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虚拟现实中生理测量、因素、方法和应用的系统评价
生理参数的测量提供了一种客观的、通常是非侵入性的、（至少是半）自动的用户行为评估和利用方法。此外，虚拟现实 (VR) 的特定硬件设备通常附带内置传感器，即眼动追踪和运动传感器。因此，生理测量和 VR 应用的结合似乎很有前景。已有多种方法研究了这种组合对各种应用领域的适用性和好处。然而，可能的应用领域范围，加上潜在有用和有益的生理参数、传感器类型、目标变量和因素以及分析方法和技术是多种多样的。本文对 VR 中生理测量的使用情况进行了系统概述和广泛的最新回顾。我们确定了 1,119 项在 VR 中使用生理测量的作品。在这些作品中，我们确定了 32 种专注于对 VR 应用中常见的体验特征进行分类的方法。本综述的第一部分根据应用领域（即治疗、培训、娱乐、交流和互动）以及生理参数测量的特定目标因素和变量对 1,119 篇作品进行了分类。附加类别总结了适用于所有特定应用领域的通用 VR 方法，因为它们针对的是典型的 VR 品质。在本综述的第二部分，我们分析了用于自动分析和潜在分类的各自方法的目标因素和变量。例如，我们重点介绍了哪些测量设置已被证明足够敏感，可以区分虚拟领域中不同程度的唤醒、效价、焦虑、压力或认知工作量。这项工作可能对所有想要在 VR 中使用生理数据并希望很好地了解以前采用的方法、它们的优点和潜在缺点的研究人员有用。
革新房地产抵押评分
除了预测性能的问题之外，机器学习方法比通常的参数评分方法具有不可否认的优势，因为它们允许显着提高生产率。尤其是，机器学习算法使人可以在严格意义上减少建模阶段之前的数据管理和预处理阶段的时间（Milunovich，2019）1。当然，这并不意味着机器学习可以分配建筑和数据质量控制的工作，这仍然是必要的。为了充分理解这一点，让我们回到负责在大型银行风险部门内建立评分模型的统计学家的传统方法。他工作的第一步是将不同的治疗方法应用于培训数据。是处理缺失或外围值的处理，这需要实施检测，归纳和排除程序。其他治疗方法通常涉及离散解释变量的类别并分散连续变量。对于每个定性变量，将模式分组以减少类的数量并最大程度地提高变量的区分功能。所有连续的解释变量被离散化（Milunovich，2019）2。一方面是捕获潜在的非线性效应，另一方面是减少极值或未校正异常值的影响。根据这些相关性，专家根据简约的原理去除某些冗余变量。类别和离散阈值的数量是通过迭代算法确定的，该算法是为了在目标变量（默认值）和解释变量之间最大化Cramer的V类型关联或卡方统计量的测量。第二步是分析预测因子之间的相关性，以验证这些变量之间的相关性不太相关。第三步是选择分数模型的解释变量（Milunovich，2019）3。在给定的评分模型（例如逻辑回归）下，我们从所有重新加入的变量中选择最佳预测默认值。取决于可用的变量数量，可以手动进行此选择，也可以使用逐步进行自动方法。自动选择通常得到了业务专业知识和对模型的更精细分析（边际效果，优势比）。相反，使用分类树或基于树的算法（例如随机森林）使连续变量离散和分组类别过时。这些技术自主确定模式的最佳离散和分组（Stang等，2022）
抑郁症失眠：客观睡眠和主观睡眠和觉醒的质量与正常控制以及曲唑酮的急性影响
在11名无药物（五名女性，6名男性，6名男性）中，研究了使用多个术语（PSG）和心理测量，客观和主观睡眠和觉醒质量的质量性别匹配的正常对照（五名女性，六名男性）年龄36-75岁（平均年龄为53.0±13.5）。PSG表明睡眠效率降低，总睡眠时间（TST），总睡眠期（TSP）和Sleep Stage S2，以及在TSP，清晨觉醒，S1，S2，S3和睡眠期S1期间的觉醒时增加。主观的睡眠质量以及睡眠和觉醒质量量表（SSA）的自我评估的总分以及早晨和晚上的健康状况，驱动力，情绪，情绪和精细运动活动的情况都恶化了。晚上和早晨的血压，O 2的去饱和指数和周期性腿部运动（PLM）指数增加。在随后的急性急性，安慰剂对照的跨界设计研究中，在患者中研究了100 mg曲唑酮的急性效应，曲唑酮的急性效应是一种静脉蛋白的再摄取抑制剂，并在患者中研究了镇静作用，并在患者中研究了镇静作用。与安慰剂相比，曲唑酮引起了睡眠效率的提高（主要目标变量），TST，TSP和SWS（S3 + S4），以及在TSP，清晨觉醒和S2期间觉醒的降低。除了在几分钟之内，REM持续时间增加，快速眼动（REM）睡眠没有变化。所有呼吸变量都保持在正常范围内。曲唑酮还会改善主观睡眠质量，情感，数值记忆和躯体抱怨。关键的闪烁频率和早晨的舒张压降低。本研究表明，抑郁症引起了客观和主观睡眠和觉醒质量的显着变化，这些变化被100毫克的曲唑酮抵消，因此暗示了抑郁症治疗的钥匙原理。d 2001 Elsevier Science Inc.保留所有权利。
