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基于模型的功效定量分析和...
目的：虽然在治疗骨关节炎（OA）方面已经对富含血小板的血浆（PRP）进行了广泛的研究，但关于PRP的效率和PRP治疗的最佳亚群的持续争论仍然未知。作者在此旨在建立基于药效的模型荟萃分析，以定量评估PRP效率，与透明质酸（HA）进行比较，并确定相关因素，显着影响OA PRP治疗的效率。方法：作者搜索了PubMed和Cochrane库中心登记册的PRP随机对照试验（RCT）的对照试验中心登记册，用于治疗2022年7月15日的症状或放射线OA。参与者的临床和人口统计学特征和效率数据定义为西部安大略省和麦克马斯特大学骨关节炎指数和每个时间点的视觉模拟量表疼痛评分。结果：分析中包括了45个RCT（3829名参与者），涉及1805名参与者。PRP在注射OA患者后〜2 - 3个月达到峰值效率。传统的荟萃分析和药效动力学最大效应模型都表明，对于关节疼痛和功能障碍而言，PRP比HA有效得多（与西部麦克马斯特大学的12个月治疗相比，与HA治疗相比，HA治疗的1.1、0.5、4.3和1.1得分的额外降低比HA治疗相比，较高的得分比HA治疗相比，较高的和麦克马斯特大学的骨骼疼痛疼痛，功能性疼痛，功能性较高，视觉，视觉，视觉，视觉，视觉，视觉，和视觉上，视觉，和视觉效果，和视觉效果，并且视觉均匀地，和视觉效果均匀地，和视觉效果，并且均匀疼痛。结论：这些发现表明，与更知名的HA处理相比，PRP是OA的一种更有效的治疗方法。较高的基线症状评分，年龄较大（≥60岁），较高的BMI（≥30），较低的Kellgren - Lawrence等级（≤2）和较短的OA耐受（<6个月）与PRP治疗的更大效率显着相关。作者还确定了PRP注射达到峰值效率并优化OA的靶向亚群的时间。需要进一步的高质量RCT来确认OA治疗中PRP的最佳群体。
机器学习模型的类型
机器学习模型是自动化任务的强大工具，使其更加准确和高效。这些模型可以按需求处理新的数据并扩展新的数据，从而提供有价值的见解，以提高随着时间的推移绩效。该技术具有许多好处，包括更快的处理，增强的决策和专业服务。机器学习模型是在看不见的数据集中识别模式以做出决定的软件程序。自然语言处理（NLP）使用机器学习模型来分析非结构化文本并提取可用的数据和见解。图像识别是机器学习的另一种应用，它可以识别人，动物或车辆等物体。机器学习模型需要一个数据集来培训和在优化过程中使用算法，以查找数据的模式或输出。基于数据和学习目标有四种主要类型的机器学习模型：1。**监督模型**：这些模型使用标记的数据来发现输入特征和目标结果之间的关系。2。**分类**：这种类型的模型将类标签分配给看不见的数据点，例如对电子邮件进行分类或预测贷款申请人的信誉。常见分类算法包括： *逻辑回归 *支持向量机（SVM） *决策树 *随机森林 * K-Nearest邻居（KNN）预测使用输入功能作为基础的连续输出变量预测连续输出变量在现实世界中至关重要，例如预测房地产价格，股票市场趋势，股票市场趋势，客户销售速率，销售速度和销售费用和销售。常见回归算法包括：1。回归模型利用这些功能来了解连续变量和输出值之间的关系。他们应用了学习的模式来预测新的数据点。**线性回归**：使用直线建模关系。2。**多项式回归**：使用更复杂的函数（例如二次或立方）用于非线性数据。3。**决策树回归**：一种基于决策树的算法，可预测分支决策的连续输出。4。**随机森林回归**：结合了多个决策树，以确保准确稳健的回归预测。5。**支持向量回归（SVR）**：调整支持向量机概念的回归任务，找到一个密切反映连续输出数据的单个超平面。无标记数据的无监督学习交易。它涉及使用聚类算法进行分组类似的数据点，例如：1。** K-均值聚类**：基于相似性将数据分组为预定群体。2。**分层聚类**：构建群集的层次结构，以轻松研究组系统。3。** DBSCAN（基于密度的空间群集使用噪声）**：即使在缺少数据或异常值的区域，也可以检测高密度数据点。降低维度在处理大型数据集时也至关重要。它降低了维度以维护关键功能，从而更容易可视化和分析数据。技术包括：1。2。** PCA（主要组件分析）**：通过将数据集中在更少的维度中来识别最重要的维度。** LDA（线性判别分析）**：类似于PCA，但专为分类任务而设计。最后，也可以应用无监督的学习来检测异常 - 数据与大多数的点大不相同。