XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System显着性
物流处理在改进技术方面的作用...
创新，为此，本研究采用了加工物流，其维度为（确定加工需求、研究供应市场、选择供应来源、管理加工需求）和技术创新，其维度为（开放式创造力、封闭式创造力）。本研究试图回答问题，其中最重要的是确定加工物流与技术创新之间的关系性质，加工物流对技术创新的影响程度。这项研究是在巴比伦省食品工业总公司进行的，采用问卷调查获取必要的数据，并进行个人访谈，分析了该公司 163 名员工的意见。简单相关系数用于测量变量之间的相关性，以及（Z）检验来检验这种关系的显着性，（T）检验来确定简单和多元回归方程和验证性因子分析的显着性。本研究力求实现一系列目标，其中最重要的是评估研究机构对物流处理（物流处理）的理解程度及其实施程度，并确定物流处理和技术创新的维度。本研究得出了一系列结论
沙特阿美公司
背景与目标：基于深度学习的医学图像分析技术有可能极大地改善经常处理多序列 MRI 的神经放射科医生的工作流程。然而，对于当前采用多序列 MRI 的深度学习系统来说，一个必不可少的步骤是确保正确分配其序列类型。这一要求在临床实践中并不容易满足，而且容易受到协议和人为错误的影响。尽管深度学习模型在基于图像的序列分类方面很有前景，但稳健性和可靠性问题限制了它们在临床实践中的应用。方法：在本文中，我们提出了一种使用显着性信息来指导序列分类特征学习的新方法。该方法使用两个自监督损失项，首先增强类特定显着性图之间的区别性，其次促进类特定显着性图与学习到的深度特征之间的相似性。结果：在 2100 例患者病例中，每例包含 6 个不同的 MR 序列，我们的方法显示平均准确度提高了 4.4%（从 0.935 到 0.976），平均 AUC 提高了 1.2%（从 0.9851 到 0.9968），平均 F1 得分提高了 20.5%（从 0.767 到 0.924）。此外，根据专家神经放射科医生的反馈，我们表明所提出的方法提高了训练模型的可解释性及其校准，并降低了预期校准误差（降低了 30.8%，从 0.065 到 0.045）。代码将公开。结论：在本文中，所提出的方法显示了准确度、AUC 和 F1 得分的提高，以及所得显着图的校准和可解释性得到了改善。
生物统计学要求的选项
o因果推理o总结数据：探索性数据分析，表和图形o概率概念和分布o假设测试和置信区间o p值和统计显着性o样本量和功率o线性和逻辑多变量回归分析o生存分析和Cox回归分析
通过感知过程实现可关联、可解释的人工智能
机器学习模型需要提供对比性解释，因为人们经常试图理解为什么会出现令人费解的预测而不是某些预期的结果。当前的对比性解释是示例或原始特征之间的基本比较，由于缺乏语义含义，因此仍然难以解释。我们认为解释必须与其他概念、假设和关联更相关。受认知心理学感知过程的启发，我们提出了 XAI 感知处理框架和 RexNet 模型，用于具有对比显着性、反事实合成和对比线索解释的可关联可解释 AI。我们研究了语音情绪识别的应用，并实现了一个模块化多任务深度神经网络来预测和解释语音中的情绪。从出声思考和受控研究中，我们发现反事实解释很有用，并且可以通过语义线索得到进一步增强，但不是显着性解释。这项工作为提供和评估用于感知应用的可关联对比可解释 AI 提供了见解。
定量评估可转化的图像登记 -
结果：考虑到几何幻影，所获得的统计结果在下面列出。关于MIRADA和速度获得的DSC，平均值和SD值分别为0.955±0.348和0.965±0.418，p值为0.013，表明有显着差异。考虑到MDA，MIRADA和速度之间的p值为0.001的显着差异，前者的p值为0.668±0.684，而后者的p值为0.668±0.684。对于HD，Mirada与速度的2.202±1.215相比，平均值为3.464±2.091。对于TRE，考虑了幻影内的三个基准，Mirada的平均值为1.037 mm，而速度的平均值为1.338 mm。在分析解剖幻影时，MIRADA和速度的DSC值分别为0.946±0.031和0.944±0.313，表明没有显着性。同样，考虑到MDA（MIRADA：0.435±0.235，速度：0.449±0.242），也没有发现显着性。关于HD，Mirada获得了4.216毫米，而速度为4.233 mm，显示出非凡的依从性。发现三个基金会的TRE的平均值小于1 mm，存在显着差异。
