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在不同的卫生系统中对癌症患者，有和没有共同的癌症患者的快速现实数据分析
1。约翰·霍普金斯大学和医学。COVID-19仪表板由Johns Hopkins University的系统科学与工程中心（CSSE）组成。2020; https://coronavirus.jhu.edu/map.html。2020年6月9日访问。2。Rentsch CT，Kidwai-Khan F，Tate JP等。在美国退伍军人中通过种族和种族进行的COVID-19测试和死亡率的模式：一项全国人群研究。plos med。2020; 17（9）：E1003379。3。Millett GA，Jones AT，Benkeser D等。 评估Covid-19对黑人社区的差异影响。 ann Epidemiol。 2020; 47：37-44。 4。 Garg S，Kim L，Whitaker M等。 住院率和特征 - 患者患有实验室确认的冠状病毒病2019年的患者 - Covid-NET，14个州，2020年1月30日。 MMWR Morb Mortal Wkly代表。 2020; 69（15）：458-464。 5。 Azar KMJ，Shen Z，Romanelli RJ等。 在加利福尼亚州大型医疗保健系统中，199名患者的结局差异。 健康AFF（Millwood）。 2020; 39（7）：1253-1262。 101377HLTHAFF202000598。 6。 Abedi V，Olulana O，Avula V等。 美国的种族，经济和健康不平等和共同感染。 种族族健康差异。 2020; 8（3）：732-742。 7。 Cyrus E，Clarke R，Hadley D等。 Covid-19对美国非裔美国社区的影响。 健康公平。 2020; 4（1）：476-483。Millett GA，Jones AT，Benkeser D等。评估Covid-19对黑人社区的差异影响。ann Epidemiol。2020; 47：37-44。4。Garg S，Kim L，Whitaker M等。 住院率和特征 - 患者患有实验室确认的冠状病毒病2019年的患者 - Covid-NET，14个州，2020年1月30日。 MMWR Morb Mortal Wkly代表。 2020; 69（15）：458-464。 5。 Azar KMJ，Shen Z，Romanelli RJ等。 在加利福尼亚州大型医疗保健系统中，199名患者的结局差异。 健康AFF（Millwood）。 2020; 39（7）：1253-1262。 101377HLTHAFF202000598。 6。 Abedi V，Olulana O，Avula V等。 美国的种族，经济和健康不平等和共同感染。 种族族健康差异。 2020; 8（3）：732-742。 7。 Cyrus E，Clarke R，Hadley D等。 Covid-19对美国非裔美国社区的影响。 健康公平。 2020; 4（1）：476-483。Garg S，Kim L，Whitaker M等。住院率和特征 - 患者患有实验室确认的冠状病毒病2019年的患者 - Covid-NET，14个州，2020年1月30日。MMWR Morb Mortal Wkly代表。2020; 69（15）：458-464。5。Azar KMJ，Shen Z，Romanelli RJ等。在加利福尼亚州大型医疗保健系统中，199名患者的结局差异。健康AFF（Millwood）。2020; 39（7）：1253-1262。101377HLTHAFF202000598。6。Abedi V，Olulana O，Avula V等。美国的种族，经济和健康不平等和共同感染。 种族族健康差异。 2020; 8（3）：732-742。 7。 Cyrus E，Clarke R，Hadley D等。 Covid-19对美国非裔美国社区的影响。 健康公平。 2020; 4（1）：476-483。美国的种族，经济和健康不平等和共同感染。种族族健康差异。2020; 8（3）：732-742。7。Cyrus E，Clarke R，Hadley D等。Covid-19对美国非裔美国社区的影响。健康公平。2020; 4（1）：476-483。8。Richardson S，Hirsch JS，Narasimhan M等。 在纽约市地区住院的5700名患者中，呈现特征，合并症和结果。 JAMA。 2020; 323（20）：2052-2059。 9。 Myers LC，Parodi SM，Escobar GJ，Liu VX。 