных был получен из системы здравоохранения UCLA в Лос-Анджелесе, Калифорния.Модель ансамбля достигла чувствительности 93%, специфичности 64% и AUC 91%.

Chao et al. ³⁸ использовали радиочастотную модель для прогнозирования потребности пациента с COVID-19 в приеме в ОИТ на основе как визуализационных (легких), так и не визуализирующих характеристик демографических данных, показателей жизнедеятельности и лабораторных данных. Предложенная модель была обучена и оценена на наборах данных о 295 пациентах с COVID-19, собранных из трех разных больниц (одна в США, одна в Иране и другая в Италии).Модель достигла чувствительности 96,1% и AUC 88,4%.

Wang et al. ³⁹ предложил модель для прогнозирования трех клинических исходов: смерть, искусственная вентиляция легких или поступление в ОИТ для пациентов с COVID-19 в NYU Langone Health (NYULH). Авторы рассмотрели две модели прогнозирования: LR с выбором функций с использованием оператора наименьшего абсолютного сжатия и выбора (LASSO) и XGBoost. Модели были обучены с набором данных из 3740 пациентов, и модель XGBoost преуспела в производительности по сравнению с LR.

Vaid et al. ⁴⁰ использовали модель классификатора XGBoost для прогнозирования внутрибольничной смертности и критических событий во временных окнах 3, 5, 7 и 10 дней с момента поступления. Модель была обучена и проверена с использованием электронных медицинских карт (EHR) пациентов с положительным диагнозом COVID-19, поступивших в систему здравоохранения Mount Sinai в Нью-Йорке. Модель XGBoost показала хорошие показатели смертности, а также прогнозирования критических событий.

Zhu et al. ⁴¹ разработала 6-уровневую глубокую нейронную сеть для определения 5 основных переменных среди 56 клинических переменных при поступлении для прогнозирования вероятности смерти пациентов с COVID-19.Данные 181 пациента были собраны в крупной больнице в Ухане, Китай, для обучения и тестирования модели. Prathamesh et al. ⁴² разработал RF-модель для прогнозирования краткосрочной (20–48 ч) смертности на основе данных о стационарных пациентах временного ряда из электронных медицинских карт. Набор данных 567 пациентов был получен из больницы Нью-Йорка.

Авторы в ⁴³ предложили модель для прогнозирования выживаемости пациентов с COVID-19 в районе Мадрида, Испания. Для классификации авторы использовали модели машинного обучения LR, DT, RF, BN и кластеризации.Модель LR показала наилучшие результаты прогнозирования при тестировании. Wu et al. ⁴⁴ разработали модель прогнозирования для оценки риска серьезности COVID-19-положительных пациентов на основе клинических особенностей. Набор данных из 725 пациентов был собран из восьми различных центров в Китае, Италии и Бельгии. Авторы обучили и проверили четыре модели LR, каждая из которых имеет свой набор функций из набора данных.

Yue et al. ⁴⁵ сообщили о модели риска смерти от COVID-19, основанной на клинических данных в EHR больниц в Китае.Авторы предложили ансамблевую модель, основанную на четырех известных классификаторах, включая LR, SVM, GBM и ANN. Модель показала хорошие результаты как при внутренней, так и при внешней проверке. Авторы в ⁴⁶ предложили модель прогнозирования смертности среди подтвержденных пациентов с COVID-19 в Южной Корее. Для прогнозирования использовались пять алгоритмов машинного обучения (LR, SVM, KNN, RF и GBM). Алгоритм LR показал лучшую производительность.

Коннор и др. ^{-47.Для каждого типа моделей были рассмотрены три классификатора, включая логистическую регрессию, XGBoost и LGBM. Основываясь на валидации, ЛГБМ показал лучшие результаты.}

Casiraghi et al. ⁴⁸ построили объяснимую модель прогнозирования риска COVID-19 на основе клинических, лабораторных и радиологических данных. Сначала функции были выбраны на основе их важности, а затем классификатор RF был обучен выбранным функциям. Kenneth et al. ⁴⁹ разработали модель для прогнозирования риска развития тяжелых или смертельных инфекций, основанную на британском биобанке.Модель машинного обучения XGboost была обучена с использованием 93 клинических переменных, и ее прогностическая эффективность была оценена путем перекрестной проверки.

Xu et al. ⁵⁰ разработали модель классификации с несколькими классами для прогнозирования нетяжелой COVID-19, тяжелой COVID-19, вирусной инфекции, не связанной с COVID, и классов здоровых на основе клинических, лабораторных тестов и функций компьютерной томографии. Для извлечения признаков из компьютерной томографии использовалась глубокая CNN. Затем функции из трех разных модальностей (клиническое, лабораторное тестирование и компьютерная томография) были объединены, чтобы обучить три модели машинного обучения (KNN, RF и SVM), чтобы сразу различать четыре класса.Все три модели достигли высокой точности (95,4–97,7%), чтобы различить в целом четыре класса.

