کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Continuous glucose monitoring (CGM) devices provide real-time glucose monitoring and timely alerts for glycemic excursions, improving glycemic control among patients with diabetes. However, identifying rare events like hypoglycemia and hyperglycemia remain challenging due to their infrequency. Moreover, limited access to sensitive patient data hampers the development of robust machine learning models. Our objective is to accurately predict glycemic excursions while addressing data privacy concerns. To tackle excursion prediction, we propose a novel Hypo-Hyper (HH) loss function, which significantly improves performance in the glycemic excursion regions. The HH loss function demonstrates a 46% improvement over mean-squared error (MSE) loss across 125 patients. To address privacy concerns, we propose FedGlu, a machine learning model trained in a federated learning (FL) framework. FL allows collaborative learning without sharing sensitive data by training models locally and sharing only model parameters across other patients. FedGlu achieves a 35% superior glycemic excursion detection rate compared to local models. This improvement translates to enhanced performance in predicting both, hypoglycemia and hyperglycemia, for 105 out of 125 patients. These results underscore the effectiveness of the proposed HH loss function in augmenting the predictive capabilities of glucose predictions. Moreover, implementing models within a federated learning framework not only ensures better predictive capabilities but also safeguards sensitive data concurrently.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
دستگاه های نظارت مداوم گلوکز (CGM) نظارت بر گلوکز در زمان واقعی و هشدارهای به موقع برای گشت و گذار در گلیسمی را فراهم می کند و کنترل گلیسمی را در بیماران مبتلا به دیابت بهبود می بخشد.با این حال ، شناسایی وقایع نادر مانند هیپوگلیسمی و قند خون به دلیل نداشتن آنها چالش برانگیز است.علاوه بر این ، دسترسی محدود به داده های حساس بیمار مانع توسعه مدل های یادگیری ماشین قوی می شود.هدف ما پیش بینی دقیق سفرهای گلیسمی ضمن پرداختن به نگرانی های مربوط به حریم خصوصی داده ها است.برای مقابله با پیش بینی گشت و گذار ، ما یک عملکرد از دست دادن Hypo-Hyper (HH) رمان را پیشنهاد می کنیم ، که به طور قابل توجهی عملکرد در مناطق گشت و گذار گلیسمی را بهبود می بخشد.عملکرد از دست دادن HH نشان دهنده پیشرفت 46 ٪ نسبت به از دست دادن میانگین خطای مربع (MSE) در 125 بیمار است.برای رفع نگرانی های مربوط به حریم خصوصی ، ما FedGLU ، یک مدل یادگیری ماشین را که در یک چارچوب یادگیری فدرال (FL) آموزش دیده است ، پیشنهاد می کنیم.FL اجازه می دهد تا بدون به اشتراک گذاشتن داده های حساس توسط مدلهای آموزش محلی و به اشتراک گذاشتن پارامترهای مدل در سایر بیماران ، یادگیری مشترک را بدون به اشتراک بگذارد.FedGlu در مقایسه با مدلهای محلی ، 35 ٪ میزان تشخیص گشت و گذار گلیسمی را به دست می آورد.این بهبود به عملکرد پیشرفته در پیش بینی هر دو ، هیپوگلیسمی و قند خون ، برای 105 از 125 بیمار ترجمه می شود.این نتایج تأکید بر اثربخشی عملکرد از دست دادن HH پیشنهادی در تقویت قابلیت های پیش بینی کننده پیش بینی های گلوکز.علاوه بر این ، اجرای مدل ها در یک چارچوب یادگیری فدرال ، نه تنها قابلیت های پیش بینی بهتر را تضمین می کند بلکه به طور همزمان از داده های حساس نیز محافظت می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
