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ASI:研究發現駕駛行為可能是癡呆的指標_ASIA價格

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Time:1900/1/1 0:00:00

最近的一項研究發現,駕駛行為可以強烈表明某人患有輕度認知障礙或癡呆癥。

這項研究發表在《老年醫學》雜志上,該研究使用了駕駛數據,人口統計學信息和機器學習來以88%的準確性預測個人是否患有MCI或癡呆癥。

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現在,單靠駕駛數據并不是衡量某人是否正在經歷這些認知障礙的最準確方法。

研究發現:ASIC和FPGA礦工或控制了全網30%算力:據bitcoin.com消息,本周Zcash基金會和盧森堡大學的研究人員發布了一項研究,發現ASIC和FPGA礦工可能控制了全網30%的算力。[2018/6/16]

單憑駕駛數據就只能以66%的準確度進行預測。但是,如果將其與人口統計數據結合使用,則準確性會提高到88%。

研究發現:BitMEX安全評級最高;OKEX和Gate.io排名墊底:鏈塔智庫發布《全球數字貨幣交易所TOP20安全性評級報告》,結果表明,20家交易所中80%達到了B級及以上級別;BitMEX和Upbit在20家交易所安全評級級別最高,均為A級;OKEX和Gate.io在TOP20中排名墊底,評級均為CC級;在杠桿倍數和標的審核兩方面,大部分交易所表現良好;系統安全和風險控制是交易所普遍存在的短板,有較大提升空間。[2018/5/3]

MCI或癡呆的預測因子

年齡是MCI或癡呆的主要預測指標,但許多駕駛特征也被證明是好的指標。

根據這項研究,這包括諸如在家15英里之內的出行次數,出行的時間長短以及硬制動事件的數量之類的事情。

為了得出這些結論,研究人員使用了一項名為LongROAD的長期研究的數據,該研究在四年中跟蹤了近3,000名駕駛員。

但是,該研究表明,在LongROAD數據集中沒有發現很多患有MCI或癡呆癥的人。

因此,盡管研究人員的模型已經成功地預測了認知障礙,但是在被認為是可靠的之前,它需要更多的數據。

這項最新研究的研究人員建議,他們的機器學習模型可以集成到智能手機應用或車輛系統中,以監控駕駛行為并建議駕駛員是否正在經歷MCI或癡呆癥。

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