Соуза и др. ⁵¹ предложил модель для изучения прогрессирования заболевания у положительных пациентов с COVID-19 на основе демографических и клинических данных, а также сопутствующих заболеваний в Бразилии. Авторы обучили и оценили семь моделей машинного обучения, включая LR, линейный дискриминантный анализ (LDA), NB, KNN, DT, XGBoost и SVM, чтобы предсказать исход болезни. Chen et al. ⁵² исследовали тяжесть COVID-19 с помощью радиочастотного излучения на основе 26 сопутствующих заболеваний / симптомов и 26 показателей крови пациентов из Ухани, Китай.Авторы определили пять основных функций из каждой модальности для обучения и проверки модели.

Bezzan et al. ⁵³ выбрал модель XGBoost с использованием байесовской оптимизации среди нескольких моделей машинного обучения, чтобы предсказать, потребуются ли пациенты с COVID-19 особый уход (госпитализация в обычные или специальные отделения). Модель была обучена и оценена на основе данных лабораторных исследований пациентов в разных больницах Бразилии.

Subudhi et al. ⁵⁴ сравнили производительность 18 алгоритмов машинного обучения для прогнозирования поступления в ОИТ и смертности среди пациентов с COVID-19.Оцениваемые 18 алгоритмов машинного обучения относятся к 9 широким категориям, а именно ансамблю, гауссовскому процессу, линейному, наивному байесовскому алгоритму, ближайшему соседу, опорной векторной машине, основанному на дереве, дискриминантному анализу и моделям нейронных сетей. Набор данных был получен от 10826 пациентов с коронавирусом COVID-19 из многобольничной базы данных (база данных Massachusetts General Brigham Healthcare). Ансамблевые модели показали лучшие характеристики среди всех моделей.

Fakhartousi and Davies ²⁷ сообщили о системе для выбора наилучшего набора функций из всех функций, полученных в результате обычных анализов крови, с целью улучшения диагностики COVID-19.Для их исследования были собраны образцы данных 279 пациентов из больницы IRCCS в Сан-Раффаэле, которые включали 177 положительных образцов и 102 отрицательных образца. Авторы использовали 6 моделей прогнозирования, включая KNN, LR, DT, RF, SVM и NB. Авторы рассмотрели различные методы выбора признаков для повышения точности прогноза модели. Экспериментальные результаты показали, что сочетание правильного выбора функций и модели прогнозирования сыграло ключевую роль в надежном и точном обнаружении коронавируса.

Обзор моделей прогнозирования машинного обучения для диагностики COVID-19 приведен в таблице 1. Шесть самых популярных классификаторов, используемых в литературе, — это RF, LR, SVM, XGBoost, KNN и DNN. Как видно из таблицы 1, DF не изучалась для диагностики COVID-19. Целью данной работы является изучение и сравнение эффективности DF с существующими методами обнаружения COVID-19. Структура глухого леса улучшает прогнозирование COVID-19, поскольку оно построено на точном и разнообразном наборе недифференцируемых классификаторов, таких как RF и XGBoost.В этой работе используются возможности DF для построения более совершенной модели прогнозирования COVID-19 на различных наборах данных.

Ученый UF сосредоточился на насекомых, вызывающих смертельные инфекции пальм

Ученый из Университета Флориды опубликовал подробный обзор насекомых, ответственных за заражение более чем дюжины видов пальм во всем мире, включая официальное государственное дерево, со смертельным заболеванием, известным как смертельный бронзирование.

Домовладельцы, менеджеры питомников, арбористы и ландшафтные дизайнеры теперь имеют доступ к первым из множества ресурсов, которые помогут выявлять, отслеживать и контролировать вредителей и болезни, что оказало значительное экономическое и эстетическое воздействие на 19 видов пальм. «Американская пальма циксиид haplaxius crudus van duzee (насекомое: hemiptera: cixiidae)» дебютировала в этом месяце на сайте, рецензируемом электронным источником данных УФ / МФСА (EDIS) Ask IFAS.

«Это первая из серии публикаций, посвященная насекомым, вызывающим болезнь», — сказал Брайан Бадер, доцент Исследовательского и образовательного центра UF / IFAS в Форт-Лодердейле.

Бахдер возглавлял группу исследователей, изучающих болезнь и насекомых. «Публикация, предназначенная для жителей и профессионалов отрасли, закладывает основу для выявления, мониторинга и управления переносчиком. По мере того, как мы продолжаем узнавать больше об этом насекомом, мы продолжим давать рекомендации о том, как бороться с ним и как идентифицировать его в различных средах обитания ».

Бахдер стал свидетелем неуклонного сокращения пальм по всей Флориде.

Д-р Брайан Бадер

В статье дано подробное описание взрослой особи Haplaxius crudus (H.crudus) насекомое, дающее потребителям возможность увидеть его с высоты птичьего полета для целей идентификации, жизненный цикл насекомого, диапазон видов пальм, которые в настоящее время считаются уязвимыми для этого заболевания, и экономическое воздействие насекомого на промышленность.

Одним из ключевых выводов, помогающих контролировать и контролировать продолжающееся распространение видов и болезней, является необходимость для потребителей и профессионалов брать пробы на H. crudus.