在Cal-Ifornia的综合医疗保健系统中，医院成年人患有Covid-19的成年人的特征。 JAMA。 2020; 323：2195-2198。 10。 Miyashita H，Mikami T，Chopra N等。 癌症患者的covid-19预后较差？ 在纽约市的体验。 Ann Oncol。 2020; 31（8）：1088-1089。 11。 明智的draper TM，Desai A，Elkrief A等。 SARS-COV-2感染患者中与全身性癌症治疗相关的结局：CCC19注册表分析。 肿瘤学的年鉴。 2020; 31：S1201- S1202。 https://doi.org/10.1016/j.annonc.2020.08.2312。 12。 Robilotti E，Babady NE，Mead PA等。 COVID-19疾病癌症患者严重程度的决定因素。 2020。 13。 Mehta V，Goel S，Kabarriti R等。 纽约医院系统中COVID-19的癌症患者的病例死亡率。 癌症圆盘。 2020; 10：935-941。 14。 Liang W，Guan W，Chen R等。 SARS-COV-2感染中的癌症患者：中国的全国性分析。 lancet oncol。 2020; 21（3）：335-337。 15。 Grivas P，Warner J，Shyr Y等。Richardson S，Hirsch JS，Narasimhan M等。在纽约市地区住院的5700名患者中，呈现特征，合并症和结果。JAMA。 2020; 323（20）：2052-2059。 9。 Myers LC，Parodi SM，Escobar GJ，Liu VX。 在Cal-Ifornia的综合医疗保健系统中，医院成年人患有Covid-19的成年人的特征。 JAMA。 2020; 323：2195-2198。 10。 Miyashita H，Mikami T，Chopra N等。 癌症患者的covid-19预后较差？ 在纽约市的体验。 Ann Oncol。 2020; 31（8）：1088-1089。 11。 明智的draper TM，Desai A，Elkrief A等。 SARS-COV-2感染患者中与全身性癌症治疗相关的结局：CCC19注册表分析。 肿瘤学的年鉴。 2020; 31：S1201- S1202。 https://doi.org/10.1016/j.annonc.2020.08.2312。 12。 Robilotti E，Babady NE，Mead PA等。 COVID-19疾病癌症患者严重程度的决定因素。 2020。 13。 Mehta V，Goel S，Kabarriti R等。 纽约医院系统中COVID-19的癌症患者的病例死亡率。 癌症圆盘。 2020; 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用于实数的快速连续小波变换（fCWT）...
信号在自然界和（人造）技术中都至关重要，因为它们使通信成为可能 1、2（图 1）。从数学上讲，信号是一维（例如语音）或多维（例如二维 (2D) 图像）的函数，它携带有关物理系统 3 的属性（例如状态）的信息。源通过信道将信号传输到接收器，接收器再将信号传送到目的地。例如，大脑通过声带通过空气发送口头信息，听者的耳朵接收该信息，然后将其传送到听者的大脑。当相同的信息通过智能手机传输时，空气会通过技术链进行补充，而其余部分则保持不变。信号在社会中无处不在 3、4（图 1）。无论信号来自何处，都需要进行处理才能生成、转换、提取和解释其所携带的信息 3。一种广泛用于解释（即提取和分析）信号中重复模式的方法是傅里叶变换 (FT) 3、4。FT 将时间函数转换为频率的复值函数，表示频率的幅度。FT 假设信号是平稳的。换句话说，它是一个随机过程，其中边际和联合密度函数不依赖于时间原点的选择 2。然而，在现实世界的实践中，这一假设经常被违反。因此，FT 无法可靠地处理现实世界的非平稳信号 5。为了避免非平稳性问题，存在先进的算法，这些算法基于信号分解为在时间和频率上很好地局部化（或分箱）的基本信号来分析信号 4。这些算法包括短期傅里叶变换 (STFT)，也称为 Gabor 变换，和小波变换 (WT) 6。 STFT 与 FT 非常相似，但它使用窗口函数和在时间和频率上都局部化的短小波（而不是纯波）来提取时间和频谱信息。STFT 的缺点是它使用固定宽度的窗口函数，因此频率分析仅限于波长接近窗口宽度 7 的频率。此外，将信号切成短的固定宽度窗口会扰乱信号的属性。因此，频率分析会受到影响 8 。
真实数字孪生中 3D 仿真软件的迁移...
