XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分析的
基于gm/ID的噪声分析的统一解释
纳米级金属氧化物场效应晶体管 (MOSFET) 电路设计受功耗约束驱动。当晶体管在弱反型区工作时，功耗最小。1 在没有适合进行封底计算的模型的情况下，设计人员通常使用艰巨的电路模拟来探索设计空间。过度依赖电路模拟器可能会带来问题，可能会诱使没有经验的设计人员在没有了解适当优化的电路中的基本权衡的情况下深入模拟。1996 年，Silveira 等人提出了一种强大的跨导到漏极电流 (gm /ID) 技术，帮助设计人员快速确定晶体管的尺寸。1 所谓的“gm /ID 设计方法”最初是为了计算小信号增益和带宽等参数而开发的，1 后来扩展到噪声。2 在 Ou 2 于 2011 年发表的公式中，偏置相关热噪声系数 (γ) 和
新兴股票市场分析的卷积深钢筋学习体系结构
在复杂而充满活力的股票市场格局中，投资者试图优化收益，同时与价格波动相关的微型风险。已经提出了各种创新方法，以通过考虑历史趋势和社会因素来实现高利润。尽管取得了进步，但预测市场动态仍然是一个持续的挑战。这项研究介绍了一种新颖的深入增强学习（DRL）体系结构，以有效地预测股票市场的回报。与需要手动功能工程的传统方法不同，拟议的模型利用卷积神经网络（CNN）直接处理每日股票价格和财务指标。该模型通过用卷积层替换传统的Q-表，解决了培训期间过度拟合和数据稀缺问题。优化过程最小化了平方误差的总和，从而提高了词典的准确性。实验评估证明了该模型的鲁棒性，在短期和长期视野中，在买卖策略上实现了67％的方向准确性。这些发现强调了该模型在浏览复杂市场环境中的适应性和有效性，从而在财务预测方面取得了重大进步。
用于 fMRI 分析的功能模式细粒度图谱
群体成像显著增加了功能成像数据集的大小，为个体间差异的神经基础提供了新的见解。分析这些大数据带来了新的可扩展性挑战，包括计算和统计方面的挑战。因此，大脑图像通常总结为几个信号，例如使用大脑图谱或功能模式减少体素级测量值。选择相应的大脑网络非常重要，因为大多数数据分析都是从这些减少的信号开始的。我们贡献了精细解析的功能模式图谱，包含 64 到 1024 个网络。这些功能模式词典 (DiFuMo) 是在数百万个 fMRI 功能性大脑体积上训练的，总大小为 2.4TB，涵盖了 27 项研究和许多研究小组。我们展示了在我们的细粒度图谱中提取精简信号对许多经典功能数据分析流程的好处：从 12,334 个大脑反应中解码刺激、跨会话和个体的 fMRI 标准 GLM 分析、提取 2,500 个个体的静息状态功能连接组生物标志物、对超过 15,000 个统计图进行数据压缩和荟萃分析。在每一个分析场景中，我们都将我们的功能图谱与其他流行参考资料的性能进行比较，并与简单的体素级分析进行比较。结果强调了使用高维“软”功能图谱来表示和分析大脑活动同时捕捉其功能梯度的重要性。高维模式的分析实现了与体素级类似的统计性能，但计算成本大大降低，可解释性更高。除了提供它们之外，我们还根据这些模式的解剖位置为其提供有意义的名称。这将有助于报告结果。
糖尿病外周神经病中光生物调节疗法的有效性和安全性：系统审查和荟萃分析的方案
生成人工智能（AI）大语言模型（LLM）已被广泛应用于牙科的许多领域。各种应用包括牙科远程医疗，临床决策支持，行政工作，患者教育，学生教育，科学写作和多语言交流[1]。此外，已经使用了生成AI来生成用于训练鲁棒AI模型的合成数据集，该数据集可以应用于牙科研究和教育[2]。此外，与传统文献研究相比，已经证明了生成的AI可以提高牙科学生在知识检查中的表现[3]。除了在回答临床问题方面的使用之外，还在探索LLM的潜力来产生评估临床推理技能的问题，这是医学和牙科教育的关键方面[4]。但是，LLMS对牙科问题的回答的准确性仍然是一个关注的问题，并且已经进行了广泛的研究。研究报告说，LLM在回答开放式问题的准确性范围为52.5％至71.7％，偶尔回答不准确，过于普遍，过时或缺乏基于证据的支持[5，6]。对于True或False问题，LLMS与牙医的准确性较低，范围从57.3％到78.0％[7，8]。考虑到多项选择问题（MCQ），LLMS的准确性从42.5％到80.7％不等，Chatgpt 4.0（OpenAI）证明了最准确的，Llama 2（Meta）[9-11]。研究已经证实，在同一开发人员的LLM中，后来的版本始终超过较旧版本[9-12]。生成AI的领域正在迅速发展，新版本具有越来越强大的参数。然而，对LLM的准确性进行了预先研究，对较旧版本进行了，该版本缺乏现在可用的先进的多模式功能。此外，这些研究排除了基于图像的问题，因为较旧的LLM版本无法在提示中处理图像附件[9，11]。这些关键限制需要进一步的研究，以探讨型模型的全部潜力。因此，本研究旨在评估最新LLM在回答Dental MCQ时的性能，包括基于文本的问题和基于图像的问题。模型选择将基于受欢迎程度，新兴，多模式能力，AI研究和应用中的突出性，可访问性以及解决特定领域特定问题的能力。零假设表明，LLMS对牙齿MCQ的答案的准确性没有差异。
荟萃分析的一般软件包
说明用户友好的通用软件包提供了用于元分析和支持Schwarzer，Carpenter和Rücker，``````` - 几个地块（森林，漏斗，Galbraith / Radial，L'Abbe，Baujat，Bubble）； - 三级荟萃分析模型； - 广义线性混合模型； - 对罕见事件的逻辑回归，并受到惩罚的可能性； -Hartung-Knapp方法用于随机效应模型； -Kenward-Roger方法用于随机效应模型； - 预测间隔； - 漏斗图不对称的统计测试； - 评估荟萃分析偏置的修剪和填充方法； - 元回归； - 累积的荟萃分析和一对荟萃分析； - 从“ Revman 5”导入数据； - 生产森林图，总结了几个（亚组）荟萃分析。
探索医学教育学习分析的变革潜力：系统评价