Haplaxius crudus

«Мы прошли долгий путь в понимании эпидемиологии этого заболевания, и теперь, когда мы знаем, какое насекомое несет ответственность за его распространение, мы можем начать бороться с ним», — сказал Бахдер.

Среди ключевых выводов исследования:

• Текущее лечение болезней основывается на удалении деревьев и применении антибиотиков, ни один из которых не является устойчивым, поэтому борьба с насекомыми будет способом борьбы с болезнью.

• Первая линия защиты — это знать, где находится ваше насекомое (переносчик) и когда его больше всего, чтобы вы могли реализовать варианты управления.

• Идентификация насекомых-переносчиков также имеет решающее значение; неправильная идентификация может привести к ненужным экономическим потерям.

«Следующим этапом является оптимизация программ отлова и мониторинга и определение различных популяционных тенденций в разных районах штата», — сказал Бахдер. «Нам также необходимо будет определить, какие инсектициды будут эффективными, и начать изучать культурную практику и варианты, не связанные с инсектицидами, которые могут помочь управлять популяциями переносчиков как в питомниках, так и в городских условиях».

Клиника диагностики фитоплазмы Palm при Исследовательском и образовательном центре UF / IFAS в Форт-Лодердейле может обрабатывать желтые липкие ловушки для определения присутствия H.crudus и определите, является ли местное население переносчиком болезни. Образцы форм подачи и инструкции можно найти на сайте www.bahderlab.com во вкладке «Услуги».

Исследования выявили 19 видов пальм, уязвимых к этой болезни. Такие виды, как наше государственное дерево, известное как сабаль или капустная пальма, а также серебряные финиковые пальмы и королевские пальмы — это всего лишь три из видов, уязвимых для бактерий, известных как фитоплазма. Бактерии распространяются через H.crudus питается деревом.

В то время как насекомые являются родными для Флориды и Карибского бассейна, только небольшой процент из них — менее 1 процента популяции, заражающей этим заболеванием, — имеет фитоплазму, поражающую деревья.

Южная Флорида является домом для огромного разнообразия видов пальм. Болезнь распространяется, когда насекомое переходит с одного дерева на другое и вводит зараженную слюну в здоровое растение.

Самым важным выводом для потребителей является то, что, как только симптомы проявляются на пальме, уже слишком поздно, поэтому профилактика является первой линией защиты, сказал Бахдер.

«Это исследование призвано уменьшить негативные экономические последствия во Флориде, а также в любом штате или стране, которые несут убытки из-за инфекций фитоплазмы пальм», — сказал он.

Glenville проведет инвентаризацию деревьев

В городе Гленвилл 23 августа начнется инвентаризация деревьев в нескольких кварталах, чтобы определить, какие типы деревьев находятся в этом районе и насколько они здоровы.

Город получил от Совета городского лесоводства Департамента охраны окружающей среды 20 000 долларов на проведение частичной инвентаризации деревьев в общественных местах с полосой отвода в течение двух недель.

Город нанял Davey Resource Group для обследования следующих областей:

• Off Glenridge Road — St. Anthony Lane область
• Off Droms Road — Montclair and Bellaire Road area
• Off Charlton Road — Rosemere, Rosalyn, Cloverleaf Drive, Clifford, область Уиллера
• Off Spring Road — Arcadian, Olde Coach, район Homestead Road
• Off Swaggertown Road — Countryfair Lane, Tieman Road область

«Жители вышеупомянутых мест получат письмо из города относительно присутствия сотрудников Davey Resources для инвентаризации», — сказала Мелисса Керубино, директор по развитию местного сообщества.

Davey Resource Group займется уходом за деревьями, посадочными площадками и пнями. Сертифицированные арбористы будут ходить от дерева к дереву и осматривать деревья с земли.

«Исходя из условий во время инспекции, сотрудники DRG определяют (каждый) вид дерева и его местоположение, измеряют диаметр дерева и оценивают его состояние», — сказал Эндрю Ульман, разработчик проекта района Нью-Йорка для Davey Resource Group. . «Инспекция включает оценку риска, связанного с деревом, и рекомендует конкретное обслуживание, связанное с уменьшением этого риска.”

Арбористы также осмотрят деревья на предмет признаков вредителей или болезней. Такие инвазивные виды могут включать непарного мотылька, о которой сообщается о проблеме в некоторых частях города. Другие вредители включают шерстистый адельгид, длиннорогих жуков и изумрудных ясенелистов.

«Проблемы или дефекты, обычно влияющие на деревья, могут широко варьироваться и зависеть от ряда факторов, таких как вид дерева, состояние, дефекты, такие как полости или плохая архитектура, а также заражение насекомыми или патогены растений», — сказал Уллман.

Черубино сказал, что компания разработает проект плана управления городом для решения любых проблем.

«Цель состоит в том, чтобы предоставить проект плана общинного управления лесами в течение 60 дней после завершения сбора данных», — сказал Уллман.

Еще из Daily Gazette:

Категории: Новости, Округ Скенектади