XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优于
脑肿瘤分类方法
摘要。脑肿瘤诊断是一个复杂的问题，需要专业技能和知识。手动分析通常很耗时，而且解释结果的主观性很强。卷积神经网络 (CNN) 已成为一种有前途的解决方案，可自动从磁共振图像 (MRI) 中对脑肿瘤进行分类。CNN 是一种神经网络，可以自动学习并从图像中提取相关特征，使其在应用于深度学习算法时特别适合这项任务。文献中广泛探讨了 CNN 在脑肿瘤诊断中的应用，许多研究报告了有希望的结果。通过利用标记的 MRI 数据集，CNN 可以学习准确检测和分类不同类型的脑肿瘤，包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体腺瘤。这些模型已被证明在某些情况下优于传统的机器学习算法，甚至优于人类专家。本文介绍了一种旨在从 MRI 中识别和分类脑肿瘤的 CNN 模型。该模型在大量 MRI 数据集上进行训练，并在独立测试集上评估其性能。考虑到所有验证步骤，该模型的准确率达到 99%，并且优于最先进的脑肿瘤分类方法。当考虑单个类别时，胶质瘤、脑膜瘤、背神经瘤和垂体的准确率分别为 100%、98%、99% 和 99%。开发准确有效的脑肿瘤诊断方法对于改善患者预后和降低医疗成本至关重要。本文可以为日益增多的医学图像分析深度学习文献做出贡献，从而加深我们对如何充分利用这些强大算法来解决现实世界医疗问题的理解。
HG4934SRS 3 轴速率传感器
设计并根据特定的航天市场需求进行调整，霍尼韦尔创造了一款市场领先的速率传感器，其体积小于 82cm³，重量小于 145 克，名义上仅需要 3 瓦功率。运行中偏置稳定性优于 1 度/小时 (1 ơ )。
药物流行病学中的人工智能
结果：通过 Ovid MEDLINE 共查明 72 篇原创文章和 5 篇综述，其中 19 篇（26.4%）将人工智能技术与传统药物流行病学方法的性能进行了比较。总共对 44 篇文章进行了比较，旨在 1）根据患者特征预测所需剂量（31.8%），2）预测药物治疗后的临床反应（29.5%），3）预测药物不良反应的发生/严重程度（20.5%），4）预测倾向评分（9.1%），5）识别更有可能出现药物无效风险的亚群（4.5%），6）预测药物消耗量（2.3%），7）预测药物引起的住院时间（2.3%）。在 44 项比较中的 22 项（50.0%）中，人工智能的表现优于传统药物流行病学技术。在大多数比较中，随机森林（11 项比较中的 7 项；63.6%）和人工神经网络（10 项比较中的 6 项；60.0%）的表现优于传统药物流行病学方法。
人工智能集成的移动辅助语言学习
本研究的目的是通过与 AI 集成的 CALL 进行比较，检查 AI 集成的 MALL 对韩国学生 TOEIC 准备的影响。共有 496 名新生参加了本研究。他们被随机分配到 AI CALL（n = 190）、AI MALL（n = 164）和对照组（n = 132）。在 2021 学年期间，两个实验组通过集成 AI 技术的计算机或手机学习 TOEIC。对照组由人类老师在传统课堂环境中授课。在实验前后，进行了 TOEIC 听力和阅读测试。使用配对样本 t 检验和单因素方差分析来分析收集的数据。研究结果表明，所有组的听力和阅读测试分数都显著提高。组间比较结果表明，AI CALL 组在两项测试中的表现都优于对照组。该组在阅读测试中也优于 AI MALL 组。基于此，其教学意义是无价的。
药物流行病学中的人工智能系统评价。第 2 部分 - 人工智能与传统药物流行病学技术的性能比较