个性化的功能性脑系统拓扑和重大抑郁：斑块大小与临床轮廓和行为之间的关系
摘要背景：通常使用小组级方法进行了严重抑郁症的神经影像学研究。但是，鉴于大脑系统中的个体差异，需要个性化的方法来映射大脑系统，并针对诊断，症状和行为的推定联系。方法：我们使用了一种迭代分割方法来绘制来自一项多站点，安慰剂对照临床试验的328名参与者的个性化大脑系统。我们假设抑郁症的参与者会表现出显着性，控制，默认和情感系统的异常，这将与较高水平的自我报告的Anhedonia，焦虑唤醒和较差的认知表现有关。在假设的大脑系统中，我们比较了抑郁症和健康对照组之间的斑块大小（顶点）。在抑郁的组中，异常斑块与假设的临床和行为指标相关。结果：假设的斑块中出现了显着的群体差异1）横向显着性系统（顶孔孔； t 326 = 2 3.11，p = .002）和2）对照系统（左侧前额叶区域； Z = 2 3.63，P，.001），并在适当的斑点上进行了抑制，这些依据是pationsion的抑制作用。结果表明，在横向显着性系统和控制系统区域中较小斑块大小的抑郁症的参与者经历了更大的焦虑唤醒和认知能力。结论：发现在单个层面上映射的神经特征可能与诊断，症状和行为有意义有关。采用个性化的大脑系统方法来绘制神经功能连接性具有很强的临床意义，因为这些相关的区域斑块大小可能有助于促进我们对与精神病理学相关的神经特征并培养未来患者特定患者的临床决策的理解。
RP - 生态 - 生态系统和土著生物多样性
1。对于根据RP-ECO-R1和RP-ECO-R2规定的活动，区域委员会必须根据同意申请做出决定，并逐案依据：所有活动都考虑到：i。区域政策声明，特别是RPS-ECO-O1和RPS-ECO-P2 II。罕见的栖息地 *或受到威胁的栖息地 *是一个具有重要土著植被或土著动物区系的重要栖息地的区域。根据RP-ECO-P3 IV评估，栖息地领域的意义，其稀有性和独特性和生态背景。拟议活动对显着性的潜在不利影响，v。对于根据SS13、14和15 RMA调节的活动，RP-LF-Land-P2（11）中规定的事项以及RPS-LF和RP-LF和RP-LF和VI中的相关目标和政策。 用于涉及放电 *的活动，这些事项是RP-LF-LW-P12中的事项。拟议活动对显着性的潜在不利影响，v。对于根据SS13、14和15 RMA调节的活动，RP-LF-Land-P2（11）中规定的事项以及RPS-LF和RP-LF和RP-LF和VI中的相关目标和政策。用于涉及放电 *的活动，这些事项是RP-LF-LW-P12中的事项。
COVID-19-大流行和国际供应链
观察单位是建立的。采样权重。括号中强大的标准错误。***/**/*表示在0.01/0.05/0.1水平的统计显着性。的控制变量包括用于部门，机构规模类别和东德的假人。行政控制变量包括熟练的员工的份额和估计的机构固定效果，从AKM式的工资分解中。
terence-james-camilon-donor-human-milk-notagord-the ...
妊娠年龄（WK）1.013（0.824-1.244）0.899出生体重0.997（0.995-0.999）0.002倍数（双）0.770（0.857-2.407）（0.857-2.407）0.955 0.958产前固醇0.487 0.487 0.487 0.208-1.140.140 0.00.000000097蚂蚁0.427-79.54 0.186前宾夕化0.214 0.206-1.424 0.214 DHM存储时间（天）1.042 1.022-1.063 <0.001显着性p <0.2