在数据分析中对异常值，半监督学习和强化学习的建模得到了奖励，并受到所需的行动的奖励，并对不希望的行为进行惩罚有助于玩家获得最高的回报。这种方法还涉及基于价值的学习，其中像机器人一样的代理商学会了通过获得达到末端并在撞墙时损失时间来浏览迷宫的过程。算法Q学习可以预测每个州行动组合的未来奖励，从而通过重复评估和奖励更新其知识。基于策略的学习采用了不同的途径，重点是直接学习映射到行动的政策。Actor-Critic将策略更新与价值功能再培训结合在一起，而近端策略优化解决了早期基于政策的方法中的高变化问题。深度学习利用人工神经网络识别复杂的模式。诸如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）之类的模型用于图像识别，自然语言处理和顺序数据分析等任务。机器学习模型利用各种功能来输入数据并产生预测，包括线性方程，决策树或复杂的神经网络。学习算法是负责在训练过程中适应模型参数以最小化预测错误的核心部分。培训数据包括输入功能和相应的输出标签（监督学习）或无标记的数据（无监督学习）。目标函数衡量预测和实际结果之间的差异，目的是最大程度地减少此功能。优化过程，例如梯度下降，迭代调整参数以减少错误。一旦受过培训，就会在单独的验证集上评估模型，以评估概括性能。最终输出涉及将训练有素的模型应用于新的输入数据以进行预测或决策。高级机器学习模型包括神经网络，这些神经网络成功地解决了复杂问题，例如图像识别和自然语言处理。卷积神经网络（CNNS）处理符号数据，例如图像，而复发性神经网络（RNN）处理顺序数据（如文本）。长期短期内存网络（LSTMS）识别长期相关性，而生成对抗网络（GAN）通过从现有数据集中学习模式生成新数据。机器学习模型随着时间的流逝而发展，产生了两个网络：一个产生网络数据，另一个区分真实样本和假样品。变压器模型通过随着时间的推移处理输入数据并捕获长期依赖性，从而在自然语言处理中获得了知名度。*医疗保健：机器学习预测疾病，建议治疗并提供预后。机器学习的现实应用程序包括： *金融服务：银行使用智能算法来了解客户的投资偏好，加快贷款批准并检测异常交易。例如，医生可以为患者预测正确的冷药。*制造业：机器学习通过提高效率和确保质量来优化生产过程。*商业领域：ML模型分析大型数据集，以预测趋势，了解营销系统并为目标客户定制产品。机器学习中的挑战包括： *有限的资源和工具，用于上下文化大数据集 *需要更新和重新启动模型以了解新的数据模式 *收集和汇总不同技术版本之间的数据以应对这些挑战，战略规划，适当的资源分配以及技术进步至关重要。
通过基于模型的强化学习
摘要 - 这项研究提出了一种创新的方法，可用于由四个可压缩肌腱驱动的软执行器启用的软四倍机器人的最佳步态控制。柔软的四足机器人与刚性的机器人相比，已广泛认可，可提供增强的安全性，较低的重量以及更简单的制造和控制机制。然而，它们的高度变形结构引入了非线性动力学，使得精确的步态运动控制复合物。为了解决这一问题，我们提出了一种基于模型的新型增强学习（MBRL）方法。该研究采用多阶段方法，包括国家空间限制，数据驱动的替代模型培训和MBRL开发。与基准方法相比，所提出的方法显着提高了步态控制策略的效率和性能。开发的策略既适合机器人的形态，既适合又有能力。这项研究结论是在实际情况下强调这些发现的实际适用性。索引术语 - 四倍的机器人，软执行器，增强学习，步态控制
基于几何模型的手势识别方法
摘要 — 通过技术手段进行手臂和手部跟踪可以收集可用于确定手势含义的数据。为此，机器学习算法主要被研究以寻找最高识别率和最短识别时间之间的平衡。然而，这种平衡主要来自于统计模型，而统计模型很难解释。与此相反，我们提出了 µC 1 和 µC 2，两种基于几何模型的手势识别方法，支持识别过程的可视化和几何解释。我们将 µC 1 和 µC 2 与两种经典机器学习算法 k-NN 和 SVM 以及两种最先进的深度学习模型 BiLSTM 和 GRU 进行比较，实验数据集包含意大利手语 (LIS) 的十个手势类别，每个类别由五名没有经验的非母语手语者重复 100 次，并通过可穿戴技术（传感手套和惯性测量单元）收集。最终，我们在高识别率（> 90%）和低识别时间（< 0.1 秒）之间实现了折衷，这足以满足人机交互的需要。此外，我们基于几何代数详细阐述了算法的几何解释，这有助于对识别过程有所理解。
实施人工智能模型的障碍......