本论文将介绍一种将虚拟制造单元从 ABB RobotStudio (RS) 平台迁移并集成到西门子过程模拟 (PS) 中的方法，该模型是在 AFRY 框架下开发的现有真实数字孪生 (RDT) 模型中。该软件的 SIMIT、PLCSIM Advanced 和 RS 是模拟过程的关键推动因素，而 TIA Portal 和 WinCC 则用于控制和自动化目的。然后，所有这些都与 PS 集成以形成功能性 RDT。另一个重要步骤是集成 Tecnomatix 虚拟机器人控制器 (VRC) 服务器以连接 RS 并在新建的 PS 单元中镜像控制器行为。项目结束时，实现了高保真和实时数字模型。通过与给定的人机界面 (HMI) 进行持续交互来测试模型功能，以执行完整的过程运行。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
物理计算：统一实数计算以实现节能计算
摘要：物理计算统一了实值计算，包括模拟、神经形态、光学和量子计算。许多实值技术在能源效率方面有所改进，使每次计算的面积更小，并有可能提高算法的扩展性。与数字计算在应用程序开发中深厚的理论基础相比，这些物理计算技术缺乏强大的计算理论来指导应用程序开发。我们考虑了实值图灵机模型的可能性、这些技术的潜在计算和算法机会、对实现应用程序的影响以及由该模型产生的计算复杂性空间。这些技术在提高能源效率、使每次计算的面积更小以及有可能提高算法的扩展性方面显示出了希望。
Facebook 的 Prophet 算法在基于真实数据的成功销售预测中的应用
1 Info Studio doo Sarajevo，波斯尼亚和黑塞哥维那 2 萨拉热窝大学电气工程学院，波斯尼亚和黑塞哥维那 摘要 本文提出了一个框架，该框架能够准确预测零售业的未来销售情况，并根据预期的预测可靠性水平对产品组合进行分类。 该框架基于 Facebook 的 Prophet 算法和回测策略，对任何从事零售业的公司都非常有用。 在波斯尼亚和黑塞哥维那最大的零售公司之一的生产环境中通过实验获得的真实销售预测基准数据用于评估该框架并在真实用例场景中展示其能力。 关键词 销售预测、真实数据集、Prophet、回测、分类 1. 引言 在零售业中，生成产品级销售预测是一个至关重要的因素，因为库存控制和生产计划在任何为客户提供商品的公司竞争力中都起着重要作用。虽然准确可靠的预测可以促进更好的生产和库存规划、有竞争力的定价和及时的促销计划，从而节省大量成本，但事实证明，糟糕的销售估计会在这个领域代价高昂，因为众所周知，商品短缺会导致利润降低，并很容易导致客户不满。此外，不仅过剩的库存会迫使商店以较低的价格出售商品，甚至更糟的是导致库存注销，高于所需的库存水平也会增加仓储成本。在现实世界中，零售业的商业环境高度动态且经常波动，这主要是由节日效应和竞争对手的行为造成的。因此，与用于演示和基准测试各种时间序列预测方法的广泛可用的学术数据集相反，该领域的实际销售数据面临各种挑战，例如高度非平稳的历史数据、不规则的销售模式和高度间歇性的销售数据。一个能够以相当高的准确度预测销售额的模块，加上根据预期可预测性水平对产品组合进行高度可靠的分类的模块，对于任何从事零售业的公司来说都是非常有用的。为了弥补在零售业的现实场景中应用时间序列预测的差距，这项工作的重点是开发可靠的
瑞典 Esrange 公司针对极地夏季长时气球任务上升阶段基于真实数据的热环境定义
长时间气球任务是科学研究和空间技术开发的重要平台。这种系统的热分析对于任务的成功至关重要。尽管科学研究通常在漂浮高度进行，但上升阶段通常不进行操作，而上升阶段会出现极冷条件，这是由于相对风速引起的对流效应以及对流层顶的低温，使这种情况成为一个典型案例。本文对上升过程中的热环境条件进行了深入研究，特别是获得了风、温度和辐射热负荷与高度的关系。该研究基于从不同来源获得的真实数据，包括大气探测、雷达和卫星，以及细致的统计处理。这项研究的重点是欧洲主要的平流层气球发射场之一 Esrange（瑞典），这是瑞典航天公司的中心，分析是在夏季进行的。但是，该方法可以扩展到任何其他位置和时期。例如，研究了水平风对平板的对流效应，并量化了上升阶段的热传递。在这种情况下发现过冷度约为 7 °C，这值得进行专门的分析。