XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System本中
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。
单个样本中多种药物组合的局部生成和有效评估
。CC-BY 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 12 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.12.13.520254 doi：bioRxiv 预印本
法国样本中的社会机器人拟人化量表（SRA）的开发和验证
Dayle David，Meggy Hayotte，PierreThérouanne，Fabienne d'Arripe-Longueville，Isabelle Milhabet。法国样本中社会机器人拟人化量表（SRA）的开发和验证。媒介人类计算机研究杂志，2022，162，pp.102802。10.1016/j.ijhcs.2022.102802。hal-03609583
使用加拿大酒精和健康指南的风险分类增加：安大略省社区成年人样本中的经验检查
，例如美国国家酒精滥用与酒精中毒研究所（NIAAA）以及英国的国家卫生局（NHS）。这些国际饮酒方式也被选为与加拿大DGS在这项研究中的比较，因为它们提供了指南类型的异质范围。具体来说，NIAAA定义用于定义大量的酒精使用，每次阈值杠杆衰老的饮酒定义； NHS提供了一个比较定义，每周和每个场合指南对于女性和男性都是通用的。 WHO饮酒水平是将加拿大的新指南与另一个饮酒风险连续性进行比较的机会。结果部分提供了这些国际准则转换为加拿大标准饮料的详细概述。
此翻译仅作为参考，并且本版本中的合并财务报表未经审计。财务报表总和
1.经营业绩和财务状况的概述…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Position………………………………………………………………………………………… 11 (3) Explanation Regarding Future Forecast Information of Consolidated Financial Results ……………………………… 12 2.Condensed Quarterly Consolidated Financial Statements …………………………………………………………………… 13 (1) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Financial Position …………………………………………………… 13 (2) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Income ……………………………………………………………… 15 (3) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Comprehensive Income ……………………………………………… 16 (4) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Changes in Equity …………………………………………………… 17 (5) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Cash Flows …………………………………………………………… 18 (6) Going Concern Assumption ……………………………………………………………………………………………… 20 (7) Notes to Condensed Quarterly Consolidated Financial Statements ……………………………………………………… 20 1.报告实体………………………………………………………………………………………………………………………………………………………准备的基础……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………材料会计政策…………………………………………………………………………………………………………………………………………………段信息………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
研究论文信息从具有生成预训练的变压器模型的临床文本中提取
目的：由于其非结构化的性质，处理和分析临床文本具有挑战性。本研究比较了GPT（生成预训练的变压器）-3.5和GPT-4的性能，用于从临床文本中提取信息。材料和方法：将三种类型的临床文本包含患者特征，病史和临床测试结果从开放式期刊中的病例报告中提取的临床测试结果被用作输入。随后，使用贪婪方法作为解码策略将包含信息提取查询的简单提示应用于两个模型。当GPT模型在某些任务中的表现不佳时，我们将使用特定于任务定义的替代解码策略或合并提示。将GPT模型产生的输出评估为真或错误，以确定信息提取的准确性。结果：从60个病例报告中提取了包含患者特征（60个文本），病史（50个文本）和临床测试结果（25个文本）的临床文本。GPT模型可以通过简单提示准确提取信息，以从临床文本中提取直接信息。与GPT-4相比，GPT-4的准确率明显更高（95％），而GPT-3.5（70％）。GPT-3.5（78％）在提取体重指数（BMI）中的表现优于GPT-4（57％）。利用性行为和BMI的替代解码策略并不能实际改善这两种模型的性能。在GPT-4中，修订的提示（包括每个性别类别的定义）或BMI公式的定义，纠正了所有关于在主要工作流程中产生的性别和BMI的不正确响应。结论：GPT模型可以通过简单提取直接信息的简单提示来充分发挥作用。对于复杂的任务，将特定于任务的定义纳入提示是一种合适的策略，而不是仅依靠简单的提示。因此，研究人员和临床医生应使用其专业知识来创建有效的提示，并在从临床文本中提取复杂信息时监控LLM结果。
全基因组扩增作为一种工具来改善根管治疗后微生物样本中的 PCR 细菌检测
简介：微生物在牙髓疾病的发病机制中起着重要作用。在提高牙髓样本中微生物检测、鉴定和计数的灵敏度方面取得了重大进展。本研究的目的是比较培养和全基因组扩增（WGA）随后进行 PCR 检测在根管化学机械制备（CMP）之前和之后的细菌检测中的效果。方法：分析了 10 颗患有原发性牙髓感染的单根牙。在 CMP 之前和之后用纸尖收集微生物样本，将其分成两组：（i）将培养测定样本接种到含有 5% 脱纤维羊血、甲萘醌和血红素的布鲁氏菌琼脂上，并在 36°C 下厌氧孵育 14 天； (ii) 从分子测定样本中提取 DNA，并用 Phi29 DNA 聚合酶通过等温链置换进行 WGA，然后进行 PCR 以确定细菌的存在。结果：在两种测定中，CMP 之前的样本都显示所有 10 颗牙齿中都存在细菌。然而，在 CMP 之后，在进行的测定中细菌检测有所不同（p = 0.0198）。通过 WGA 随后的 PCR 在 70%（10 个中的 7 个）的样本中检测到细菌的存在，而只有 10%（10 个中的 1 个）在培养方法中显示细菌生长。结论：在使用 NaOCl 作为 CMP 冲洗剂进行根管治疗后，WGA 随后的 PCR 相结合增加了从根管样本中检测到的微生物。因此，这种技术组合可以成为一种重要的工具，以提高根管研究中的微生物检测率。
从几个副本中学习量子多体系统
通过测量来估计量子态的物理性质是量子科学中最基本的任务之一。在这项工作中，我们确定了状态的条件，在这些条件下，可以从与系统大小呈多项对数关系、与目标可观测量的局部性呈多项式关系的副本数推断出状态所有准局部可观测量的期望值。我们表明，与最先进的断层扫描协议相比，这可证明副本数量呈指数级增长。我们将最大熵方法与经典阴影和量子最优传输等新兴领域的工具相结合，从而实现了我们的结果。后者使我们能够根据可观测量的局部性以及我们对一组固定少体可观测量的期望值的近似程度，对估计可观测量期望值时产生的误差进行微调。我们推测我们的条件适用于所有表现出某种形式的相关性衰减的状态，并针对其中的几个子集建立了该条件。这些包括广泛研究的状态类别，例如任意超图上的局部交换哈密顿量的一维热和高温吉布斯状态或浅电路的输出。此外，我们展示了最大熵方法在样本复杂度之外的改进，这些改进是独立感兴趣的。这些包括确定可以有效执行后处理的机制以及多体状态协方差矩阵条件数的新界限。
组织和液体活检样本中的敏感变异分析
根据 Illumina 无细胞 DNA 富集制备用户指南中的详细说明，从碎片化的 FFPE DNA 或 cfDNA 制备 Illumina 无细胞 DNA 富集制备文库。对于 FFPE DNA，超声处理后，将 45 μl 碎片 DNA（~40 ng）转移到 96 孔 PCR 板中以进行最终修复反应。对于 ctDNA 样本，将 20 ng DNA 输入文库制备中。对“浓缩索引文库”步骤进行了更改，按质量而不是体积进行汇集，以适应在本研究期间测试的单个文库制备中的 1 重、4 重和 12 重文库汇集。使用 Qubit dsDNA BR 检测（Thermo Fisher Scientific，目录号 Q32853）对文库进行量化。为了适应更大的体积，每个文库汇集了 250 ng，并对协议进行了一些修改。富集是使用定制的 79 基因探针面板进行的，如 Illumina 无细胞 DNA 富集准备用户指南中所述。