XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System准确
人工智能甚至可以准确读取不常见的手写字符！ ！
*要使用此服务，您需要一个将文档数字化的设备，例如扫描仪和互联网连接。 ※本服务利用了AI inside Inc. 的字符识别AI。 ※我们与东日本电信电话株式会社签署了合作协议，并推出了手写字符读取服务。
根据组织病理学准确诊断结直肠癌
Kuan-Song Wang, M.D.1,2 *, Gang Yu, Ph.D. 3, *, Chao Xu, Ph.D. 4, *, Xiang-He Meng, Ph.D. 5, *, Jianhua Zhou, M.D.1,2 , Changli Zheng, M.D.1,2 , Zhenghao Deng, M.D.1,2 , Li Shang, M.D.1 , Ruijie Liu, M.S.1 , Shitong Su, B.S.1 , Xunjian Zhou, B.S.1 , Qingling Li, M.D.1 , Juanni Li, M.D.1 , Jing Wang, M.S.1 , Kewen Ma, M.S.2 , Jialin Qi, B.S.2 , Zhenmin Hu, B.S.2 , Ping Tang, B.S.2 , Jeffrey Deng 6 , Xiang Qiu, B.S.7 , Bo-Yang Li, B.S.7 , Wen-Di Shen, B.S.7 , Ru-Ping Quan, B.S.7 , Jun-Ting Yang, B.S.7 , Lin-Ying Huang 7 , Yao Xiao 7 , Zhi-Chun Yang, M.D.8 , Zhongming Li, Ph.D. 9 , Sheng-Chun Wang, Ph.D. 10 , Hongzheng Ren, Ph.D. 11 , Changjiang Liang, B.S.11 , Wei Guo, M.S.12 , Yanchun Li, M.D.12 , Heng Xiao, M.D.13 , Yonghong Gu, M.D.13 , Jing-Ping Yun, M.D.14 , Dan Huang, M.D.15 , Zhigang Song, M.D.16 , Xiangshan Fan, M.D.17 , Ling Chen, M.D.18 , Xiaochu Yan, M.D.19 , Zhi Li, M.D.20 , Zhong-Chao Huang, Ph.D. 3 , Jufang Huang, Ph.D. 21 , Joseph Luttrell, M.S.22 , Chao-Yang Zhang, Ph.D. 22 , Weihua Zhou, Ph.D. 23 , Kun Zhang, Ph.D. 24 , Chunhui Yi, M.D.25 , Hui Shen, Ph.D. 6,26 , Yu-Ping Wang, Ph.D. 6,27 , Hong-Mei Xiao, M.D., Ph.D. 7,# , Hong-Wen Deng, Ph .D. 6,7,26,# 1.Department of Pathology, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, Hunan, 410078, China 2.Department of Pathology, School of Basic Medical Science, Central South University, Changsha, Hunan, 410013, China 3.Department of Biomedical Engineering Institute, School of Basic Medical Science, Central South University, Changsha, Hunan, 410013, China 4.Department of Biostatistics and Epidemiology, University of Oklahoma Health Science Center, Oklahoma City, OK, 73104, USA 5.Laboratory of Molecular and Statistical Genetics, College of Life Sciences, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, 410081, China 6.Tulane Center of Bioinformatics and Genomics, Tulane University School of Public Health and Tropical Medicine, New Orleans, LA, 70112, USA 7.School of Life Sciences, Central South University, Changsha, Hunan,410013, China 10.College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, 410081, China 11.中南大学基础医学院系统生物学、数据信息与生殖健康研究中心，湖南长沙 410008，中国 8.中南大学湘雅药学院药理学系，湖南长沙 410078，中国 9.浙江省杭州市艾迪康医学检验所有限公司病理实验室
