XiaoMi-AI文件搜索系统
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一种机器学习方法以进行准确的健身运动...
摘要：对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长，导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统，以根据用户输入（例如症状或医疗状况）推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状，该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物，从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML，CSS和JQuery具有互动性和用户友好型，而后端则集成了一个强大的基于Python的框架（例如烧瓶或Django）来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外，该系统还包括一种反馈机制，以持续改进，并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时，数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理，从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化，以更有效地了解用户输入。关键词：医学建议系统，机器学习，个性化医学，疾病分类，症状分析
准确，负担得起的密度功能紧密结合...
•N-辛烷几何形状优化•N-辛烷C-H和C-C键能扫描•H 2几何优化和解离能•N-辛烷值振动频率•N-辛烷值MD MD模拟•其他烃TD-DFTB/Chimes兴奋能量
视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
通过差异隐私探索AI驱动的医疗保健中的准确性和隐私权衡
摘要：随着新出现的AI能力增加在医疗保健领域中，侵犯用户隐私的潜力，道德问题和最终对用户的危害是威胁到这些能力成功且安全采用这些能力的最重要的关注点。由于这些风险 - 滥用这些高度敏感的数据，不适当的用户概况，缺乏足够的同意和用户不认识都是所有因素必须牢记以实现“在建立这些功能”时实现“逐个设计”，以实现医疗目的。本文旨在查看该领域最高的隐私和道德问题，并提供建议以减轻其中一些风险。我们还提出了差异隐私的技术实施，以证明将噪声添加到健康数据中如何显着改善其隐私，同时保留其效用。
优化的机器学习模型，以准确检测念珠菌属。在革兰氏染色的显微镜图像中
摘要：图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习（ML）模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测，从而确保丢弃无关的图像，并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型（XGBoost，人工神经网络和K-Nearest邻居），从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测，使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821，精度宏为0.827，召回宏为0.790，F1宏的宏为0.806。
IGF1受体抑制作用通过自噬和免疫依赖机制– 放大了癌症药物的作用 长期随访和优化单介素-1抑制剂在单基自身炎症性疾病管理中：来自JIR队列的现实生活数据 v-，u-，l-or w形经济复苏后， 改进了量子应用的非线性设备 准确确定整个标记位置 - 透明质酸作为多功能治疗系统的最新进展和前景 用于治疗应用的氧化铁纳米颗粒
抽象的背景药理学自噬增强构成了预防或治疗大多数主要年龄相关疾病的临床上验证的策略。在此考虑的驱动下，我们在机器人化的荧光显微镜平台上对65,000种不同化合物进行了高含量/高吞吐量屏幕，以识别新型的自噬诱导剂。结果，我们报告了picropodophophlilin（PPP）作为自噬通量的有效诱导剂的发现，该诱导剂是在靶向上的作用，是胰岛素样生长因子-1受体（IGF1R）的酪氨酸激酶活性的抑制剂。因此，PPP失去了其在缺乏IGF1R或表达组成性活跃的Akt丝氨酸/苏氨酸激酶1（AKT1）突变体的细胞中的自噬刺激活性。使用对癌症的小鼠施用，PPP通过免疫原性细胞毒剂和程序性细胞死亡1（PDCD1（PDCD1，pd-1）的结合，提高了化学免疫疗法的治疗功效。当肿瘤对PPP不敏感或自噬不足时，这些PPP效应就会丧失。与化学疗法结合使用，PPP通过细胞毒性T淋巴细胞增强了肿瘤的浸润，同时还原了调节性T细胞。在人类三阴性乳腺癌患者中，IGF1R的激活磷酸化与抑制自噬相关，局部免疫力不利，预后不良。总结结论，这些结果表明，IGF1R可能构成一个新型且可吸毒的治疗靶标，用于与化学疗法结合进行癌症治疗。
