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AI驱动的投资算法对市场的影响...
I.引言人工智能（AI）的出现已经彻底改变了各个部门，财务是受影响最大的部门之一。使用机器学习和深度学习等先进技术的AI驱动投资算法在金融市场上已经变得越来越普遍。这些算法分析了大量数据集，识别模式并以远远超出人类能力的速度执行交易。这种转型提出了有关AI对市场效率的影响的关键问题，这是市场价格如何反映所有可用信息的关键衡量标准。市场效率是现代财务理论的基石，认为资产价格应迅速适应新信息，以确保资源的公平估值和最佳分配。AI在投资策略中的应用有望提高预测和交易决策的准确性，从而有可能提高市场效率。但是，AI的引入也引入了挑战，包括增加市场波动和新型系统风险的出现。本文通过分析经验数据，比较AI驱动的投资算法对市场效率的影响，比较AI驱动和传统的交易方法，并探讨对市场稳定性和监管框架的广泛含义。
职业疗法对长期神经条件的个体的作用
留在继脑和脊髓损伤恢复中心•位于佛罗里达州坦帕市•一个PT，两个PTA，一名OT，四名教练•非营利，门诊门诊神经治疗设施•由脊髓损伤遭受长期神经学条件的老兵创立SCI，TBI，CVA，MS，PD）•使用以客户为中心的，基于活动的治疗干预措施
疾病严重程度和疾病改良疗法对SMA患者肌生抑素水平的影响
1成人神经病学部，城堡医院，1 Boulevard du 12e de ligne，4000 Liege，比利时2 Mduk牛津牛津神经肌肉中心，儿科学系，NIHR牛津生物医学研究中心，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学laurent.servais@paediatrics.ox.ac.uk 3 Nihr Great Ormond Street医院生物医学研究中心和英国伦敦大学WC1N 1EH的伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所； Virginie.mariot@ucl.ac.uk 4 Neuromuscular Center，Citadelle Hospital，1 Boulevard du 12e de Ligne，4000 Liege，比利时； laura.buscemi@citadelle.be 5 Neuromuscular Center，Paediatrics，Liège大学医院，Li fe e ge大学医院，BOULEVARD DU 12E DE LIGNE，4000 LIEGE，BELGIUM，BELGIUM *通信 *通信：‡这些作者也为这项工作做出了同样的贡献。
生酮代谢疗法对精神分裂症和双相情感障碍心理健康和代谢结果的影响：一种随机对照临床试验方案
1汤斯维尔大学医院和健康服务局，心理健康服务小组，昆士兰州卫生组织，澳大利亚昆士兰州汤斯维尔，澳大利亚汤斯维尔，2精神神经科学实验室，澳大利亚澳大利亚热带健康与医学研究所，公共卫生，医学和兽医学院，医学和兽医学院，詹姆斯维尔大学，詹姆斯维尔，澳大利亚汤斯维尔，澳大利亚，QLD，QLD，QLD，澳大利亚，医学院，医学院，医学院，医学院，Q.科学，詹姆斯·库克大学（James Cook University，James Cook University，澳大利亚汤斯维尔，澳大利亚汤斯维尔，5个母校医院，Aurora Healthcare和James Cook University，Townsville，QLD，澳大利亚，6个环境与生命科学学院，工程学，科学与环境学院，纽卡斯尔大学，卡拉格尔大学，卡拉格尔大学，新南威尔士州卡拉格汉，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，邮政工程师，纽约市，澳大利亚7号。昆士兰州，澳大利亚，9号临床脑科学中心，爱丁堡大学，爱丁堡大学，英国爱丁堡大学，10代谢精神病学，精神病学和行为科学系，斯坦福大学医学院，加利福尼亚州帕洛阿尔托大学医学院，加利福尼亚州帕洛阿尔托，加利福尼亚州，美国，美国，11个麦克莱恩医院，美国哈佛大学，美国马萨诸塞州贝尔蒙特医学院
使用多种方法对糖尿病患者的预测
摘要本研究使用Babulu Puskesmas UPT的患者数据讨论了使用多线性回归方法的糖尿病患者的预测。这项研究的目的是使用Babulu Puskesmas UPT上的多个线性回归方法为糖尿病患者建立预测系统，并查看如何将预测模型应用于Upt Puskesmas Babulu的糖尿病患者。本研究中使用的研究方法是数据库（KDD）方法中的知识发现，该方法具有多个阶段，例如数据选择阶段，预处理阶段，数据转换阶段，数据挖掘阶段，评估阶段，然后是部署和实施阶段。这项研究中的数据收集技术是访谈技术，私人数据和文献研究。这项研究的结果是获得R2精度值为75％，然后获得93％的精度模型，精度为90％，召回95％和F1得分的评估结果92％。对于预测模型也可以应用于为糖尿病患者构建预测系统，但需要调整使用舍入方法，以便所得的输出可以显示1或0的值。除了系统中的输出外，偶尔会产生负值，因为数据变量与其他几个变量具有负相关性。关键字：糖尿病预测，机器学习