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后
使用机器传热数据数据回归的框架
机器学习（ML）算法正在各个行业中出现，作为传统数据回归方法的强大补充/替代方案。主要原因是，与确定性模型不同，即使没有详细的现象学知识，它们也可以使用。毫不奇怪，在传热应用中也探索了ML算法的使用。在处理复杂几何形状和潜在现象的系统中特别感兴趣（例如流体相变，多相流量，大量结垢堆积）。然而，传热系统提出了需要解决的特定挑战，例如高质量数据的稀缺性，已发表的数据源之间的不一致，输入的复杂（且经常相关）的影响，培训和测试集之间的数据拆分以及有限的划线能力，无法进行统一条件。试图克服这些挑战中的一些，更重要的是，为了提供系统的方法，本文回顾并分析了ML算法在传热应用中的应用中的过去努力，并提出了将其部署的回归框架以估算关键数量（例如传热系数），用于改进热交换器的设计和操作。该框架由六个步骤组成：i）数据预处理，ii）特征选择，iii）数据分裂理念，iv）训练和测试，v）调整超参数，而VI）具有特定指标的性能评估，以支持准确且可靠的模型的选择。相关案例研究涉及缩合传热系数在微囊管中的估计来说明所提出的框架。根据其估计和外推能力对两种数据驱动算法，深神经网络和随机森林进行了测试和比较。结果表明，与过去研究中提出的众所周知的半经验相关性相比，ML算法在预测传热系数方面通常更准确，其中最合适的ML模型的平均绝对误差为535 [𝑊𝑚2𝐾-1]，与使用1061 [𝑊𝑚22-−1]的误差相比，与使用误差相比。在外推方面，所选的ML模型的平均绝对误差为1819 [𝑊𝑚2𝐾-1]，而相关性为1111 [𝑊𝑚2𝐾-1]，表明使用半经验模型的劣势，尽管对比较并不完全适合，但鉴于相关性不适合使用。此外，功能选择还启用了仅取决于可能与目标变量最重要的功能的更简单的模型。需要特别注意，因为部署这些模型时会遇到的过度拟合和有限的外推能力是常见的困难。
预测 ABN3 钙钛矿的带隙 - RSC 出版社
并提出极有可能通过实验实现。19 最近，人们利用第一性原理 DFT 计算来计算某些稀土氮化物钙钛矿 ABN 3（A = La、Ce、Pr、Nd、Pm、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu 和 B = Re、W）的磁矩和热力学稳定性，并提出了它们在氮化物材料领域的众多技术应用。16 在这方面，DFT 现在被认为是一种估算所研究材料的电子和光电特性的优雅方法。电子和光电特性主要由材料的带隙决定。虽然采用局部密度近似 (LDA) 和广义梯度近似 (GGA) 的 DFT 计算低估了 E g 值，33 – 36 但未经筛选的混合函数和 Perdew – Burke – Ernzerhof – Hartree – Fock 交换 (PBE0) 函数会高估化合物相对于其实验对应物的带隙能量。37 – 39 在这方面，使用混合交换关联 (XC) 函数，例如 Heyd – Scuseria – Ernzerhof (HSE)、Becke-3 参数-Lee-Yang-Parr (B3LYP) 和 B3PW91，通过单次 GW (G 0 W 0 ) 近似完成的 DFT 计算可以预测接近实验结果的化合物的 E g 值。 14,33,40 – 48 此类计算的主要缺陷在于它们对计算要求高并且需要高端服务器来运行它们。在这种情况下，机器学习（ML）现在被认为是一种有效的替代途径，可以避免与 DFT 计算相关的固有计算成本，并有助于在材料特性和目标变量（此处为 Eg）之间建立一个简单的模型。49 – 60 尽管最近已成功实施 ML 方法预测氧化物、卤化物钙钛矿和双钙钛矿化合物的带隙，61 – 66 但在预测氮化物钙钛矿的带隙方面尚未发现此类报道。考虑到上述问题，本文旨在从 ML 模型中预测 ABN 3 钙钛矿的带隙。已经进行了 DFT 研究以估计两种新型氮化物钙钛矿 CeBN 3（B = Mo，W）的电子能带结构、Eg 值和光电特性。本文的结构如下：第2节讨论了计算方法，包括ML方法和第一性原理DFT计算。第3.1节分享了ABN 3钙钛矿数据的清理和预处理。第3.2节讨论了ML模型的训练和验证。第3.3节致力于理解两种新发现的氮化物钙钛矿化合物CeBN 3 (B = Mo, W)的结构性质和稳定性。第3节。图4以CeBN 3 化合物的电子能带结构和带隙计算为框架，采用不同层次的DFT理论进行计算。相应的光电特性已在第3.5节中重点介绍。本研究的总体结论已在第4节中讨论。