基于粪便的定量PCR测定法用于诊断青少年和成人的结核病：一项跨国，前瞻性诊断准确性研究
建议引用推荐引用kay，亚历山大； Vasiliu，ANCA；卢西亚的Carratala-Castro； Mtafya，Bariki；门德斯·雷耶斯（Mendez Reyes），何塞·尤伯托（Jose Euberto）； Maphalala，Nontobeko；穆加姆，希尔西亚； Mulengwa，Durbbin；尼斯，塔拉；贝伦的萨维德拉；巴查，杰森； Maphalala，Gugu; Mejia，Rojelio； Mtetwa，Godwin； Acacio，Sozinho； Manjate，Patricia； Mambuque，Edson； Nosisa的志Ba；诺克万达哥达； Ziyane，Mangaliso； Ntinginya，Nyanda Elias；兰格，克里斯托夫；基尔奇纳（H Lester）； Dinardo，Andrew R； Garcia-Basteiro，Alberto L；曼达拉卡斯，安娜·玛丽亚；和Stool4TB全球合作伙伴关系，“基于粪便的定量PCR测定法对青少年和成人的结核病诊断：一项跨国，前瞻性诊断准确性研究”（2024）。教职员工出版物。1687。https://digitalcommons.library.tmc.edu/baylor_docs/1687
情感分析：为阿拉伯语实施ML技术以提高当前技术的准确性
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态，多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究，但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中，我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最新进步，研究方法，数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法，并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法，包括幼稚的贝叶斯，决策树，SVM，CNN和Arabert模型等。此外，我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术，以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步，但我们的发现表明，许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为，未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型，并利用全面的数据集，以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。
机器学习策略，用于对X射线光谱的准确有效分析
抽象的计算光谱已成为希望获得实验光谱定性和定量解释的研究人员的关键工具。在过去的十年中，实验与理论之间的相互作用增加创造了一个积极的反馈回路，该回路激发了两个领域的发展。特别是，计算的精度提高已导致它们成为分析电磁频谱光谱镜的必不可少的工具。对于短波长技术，例如核心孔（X射线）光谱镜，其流行率在现代X射线设施出现之后增加了，包括第三代同步激素和X射线自由电子激光器。基于建立的波功能或密度功能方法的计算继续主导文献中光谱分析的大部分，但机器学习算法的新兴发展正在开始为这些传统技术提供新的机会，以快速，准确，价格合理的“黑色盒子”接近这些传统技术。此局部评论叙述了计算X射线光谱的数据驱动/机器学习方法的最新进展。我们讨论了当前可用方法的成就和局限性，并回顾了这些技术必须扩大计算和实验X射线光谱研究的范围和范围的潜力。
使用基于循环切片的网络准确预测大脑年龄
摘要 BrainAge（根据神经影像数据预测受试者的表观年龄）是大脑衰老的重要生物标志物。BrainAge 与真实年龄的偏差与精神和神经疾病有关，并且已被证明可有效预测轻度认知障碍 (MCI) 转化为痴呆症。传统上，3D 卷积神经网络及其变体用于预测大脑年龄。然而，这些网络比 2D 网络具有更多参数并且训练时间更长。在这里，我们提出了一种基于 2D 切片的循环神经网络模型，该模型以有序的矢状切片序列作为输入来预测大脑年龄。该模型由两部分组成：一个 2D 卷积神经网络 (CNN)，它对切片中的相关特征进行编码，以及一个循环神经网络 (RNN)，它学习切片之间的关系。我们将我们的方法与其他最近提出的方法进行了比较，包括 3D 深度卷积回归网络、信息论模型和特征包 (BoF) 模型（例如 BagNet）——其中分类基于局部特征的出现，而不考虑它们的全局空间顺序。在我们的实验中，我们提出的模型的表现与当前最先进的模型相当甚至更好，参数数量几乎减少了一半，收敛时间也更短。关键词：深度学习、循环神经网络、卷积神经网络、大脑年龄、结构磁共振成像