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World File Search System概念模型
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
机械工程中拓扑优化的概念模型，以提高结构效率和材料利用率。
摘要拓扑优化已成为机械工程的关键技术，可提高结构效率和材料利用率。此概念模型提出了一个框架，该框架将高级拓扑优化方法与计算设计工具集成在一起，以优化给定设计空间内的材料分布。主要目标是最大程度地提高性能，同时最大程度地减少材料使用情况，这对于降低成本和提高制造和建设的可持续性至关重要。提出的模型强调了优化算法的应用，例如遗传算法，模拟退火和粒子群优化，并与有限元分析（FEA）一起探索各种设计配置。通过系统地删除不必要的材料并加强关键的结构区域，该模型可确保创建轻质但强大的组成部分。此外，还合并了多目标优化，以平衡竞争目标，例如在保持结构完整性，耐用性和安全标准的同时最大程度地减少重量。该模型的关键组成部分是它与添加剂制造（AM）技术集成，从而使传统制造方法无法实现的复杂几何形状创建复杂的几何形状。这种协同作用允许实现优化的结构，这些结构既具有物质效率又具有成本效益。此外，该模型还结合了灵敏度分析，以评估材料特性和外部加载条件的变化如何影响整体性能，
使用先进的无损检测进行关键基础设施故障分析和预防的概念模型。
摘要 - 关键基础设施的故障分析和预防对于确保运行可靠性和安全性至关重要。该概念模型探索了先进的无损检测 (NDT) 方法在关键基础设施系统中检测、分析和缓解故障的集成。无损检测技术（例如超声波检测、射线照相术、热成像和声发射分析）可实时洞察结构完整性而不会造成损坏。这些技术能够及早发现裂纹、腐蚀和材料疲劳等缺陷，这些缺陷通常是灾难性故障的前兆。所提出的模型概述了一种将预测分析与无损检测相结合的系统方法，以增强基础设施监控和维护策略。关键组件包括数据采集、预处理、使用机器学习算法进行缺陷分类以及实时决策。结合先进的数据融合技术，整合多种无损检测方法的见解，从而提高缺陷检测的准确性和可靠性。此外，该模型利用数字孪生技术来模拟和预测故障场景，从而实现主动维护和优化资源分配。该模型还强调了结合支持物联网的传感器和基于云的平台进行远程监控和利益相关者之间的实时数据共享的重要性。解决数据安全、可扩展性和测试协议标准化等挑战，以确保在交通、能源和
个性化疗法的开发，管理和评估的概念模型和实践指导
定制疗法代表了一种有前途的工具，可以解决各种遗传和收购疾病，在常规治疗不足的情况下，提供了新的希望。随着定制疗法的快速增长，出现了深刻的道德和监管挑战，因此建立一个综合框架至关重要，以确保这些治疗方法达到临床环境，并尽快满足患者的需求，同时保护所有相关方。尽管当前的准则正在不断发展，以解决这些疗法引起的道德紧张局势的范围，但仍然存在一些差距。一个重大的未解决的问题是确定个性化干预措施在研究过程中的何处，并了解定制疗法被归类为研究，护理或两者的混合时的制度，法规和道德意义。为了解决这些问题，我们使用基于CRISPR/CAS9的干预措施对Duchenne肌肉营养不良作为案例研究，以及对个性化疗法的开发，管理和评估的实际指南。我们认为，干预措施的目标应该像定制产品本身一样个性化，量身定制，该产品是根据每种情况的细节量身定制的。与其试图确定干预措施在连续体上的确切位置，这可能很难运行并具有有限的效用，我们的方法集中于如何管理此类干预措施以及干预措施的各个组件部分的实际细节。倡导所有合作伙伴之间透明的讨论，以期预测和调整在管理个性化干预措施的过程中进行各种组件/参数。我们的论文重点介绍了（1）实验室环境中个性化疗法的计划和开发中最关键的这些参数，（2）其监管监督以及（3）评估。通过详细讨论这些阶段和参数，我们旨在提供有关如何导航个性化干预措施固有的道德复杂性的指导，并为平衡研究目标和患者护理需求之间的相互作用提供初步框架。承认必须评估任何新模型的科学严格和充分性，我们还确定了确定我们模型有效地满足个人和社会需求所需的证据类型。
基于冰核数据的Dansgaard-Oeschger事件动态的新型概念模型
摘要。这项研究介绍了一种新型的动力系统模型，旨在捕获Dansgaard-Oeschger（DO）事件的高度非周期性。由于其可变持续时间（有些持续了1世纪，而其他事件跨越了多个毫伦），因此很难充分建模。利用从Stommel模型得出的简化的两方程式框架，我们的方法集成了一个内部控制参数，该参数充当反馈参数（在南极底部水（AABW）地层上）。通过分析方法和数值方法，我们建立了一个合适的参数域，在该域中，新调整的模型可以准确地复制DO的古气候记录，如摘要统计信息所描述的事件的古气候记录所述，该记录是从冰核数据中得出的。分析还表明，没有新的控制参数，该模型没有合适的pa-rameter域，在该域中可以重现冰核记录中看到的广泛的事件特征。这项研究提供了对这些高度显着的气候现象的基本机制的新见解，以及通过允许新模型的参数随时间变化而被迫强迫它们的必要时间尺度。这使我们的模型可以在捕获与观察性记录相匹配的定时特征的逼真的事件序列时实现前所未有的精度。这个重新定义的模型不仅增强了我们对DO cycles的理解，而且还展示了简单动力学系统模拟复杂气候相互作用的潜力。