摘要背景电子健康记录 (EHR) 供应商现在向客户组织提供“现成的”人工智能 (AI) 模型。我们的医疗系统在推动最终用户使用嵌入在 EHR 中的新 AI 模型来预测再入院方面面临困难。目标目的是开展一项案例研究，以确定采用/利用的障碍。方法通过采访利益相关者进行定性研究。访谈用于确定相关利益相关者，了解当前的工作流程，确定实施障碍，并制定未来战略。结果我们发现现有的再入院工作流程存在很大差异。一些利益相关者没有进行任何正式的再入院风险评估。其他习惯于使用现有风险评分（如 LACE+）的利益相关者对过渡到新模型感到担忧。一些利益相关者已经建立了可以适应新模型的工作流程，但他们之前并不知道新模型已经投入生产。最终用户表达的担忧包括：模型的预测因素是否与他们的工作相关、是否需要采用额外的工作流程、是否需要培训和变更管理，以及是否可能产生意想不到的后果（例如，由于可能将出院患者过度转诊到家庭保健服务而导致医疗资源利用率增加）。结论 风险分层的人工智能模型，即使设计为“现成的”，也不太可能在医疗保健环境中“即插即用”。在实施过程的早期寻找关键利益相关者并定义明确的用例可以更好地促进这些模型的使用。
数字模型的有效性和可靠性...
摘要介绍：牙科研究模型对于种植治疗计划、固定和可拆卸假体以及正畸诊断、治疗计划和随访至关重要。数字化牙科工作流程已侵入现代牙科治疗，数字化建模促使人们不断进行研究。数字或虚拟模型可以通过各种技术生成。目的：评估使用 CBCT 扫描牙印模或模型生成的三维 (3D) 数字或虚拟模型的有效性和可靠性。方法：使用两种技术获取 3D 虚拟模型文件，包括使用 CBCT 机器扫描印模以及使用同一台 CBCT 机器扫描相应的模型 (N=36)。在所有虚拟模型中测量了四个线性测量值（尖牙到磨牙、尖牙间、磨牙间和垂直尺寸），并与石膏模型的卡尺测量值进行了比较。此外，使用三维建模程序中的最佳拟合匹配，将两种技术的立体光刻 (STL) 文件与从桌面扫描仪获得的文件进行配准。该程序测量虚拟网格之间的平均差异，并通过获得的颜色图进行定性评估。结果：一些线性测量和 3D 偏差分析显示出统计学上的显着差异，但均被认为在临床上可接受。通过 CBCT 扫描铸模创建的虚拟模型表现出较小的差异，范围为 (0.17/ -0.02 mm)，而 CBCT 扫描印模显示平均差异范围为 (0.16/ -0.04 mm)。结论：CBCT 扫描印模和石膏铸模提供了可接受的结果，但模型表面颗粒状。只要使用高精度设备，这两种方法都可以在临床环境中使用。关键词：CBCT、模型、牙印、数字模型、有效性 关键词：CBCT、数字模型、有效性 运行标题：不同的数字模型技术 利益声明：作者声明他们没有利益冲突 资金：作者没有收到这项工作的特定资金。______________________________________________________________________________________ 1.口腔医学、牙周病学、口腔诊断和放射学系助理讲师，亚历山大大学牙科学院，埃及亚历山大。2. noha.elkersh@alexu.edu.eg 3.埃及亚历山大大学牙科学院口腔医学、牙周病学、口腔诊断和放射学系助理教授。4. raniaperio@hotmail.com 5.埃及开罗大学口腔颌面放射学系教授。6. mohamed.zayet@dentistry.cu.edu.eg 7.埃及亚历山大大学牙科学院口腔医学、牙周病学、口腔诊断和放射学系教授
人工智能模型的测试与评估
还有许多其他方面隐藏在水线之下，但它们对于确保模型的质量和可靠性至关重要。这些方面包括模型如何处理不同的错误来源，例如偏差和漂移，模型如何解释其输出和推理，例如可解释性和不确定性，模型如何响应不同的情况和输入，例如延迟和鲁棒性，以及模型如何表示现实世界的问题和数据，例如代表性和弹性。这些方面通常相互关联且复杂，在测试AI模型时需要仔细考虑和评估。测试AI模型不是一项简单的任务，而是一项全面而有效的任务。