使用机器学习算法对印度GDP进行预测分析
摘要。在这项研究努力中，机器学习算法 - 特别是线性回归，随机森林回归和梯度提升回归 - 可以预测印度国内生产总值的未来轨迹。采用广泛的数据集，该数据集结合了历史GDP，人均收入，进口，出口和GDP增长率，该研究旨在评估每个模型的预测精度。将数据预处理和模型培训，评估指标将用于并置这些模型的功效。这项研究对这些算法在预测印度GDP方面的熟悉性产生了有见地的观点，为决策者和经济学家提供了有价值的信息，以做出明智的决定。在这种情况下，最准确的预测模型和关键经济指标的识别至关重要。
使用基于过滤器的试剂盒和冷却方法对黑曲霉 DNA 进行质量和数量分离 Renatasya Silviana Herningtyas、Muhammad Taufiq Qur
提交日期：2023 年 11 月 13 日 修订日期：2024 年 4 月 6 日 接受日期：2024 年 6 月 22 日 摘要 聚合酶链式反应 (PCR) 是提高检测真菌感染（例如由黑曲霉引起的感染）灵敏度的重要技术。纯 DNA 和 DNA 分离技术的可用性是实施 PCR 的重要因素。本研究旨在比较使用基于过滤器的试剂盒方法和冷却分离黑曲霉 DNA 的质量和数量。实验研究设计使用琼脂糖凝胶电泳 (1.5%) 对 DNA 分离物进行定性测试，使用紫外可见分光光度计 (波长为 260 nm 和 280 nm) 进行定量 DNA 测试。数据分析比较了两种方法分离的 DNA 的定性和定量结果。结果表明，两种分离方法中都存在 DNA 带，基于过滤器的试剂盒方法中的带较粗使用基于过滤器的试剂盒分离后的 DNA 平均浓度 (6,478 ng/μl) 高于冷却方法 (5,994 ng/μl)。基于过滤器的试剂盒中的 DNA 纯度 (1.7) 也高于冷却方法 (1.1)。基于过滤器的试剂盒方法含有支持成功分离 DNA 的化学成分。可以得出结论，基于过滤器的试剂盒方法比冷却方法产生的黑曲霉 DNA 分离物质量更好、数量更多。这些发现意味着基于过滤器的试剂盒可能是实验室应用中分离黑曲霉 DNA 的更好选择。关键词：黑曲霉；冷却方法；基于过滤器的试剂盒 1. 简介
使用经典方法对 MRI 图像进行脑肿瘤分类...
摘要。脑肿瘤是神经系统疾病中的重要威胁，需要准确分类才能有效诊断和治疗。本研究探索了使用经典局部二值模式 (CLBP) 和卷积神经网络 (CNN) 进行脑肿瘤分类，以及使用经典 LBP 和 HOG（方向梯度直方图）从 MRI 图像中提取纹理特征。这些方法能够熟练地捕捉对肿瘤识别至关重要的局部和全局纹理模式。我们提出的框架包括三个关键步骤：图像预处理、通过 CLBP 进行特征提取和利用 CNN 进行分类。对公开的脑肿瘤数据集的评估显示了令人印象深刻的 95.6% 的肿瘤分类准确率，证实了 CLBP+CNN 方法的有效性。该方法对增强临床诊断和治疗计划具有良好的意义。此外，我们提出了未来的扩展，包括 DLBP 和 LBP 等 CLBP。DLBP 引入了一个参数“D”，表示像素距离，而 LBP 则在指定范围内改变像素值。此外，还利用 ANN、AlDE 和 LDA 分类方法探索了肿瘤分类，未来有望将 MRI 图像中的 DLBP、LBP 和 CLBP 提取纳入数据集
采用游戏化方法对 1 型糖尿病青少年进行治疗性教育干预的影响
莫妮卡·帕拉西奥-马科 1 、尤兰达·库托-罗森德 2 、雅各布·佩雷斯-桑切斯 1 、海伦娜·科斯塔-文图拉 1 、哈维尔·加西亚-马丁内斯 1 、拉奎尔·科里皮奥 1*
推荐引用 推荐引用 Duell, J., Fan, X., Burnett, B., Aarts, G., & Zhou, S. (2021) ‘可解释的人工智能方法对电子健康记录分析的解释比较’，2021 年 IEEE EMBS 国际生物医学和健康信息学会议 (BHI)，。网址为：https://doi.org/10.1109/bhi50953.2021.9508618 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您，可供开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注，但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中，我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较，作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集，我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明，所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征；它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索，以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录