Zobrazeno 1 - 10
of 280
pro vyhledávání: '"Shen, Qiao"'
Machine learning model for cardiovascular disease prediction in patients with chronic kidney disease
Autor:
He Zhu, Shen Qiao, Delong Zhao, Keyun Wang, Bin Wang, Yue Niu, Shunlai Shang, Zheyi Dong, Weiguang Zhang, Ying Zheng, Xiangmei Chen
Publikováno v:
Frontiers in Endocrinology, Vol 15 (2024)
IntroductionCardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in patients with chronic kidney disease (CKD). This study aimed to develop CVD risk prediction models using machine learning to support clinical decision making and improve patien
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7fa6fdc6579041ec944d919a35b476db
Autor:
Chen, Su-Lan, Zhang, Bin, Wang, Song, Yang, Ming, Shen, Qiao-Hui, Zhang, Rui, Xiong, Zhuang, Leng, Yan
Publikováno v:
In Cytokine November 2024 183
Publikováno v:
In Computers & Industrial Engineering June 2024 192
Publikováno v:
In International Journal of Production Economics February 2024 268
Publikováno v:
FirePhysChem, Vol 3, Iss 2, Pp 158-163 (2023)
Cocrystal of 2,4,6,8,10,12-hexaazaisowurtzitane/1-methyl-3,4,5-trinitropyrazole (CL-20/MTNP) in a 1:1 molar ratio is a promising energetic material, since it combines the superior detonation performance of CL-20 and good mechanical sensitivity of MTN
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7f9439804d5548de98a5572a07300e68
Publikováno v:
In Journal of Pediatric Nursing November-December 2023 73:e36-e42
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Liu, Bo, Zhang, Renyuan, Shen, Qiao, Li, Zeju, Xie, Na, Wang, Yuanhao, Xie, Chonghang, Cai, Hao
Publikováno v:
In Computers and Electrical Engineering October 2023 111 Part A
Publikováno v:
Zhongguo quanke yixue, Vol 25, Iss 35, Pp 4453-4461 (2022)
Background Timely and accurate pain assessment is essential for safe and effective management of pain in neonates. Scholars at home and abroad have developed more than 40 pain assessment scales for different neonatal groups and types of pain. However
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e18c7754884349bc9812ed1f286e732b