美国国家癌症研究所资助的血友病多中心队列研究数据集

层次分析matlab代码，由马克斯·普朗克科学研究所开发，专为GB丛集设计。该软件集成了ClusterGB Python脚本，通过LAMMPS进行大规模原子/分子并行模拟，特别适用于平面晶界，克服周期性边界条件。此外，与DAMASK软件套件相比，GB代码还引入了深海森堡的机器学习算法和原子探针技术，用于晶界跟踪和晶体学索引。

旁遮普邦的疟疾、登革热和基孔肯雅热流行病学趋势分析显示： 疟疾：农村为主，Mansa和Bathinda流行最严重。 登革热：Patiala、Ludhiana和SAS Nagar流行最严重。 基孔肯雅热：SAS Nagar流行最严重。 特点：- 男性感染率高于女性。- 疟疾集中在8-9月，登革热在7-11月，基孔肯雅热在8-10月。 意义：- 趋势分析有助于关注流行地区和加强病媒控制。- 加强昆虫学监测、减少病媒繁殖和提高社区意识可有效控制疾病传播。

Matlab脚本：图宾根医学心理学研究所常用的C4.5代码。这些脚本包括事件检测器和用于检测实地考察数据结构中主轴和慢速振荡的功能。示例代码如下：cfg = []; cfg.scoring = scoring; cfg.scoring_epoch_length = 30; cfg.code_NREM = [2 3 4]; cfg.code_REM = 5; cfg.code_WAKE = 0; cfg.spi_dur_min = [0.6 0.3]; cfg.spi_dur_max = 2.5; cfg.spi_thr(1, 1) = 2; cfg.spi_thr(2, 1) = 2.25;

Lukas Scheucher在慕尼黑工业大学的学期论文中探讨了自适应预处理FETI方法的算法特性及其在解决异质性和接近不可压缩性等数值挑战中的应用。论文通过Matlab编写通用有限元代码，详细列出了所有数值研究和使用的数字数据。

医疗保健行业包含大量敏感数据，需要小心地进行处理。糖尿病作为一种全球范围内严重的致命疾病，急需一种可靠的预测系统来帮助医疗专业人员做出诊断。不同的机器学习技术可用于从不同角度检查数据，并提炼出有价值的信息。通过应用某些数据挖掘技术，大数据的可访问性和可用性将带来更有用的知识。研究的主要目标是识别新模式，解释这些模式，为用户提供重要且有用的信息。糖尿病会导致心脏病、肾病、神经损伤和失明。因此，高效挖掘糖尿病数据是一个至关重要的问题。本研究使用数据挖掘技术和方法，寻找合适的技术来对糖尿病数据集进行分类并提取模式。在本研究中，应用了医学生物信息学分析来预测糖尿病。我们使用WEKA软件作为挖掘工具，对Pima Indian糖尿病数据库（来自UCI存储库）进行分析，目的是建立有效的预测和诊断模型。在本研究中，采用自举重采样技术提高准确性，并将朴素贝叶斯、决策树和KNN进行对比，以比较其性能。

尿路结石风险受到多种因素影响，包括生活方式、遗传和饮食。咖啡、茶和饮用水的来源会影响尿量及尿中溶质浓度。这项研究分析了印度尼西亚万隆帕德贾贾兰大学/哈桑萨迪金医院的咖啡、茶和饮用水源对钙肾结石风险的影响。在2016年11月至2017年1月间，研究在Universitas Padjaran / Hasan Sadikin总医院进行，招募了30例尿路钙化疾病患者和30例对照患者。通过问卷调查收集患者的特征、咖啡和茶的摄入量及水的来源。统计分析使用了独立t检验、Mann Whitney U、卡方检验和Fisher精确检验。结果显示，每日茶和每日茶及咖啡摄入量的比值比分别为0.33和0.2，具有统计学意义（P=0.038和P=0.04），表明茶和咖啡对钙结石风险有影响。

美国国家计划系统的MATLAB开发涉及国家平面系统与地理坐标的转换。该系统利用MATLAB技术进行开发，实现高效的国家级空间数据处理与分析。

在人体感染艾滋病毒后，CD4淋巴细胞数量下降，同时CD8淋巴细胞增加。本研究基于艾滋病人初始感染状况，进行了详细的统计分析与预测，以探索治疗方法。

在多个研究团队试图以非分布式方式建立数据仓库中的详细级别时，可能会遇到特殊情况。图6-32展示了这种现象，不同的团队共同创建数据仓库中的详细级别，只要他们的数据集是互斥的，就不会出现太多问题。然而，更常见的情况是，不同团队设计和装载的数据可能有重叠。图6-33显示了多个团队的数据重叠情况。