Cas12a 是快速准确病原体检测的未来吗？
CRISPR-Cas12a 能检测 CMV 吗？巨细胞病毒 (CMV) 是一种常见病毒，很少对健康人造成问题。然而，它会给免疫系统较弱的人带来问题，包括接受移植手术的患者和容易将病毒传染给婴儿的孕妇。感染会导致新生儿听力丧失和发育问题。尽管会造成严重缺陷，但在 80% 的病例中，没有明显的感染迹象。当受感染的婴儿未通过听力或认知测试时，就会怀疑有先天性感染。一种可以筛查每个新生儿的快速、经济有效的测试将使临床医生能够识别受感染的婴儿并提供治疗以减少严重并发症。
VOR 和 ILS 信号分析 – 可靠且高度准确
R&S®FSMR 与新的 R&S®FS-K15 选件配合使用，可节省大量时间。它可对用于测试机载设备的导航/通信测试仪的传输信号进行完整且高度精确的校准。除了特殊的 VOR/ILS 信号外，它还可校准一般幅度、频率或相位调制信号，并以极高的精度测量发生器的输出电平。事实上，它的精度非常好，甚至可以测试诸如 R&S®SMA 之类的信号发生器，该信号发生器与 R&S®SMA-K25 选件配合使用，作为用于无线电导航接收机测试的高精度信号源。
机器学习准确地分类了对8周大的婴儿脑电图
Samuel Gibbon 1，Adam Attaheri 1，ÁineNíChoisdealbha1，Sinead Rocha 1，Perrine Brusini 1，Natasha Mead 1，Panagiotis Boutris 1，Helen Ilewole -Scott -Scott -Scott -Scott 1，Henna Ahnna Ahmed 1，Shanag。 Kanad Mandke 1，Mahmoud Keshavarzi 1,2，Usha Goswami 1
BERT 模型微调以准确预测药物……
摘要：在药物发现过程中，确定最佳候选药物非常重要。生物学和计算科学领域的研究人员一直试图利用机器学习 (ML) 来有效预测药物-靶标相互作用 (DTI)。近年来，根据预训练模型在自然语言处理 (NLP) 中的新兴用途，人们正在为化合物和靶蛋白开发预训练模型。本研究试图使用 Transformers (BERT) 预训练模型 ChemBERTa 来改进化合物的 DTI 预测模型。预训练的特点是使用简化的分子输入线路输入系统 (SMILES)。我们还使用预训练的 ProBERT 来预测靶蛋白（预训练使用氨基酸序列）。BIOSNAP、DAVIS 和 BindingDB 数据库 (DB) 被用于（单独或一起）学习。最终模型由 ChemBERTa 和 ProtBert 以及集成的 DB 共同教授，与之前的模型相比，根据受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 和精确召回率-AUC 值，提供了迄今为止最佳的 DTI 预测性能。使用对 13 对底物和代谢酶细胞色素 P450 (CYP) 的特定案例研究验证了最终模型的性能。最终模型提供了出色的 DTI 预测。由于药物和靶蛋白之间的现实世界相互作用预计会表现出特定的模式，因此使用 ChemBERTa 和 ProtBert 进行预训练可以教授此类模式。如果学习采用涵盖药物和靶蛋白之间所有关系的大型、均衡的数据集，学习此类相互作用的模式将提高 DTI 准确性。
tysserand-fast and from-div>的空间网络的准确重建
摘要：网络提供了一个强大的框架来分析空间OMICS实验。但是，我们缺少集成几种方法来轻松重建网络以与专用库进行进一步分析的工具。在附加过程中，选择适当的方法和参数可能具有挑战性。我们提出了python库Tysserand，以从空间解决的OMICS实验中重建空间网络。它是一种通用工具，生物信息学界可以添加新方法来重建网络，选择适当的参数，清洁结果网络和管道数据到其他库。可用性和实现：带有Jupyter笔记本的Tysserand软件和教程，可在https://github.com/verapancaldilab/tysserand上获得。联系人：Alexis.coullomb@inserm.fr或vera.pancaldi@inserm.fr补充信息：补充数据可在Bioinformatics Online上获得。
集成，准确且负担得起的孤立电压传感
新的隔离电压传感放大器和调节器的新投资组合旨在通过降低的解决方案尺寸和成本来提高准确性，并使用集成的电阻分隔线，固定增益单端单端输出或比率单端单端输出选项。
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
