XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System猜测
MSFCALC：一种在线工具预测NCD医疗用品
预测和准备药物订单的过程是手动且耗时的：涉及大量讨论，来回交换各种Excel文件以及多个级别的多个利益相关者的验证。此外，来自不同位置和文化的医生之间处方习惯的差异可能会导致预测和实际消费之间的显着差距。在新任务或新程序的背景下，此任务更具挑战性，因为缺乏可靠的处方（消费）数据来指导预测。当没有消费数据时，MSF员工不知道会发生什么，他们很难做出明智的猜测来准备第一阶。
生态学会 eV - 生态学会 - GfÖ
如果社会能够反思自身的优势，即基于证据进行理性辩论，那么它就能在政治决策中发挥作用。令人惊讶的是，即使在启蒙运动之后的 250 年里，人们仍然越来越重视情绪、猜测，甚至是明显错误的主张，基于可验证发现的理性声音比以往任何时候都更加重要。鉴于全球许多生态系统遭到破坏，对于我们的科学分支来说尤其如此。因此，生态学必须比以前更多地参与社会讨论，以便在论证上和在科学发现的基础上促进政治决策，抵消对生态系统的威胁和相关的物种灭绝。
Vitae（2024年2月20日）Adam M. Goldstein Princeton ...
凯蒂·唐纳利（Katie Donnelly）。即将到来。2023。“联邦学生贷款还款和社会分层的收入驱动还款计划的行政负担” RSF：罗素SAGE基金会社会科学杂志9（4）：86-111。 https://doi.org/10.7758/rsf.2023.9.4.04 Goldstein，Adam和Carly Knight。2023。“繁荣，半身，重复：市场曲目和猜测的周期。”美国社会学杂志128（5）：1430-1471。 https://doi.org/10.1086/723953 Schneiberg，Marc，Adam Goldstein和Matt Kraatz。2023。“拥抱市场自由主义？
使用 2D CNN 检测早期阿尔茨海默病
摘要 目标 为了在计算资源的获取方面公平地采用医学人工智能 (AI) 算法，所提出的方法基于二维 (2D) 卷积神经网络 (CNN)，该方法可以更快、更便宜、更准确地检测早期阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI)，而无需使用大型训练数据集或昂贵的高性能计算 (HPC) 基础设施。方法 所提出的模型使用标准化的阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 数据集，并使用 Brain Extraction Tool V.2 方法进行额外的头骨剥离。2D CNN 架构基于 LeNet-5，使用了 Leaky Rectified Linear Unit 激活函数和 Sigmoid 函数，并在每个卷积层之后添加了批量归一化以稳定学习过程。通过手动调整所有超参数对模型进行了优化。结果 从准确率、召回率、精确率和 f1 分数方面对模型进行了评估。结果表明，该模型预测 MCI 的准确率为 0.735，通过了 0.521 的随机猜测基线，预测 AD 的准确率为 0.837，通过了 0.536 的随机猜测基线。讨论 所提出的方法可以帮助临床医生在 AD 和 MCI 的早期诊断中具有足够高的准确率，基于相对较小的数据集，并且不需要 HPC 基础设施。这种方法可以减轻差异并实现医疗算法采用的公平性。结论 医疗 AI 算法不应只关注准确性，还应评估它们如何影响差异并在采用过程中实现公平性。
数字颠覆：政府需要做什么？
过去几十年来，随着计算能力、连通性、移动性和数据存储容量的快速发展，数字技术为提高生产率和改善生活水平提供了机会。但它们也带来了加剧不平等和劳动力和资本错位的风险。关于技术影响的猜测往往受到极端乐观或悲观的影响。20 世纪 30 年代，几个国家热情地尝试使用新火箭技术投递邮件，1959 年，美国试验了通过巡航导弹投递邮件，这一提议现在可能被视为滑稽可笑。委员会试图避免对当前数字技术的影响发表过于兴奋或可怕的观点，同时认识到其明显的潜力。
气候变化的自然原因 - 他们应该责备吗？
a。要求学生猜测他们认为自然原因在多大程度上 - 米兰科维奇周期，火山喷发和太阳活动 - 负责？，您可以简单地让他们喊出“一半的一半，大部分……”等，甚至是百分比，如果他们愿意的话 - 没有科学的，只是考虑当今的气候变化的程度是自然的人与人类。当您收集猜测时，请继续视频b。在3:00再次停止视频。他们现在怎么看？（nb：太阳辐射线不在图表上：虽然平均略微上升，但它在该零度的零度线周围上下循环。学生将在下一个活动中看到太阳辐射的情节。）