结果：通过 Ovid MEDLINE 共查明 72 篇原创文章和 5 篇综述，其中 19 篇（26.4%）将人工智能技术与传统药物流行病学方法的性能进行了比较。总共对 44 篇文章进行了比较，旨在 1）根据患者特征预测所需剂量（31.8%），2）预测药物治疗后的临床反应（29.5%），3）预测药物不良反应的发生/严重程度（20.5%），4）预测倾向评分（9.1%），5）识别更有可能出现药物无效风险的亚群（4.5%），6）预测药物消耗量（2.3%），7）预测药物引起的住院时间（2.3%）。在 44 项比较中的 22 项（50.0%）中，人工智能的表现优于传统药物流行病学技术。在大多数比较中，随机森林（11 项比较中的 7 项；63.6%）和人工神经网络（10 项比较中的 6 项；60.0%）的表现优于传统药物流行病学方法。
基于 KPLS 的多模风洞流动系统马赫数预测
摘要：风洞中需要对马赫数进行精确监测与控制，而直接在线获取马赫数非常困难，尤其当风洞系统处于多模态时。针对这一问题，提出了一种基于核偏最小二乘法的针对多模态风洞系统的马赫数预测算法。首先，为了反映实时变化，采用时间片偏最小二乘回归方法；然后，为了使模型能够代表除以关键过程变量后的整个工作模式的信息，建立了均值偏最小二乘模型，并与时间片模型进行了比较；然后，考虑到风洞系统具有较强的非线性特性，采用适用于非线性系统的核偏最小二乘法对马赫数进行预测。结果表明：均值模型优于时间片模型，单模态模型的预测能力优于多模态模型，核偏最小二乘法比偏最小二乘法更适用于风洞系统。
平衡管理单位信托
投资组合在此期间实现了稳健的正回报，超过了全球股票的回报，而英国政府债券则陷入了负回报。投资组合的强劲回报主要得益于其股票投资表现优于全球股票，以及替代策略的良好表现。这尤其令人振奋，因为美国是该地区的赢家，而且在此期间，增长投资的表现优于价值投资——目前，这些条件对我们的估值驱动方法构成了阻力。股票（尤其是新兴市场）的证券选择是投资组合相对成功的关键因素。最近，我们的股权错位策略也表现出色。由于我们对股票市场的某些部分仍然更加看好，我们在此期间增加了对股票的投资。这笔资金来自替代和信贷敞口。我们对股票持谨慎态度，因为我们认为美国的估值过高。然而，有很多股票我们乐于持有。收益率和通胀降低了债券的吸引力。我们用流动性替代品来补充风险资产，以利用巨大的价格差异。
美国半导体自主控制产品清单
曝光 f.2。套刻精度大于1.5纳米且小于（优于）等于或小于4.0纳米的压印光刻设备。 f.2.压印光刻设备 3B993.f.2 具有 1.5 纳米或以上、4 纳米或以下（或更好）的重叠精度。导出至实体列表脚注5时
带状疱疹疫苗在免疫功能正常和免疫功能低下人群中的功效、效果和安全性：系统评价和网络荟萃分析
结果：纳入了 17 项 RCT 和 19 项队列研究。在免疫功能正常的受试者中，RZV 在很宽的时间间隔内优于 ZVL（相对疫苗效力：84%，95% CI：53% – 95%；相对疫苗有效性：49%，95% CI：21% – 67%），跨性别和年龄 ≥ 60 岁的受试者。在免疫功能低下的受试者中，RZV 的疫苗效力优于安慰剂（60%，95% CI：49% – 69%）。对于患有特定免疫抑制疾病的患者，ZVL 和安慰剂之间没有差异。在现实世界的实践中，RZV 比 ZVL 好 45%（95% CI：30% – 59%）。与安慰剂相比，RZV相关不良事件主要与注射部位和全身有关，且RZV不会增加严重不良事件（SAE）或死亡风险。接受和未接受免疫抑制治疗的组间不良事件发生率无差异。
通过通道注意力和自我注意力实现基于脑电图的情绪识别
摘要 —基于脑电图 (EEG) 的情绪识别是脑机接口领域的重要任务。最近，许多基于深度学习的情绪识别方法被证明优于传统方法。然而，提取用于脑电图情绪识别的判别性特征仍然具有挑战性，大多数方法忽略了通道和时间上的有用信息。本文提出了一种基于注意机制的卷积循环神经网络 (ACRNN)，以从脑电信号中提取更多判别性特征并提高情绪识别的准确性。首先，所提出的 ACRNN 采用通道注意机制来自适应地分配不同通道的权重，并使用 CNN 提取编码脑电信号的空间信息。然后，为了探索脑电信号的时间信息，将扩展的自注意力集成到 RNN 中，以根据脑电信号的内在相似性重新编码重要性。我们在 DEAP 和 DREAMER 数据库上进行了广泛的实验。实验结果表明，所提出的 ACRNN 优于最先进的方法。