简介：学习分析（LA）已成为医学教育的有效工具，为学习者提供了数据驱动的见解和个性化的支持。这项系统评价旨在详细概述医学教育中洛杉矶当前状态，探索其应用，收益，挑战和未来的方向。方法：该研究是作为对医学教育中学习分析（LA）的系统综述进行的。2023年6月在以下数据库中进行了全面的搜索：ProQuest，Scopus，Eric，Science，PubMed和ScienceDirect，没有出版日期的限制。搜索产生了总共1095个记录，这些记录在删除重复项后进行了筛选，留下了552个标题进行审查。排除无关的文章后，选择了12项研究进行合成。结果：出现了LA应用程序的四个关键类别：课程评估，学习者绩效分析，学习者的反馈和支持以及学习成果评估。发现的综合强调了LA的潜力，可以增强学习经验，确定高风险学习者并改善形成性评估实践。但是，道德和隐私涉及的关注关注弥合研究和实践之间的差距。结论：这篇综述提出了一种在医学教育中利用洛杉矶的协作和思想的方法。平衡数据驱动的见解与有效，道德和以人为本的教学实践至关重要。解决这些问题可以确保将洛杉矶集成到医学教育中，从而在维护核心价值的同时促进其变革潜力。
Bioviverityr：社区生态学和适用性分析的包装
Biodoviontyr软件包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3累积。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 add.spec.scores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7平衡。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 BCI.ENV。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 Bioviverityr.Changelog。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 BiovoverTitirgui。 。 。9 BCI.ENV。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 Bioviverityr.Changelog。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 BiovoverTitirgui。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 capdiscrim。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14个caprescale。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16跨St骨分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 cucurbitaclim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19偏斜症。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 dist.eval。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 dist.Zeroes。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 distdsplay。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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Biopred：Precision Medicine的生物标志物分析的R包
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使用pycerr和癌症基因组云的医学图像分析的人工智能应用程序
医学物理部，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，美国摘要这项工作介绍了用于进行人工智能的用户友好，基于云的软件框架（AI）分析医学图像。该框架允许用户通过自定义软件和硬件依赖性来部署基于AI的工作流程。我们的软件框架的组件包括用于放射学研究的Python本地计算环境（Pycerr）用于放射图像处理的平台，用于访问硬件资源和用户管理公用事业的癌症基因组学云（CGC），用于从数据存储库中访问图像，并从数据存储库中访问图像，并安装AI模型及其依赖模型及其依赖。GNU-GPL版权Pycerr从基于MATLAB的CERR移植到Python，使研究人员能够从H IGH维度的多模式数据集组织，访问和转换元数据，以在放射治疗和医学图像分析中构建与云兼容的工作流程，以构建云兼容工作流程。pycerr提供了可扩展的数据结构，可容纳常用的医学成像文件格式的元数据和观众，以允许多模式可视化。提供了分析模块，以促进与云兼容AI的工作流程，用于图像分割，放射素学，DCE MRI分析，放射疗法剂量 - 剂量 - 基于基于剂量的直方图以及正常的组织并发症和肿瘤控制模型用于放射治疗。提供了图像处理实用程序，以帮助训练和推断基于卷积神经网络的模型，以进行图像分割，注册和转换。可以使用CGC提供的API访问部署的AI模型，从而使其在各种编程语言中使用。该框架允许对成像数据进行往返分析，使用户能够将AI模型应用于CGC上的图像，并在其本地机器上检索和查看结果，而无需本地安装专用软件或GPU硬件。总而言之，提出的框架有助于端到端放射图像分析和可重复的研究，包括从源头提取数据，从AI模型中训练或推断出数据，用于数据管理的公用事业，可视化以及简化对图像元数据的访问。