通过低级目标分解对军事C2系统的概念模型的改进
摘要本文在设计科学研究（DSR）框架之后有助于正在进行的研究项目。该项目着重于建立一个概念框架，该概念框架通过模型和方法支持设计师和军事指挥官，旨在增强对军事指挥和控制系统（C2-Systems）的理解和评估。军事C2系统越来越依赖新兴技术，这突出了指导集成和发展的概念框架的需求。在本文中，我们提出了一种方法来完善目标模型，特别是在C2系统中的低级目标。总体目标是验证和完善现有的概念模型，尤其是与开发方面有关的概念模型。我们对低级目标进行结构化分析，以确定所设想框架的方法组件。通过建立这些连接，本文旨在研究现有方法和潜在方法差距的适用性。应在低级目标与以概念模型的形式概述的方法组件之间出现任何断开连接，这是对开发新方法组件的发展的倡导者。这些发现有助于对增强C2系统设计和实施策略的实用见解。文章Herby展示了4EM方法在理解和完善概念模型中的适用性。
射血分数保留和降低的老年人早期心力衰竭再入院的预测因素：概念模型的回顾与推导
背景：心力衰竭 (HF) 在患有心力衰竭保留射血分数 (HFpEF) 或心力衰竭降低射血分数 (HFrEF) 的老年人中普遍存在，并且早期 HF 再入院率很高。预防早期再入院很复杂，因为 HF 的两种亚型之间存在很大差异，并且预测模型不足以识别关键促成因素。目标：介绍有关选定临床、血流动力学、社会因素与 HFpEF 和 HFrEF 老年人早期（60 天）HF 再入院之间关系的研究，推导出再入院预测因素的概念模型，并了解文献在多大程度上解决了老年女性中的这些预测因素。方法：在四个计算机数据库中搜索与早期 HF 再入院和老年人 HF 指数住院后相关的临床、血流动力学和社会因素的研究。结果：最终审查纳入了 21 篇全文文章，并按主题组织。大多数研究集中于早期（30 天）HF 再入院，对 31 至 60 天期间的关注有限。确定了影响早期 HF 再入院的具体临床、血流动力学和社会因素。现有文献证实，影响指数 HF 住院后早期（60 天）HF 再入院的风险预测因子或其组合仍然不一致。此外，文献未能仅捕捉到这些预测因子对老年女性的影响。提出了一个风险预测因子的概念模型用于临床干预。结论：需要进一步评估以了解老年女性早期（31 至 60 天）HF 再入院的风险预测因子。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )
早期生活压力，情感和青少年物质使用之间的联系中的神经内分泌机制：一种研究性别和性别差异的概念模型
Yinghan zhu 1 , norihide makusa 1 , Joaquim Radua 2 , Philipp G. Sämann 3 , Paolo fusus-poli 4,5 , Ingrid Agartz 6,7,8,9 , ole A. Andreasssen 8,9 Xiao Chen 12,13 , SUNAH CHOI 14 , Cheryl M. Corcoran 15,16 , Bjørn H. Ebbrup 17,18，Adriana Fortea 19，Ranji RG。20 , Birte yding Glenthøj 17,18 , Louise Biredal Glenthøj 21 , Shalaila S. Haas 15 , Holly K. Hamilton 2,2 26,27,28 , Naoyuki kadangri 29 , Minah Kim 30,31 , Tyle D. Kristensen 17 , Jun Soo kwon 14,30,31 , STEPHEN M. LABEDEVA 33 , RAMYEL , RAMYEL ，Rathother，Rachel L. H. Mathalon 22,23，Philip McGuire 36 36 36 36，Romina Mizrahi 37，Masifami Mizono 38，PaulMøller39，Takahiro Nemoto 29，Dort Nordholm 21，Dort Nordholm 21，MaryA.Røssberg9 Sababanashi 44,45 , Lukasz Smigielski 25,46 , GISELla Sugranyes , Jinsong Tang 48,49 , Anastasia Theodoridou 25 , Alexander S. Tomyshev 33 , Peter J. Uhlhaas 50,51 , Tor G. Væunnes 9,52 , Therese A. J. Van 8,9,55 , Juan H. Zhou 56,57 , Paul M. Thompson 58，Dennis Henaus 53，Maria Jalbrzikwski 10,59，Shinsuke Coike20 , Birte yding Glenthøj 17,18 , Louise Biredal Glenthøj 21 , Shalaila S. Haas 15 , Holly K. Hamilton 2,2 26,27,28 , Naoyuki kadangri 29 , Minah Kim 30,31 , Tyle D. Kristensen 17 , Jun Soo kwon 14,30,31 , STEPHEN M. LABEDEVA 33 , RAMYEL , RAMYEL ，Rathother，Rachel L. H. Mathalon 22,23，Philip McGuire 36 36 36 36，Romina Mizrahi 37，Masifami Mizono 38，PaulMøller39，Takahiro Nemoto 29，Dort Nordholm 21，Dort Nordholm 21，MaryA.Røssberg9 Sababanashi 44,45 , Lukasz Smigielski 25,46 , GISELla Sugranyes , Jinsong Tang 48,49 , Anastasia Theodoridou 25 , Alexander S. Tomyshev 33 , Peter J. Uhlhaas 50,51 , Tor G. Væunnes 9,52 , Therese A. J. Van 8,9,55 , Juan H. Zhou 56,57 , Paul M. Thompson 58，Dennis Henaus 53，Maria Jalbrzikwski 10,59，Shinsuke Coike
信任领导的学校改进的DNA：概念模型
8 Krafcik，J F（1998）“精益生产系统的胜利”。斯隆管理评论，30（1）：41–52。9 Womack，J P，Jones，D T和Roos，D（1990）。改变了世界的机器。Simon和Schuster。 10 d'Andreamatteo，A等。 （2015）“医疗保健中的精益”，《卫生政策》，119（9），pp。 1197–1209。 11 Radnor，Z J，Holweg，M，＆Waring，J（2012）。 “靠医疗保健：未兑现的承诺？”。 社会科学与医学，74（3），364-371。 12 Pande，P S，Neuman，R P和Cavanagh，R R（2000）。 六个Sigma Way：GE，Motorola和其他顶级公司如何磨练其表现。 纽约：麦格劳 - 希尔。 13 Goh，T N（2010）。 “工业中的六个西格玛：二十五年后的一些观察”。 质量和可靠性工程国际，26（2），221-227。 14 Radnor，Z和Osborne，S P（2013）。 “精益：公共服务的失败理论？”。 公共管理评论，Simon和Schuster。10 d'Andreamatteo，A等。（2015）“医疗保健中的精益”，《卫生政策》，119（9），pp。1197–1209。11 Radnor，Z J，Holweg，M，＆Waring，J（2012）。“靠医疗保健：未兑现的承诺？”。社会科学与医学，74（3），364-371。12 Pande，P S，Neuman，R P和Cavanagh，R R（2000）。六个Sigma Way：GE，Motorola和其他顶级公司如何磨练其表现。纽约：麦格劳 - 希尔。13 Goh，T N（2010）。 “工业中的六个西格玛：二十五年后的一些观察”。 质量和可靠性工程国际，26（2），221-227。 14 Radnor，Z和Osborne，S P（2013）。 “精益：公共服务的失败理论？”。 公共管理评论，13 Goh，T N（2010）。“工业中的六个西格玛：二十五年后的一些观察”。质量和可靠性工程国际，26（2），221-227。14 Radnor，Z和Osborne，S P（2013）。“精益：公共服务的失败理论？”。公共管理评论，
使用参与性系统科学方法开发的糖尿病的老年人连续葡萄糖监测整合过程的概念模型
信用撰稿人贡献声明坎布雷史密斯：概念化，数据策展，正式分析，调查，方法论，验证，可视化，写作 - 原始草稿。当归Cristello Sarteau：概念化，正式分析，调查，方法论，验证，写作 - 评论和编辑。xiaorui QU：数据策划，方法论，项目管理，写作 - 审核和编辑。紫罗兰色NOE：数据策划，方法论，项目管理，写作 - 审核和编辑。Laura A. Young：概念化，验证，可视化，写作 - 评论和编辑。 Kristen Hassmiller Lich：概念化，调查，方法论，验证，可视化，写作 - 评论和编辑。 Anna R. Kahkoska：概念化，数据策展，正式分析，资金获取，调查，方法论，监督，验证，验证，可视化，写作 - 原始草案。Laura A.Young：概念化，验证，可视化，写作 - 评论和编辑。Kristen Hassmiller Lich：概念化，调查，方法论，验证，可视化，写作 - 评论和编辑。Anna R. Kahkoska：概念化，数据策展，正式分析，资金获取，调查，方法论，监督，验证，验证，可视化，写作 - 原始草案。