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World File Search System算法分析
研究基因表达、生物标志物和多分析物测试
代码 编号 描述 CPT 0006M 肿瘤学（肝脏），利用新鲜肝细胞癌肿瘤组织，测定 161 个基因的 mRNA 表达水平，包括甲胎蛋白水平，以算法报告风险分类器 0007M 肿瘤学（胃肠道神经内分泌肿瘤），利用全外周血对 51 个基因进行实时 PCR 表达分析，以算法报告肿瘤疾病指数的列线图 0019M 心血管疾病，血浆，通过基于适体的微阵列分析蛋白质生物标志物，以算法报告高危人群中 4 年发生冠状动脉事件的可能性 0041U 伯氏疏螺旋体，通过免疫印迹检测 5 个重组蛋白组抗体，IgM 0042U 伯氏疏螺旋体，通过免疫印迹检测 12 个重组蛋白组抗体，IgG 0063U 神经病学（自闭症），通过 LCMS/MS 检测 32 个胺，使用血浆，算法报告为与自闭症谱系障碍相关的代谢特征 0108U 胃肠病学（巴雷特食管），全幻灯片数字成像，包括形态分析、9 种蛋白质生物标志物（p16、AMACR、p53、CD68、COX-2、CD45RO、HIF1a、HER- 2、K20）的计算机辅助定量免疫标记和形态学、福尔马林固定石蜡包埋组织，算法报告为进展为高度发育不良或癌症的风险 0170U 神经病学（自闭症谱系障碍 [ASD]），RNA，下一代测序，唾液，算法分析，结果报告为 ASD 诊断的预测概率 0258U 自身免疫（牛皮癣），mRNA，下一代测序，50-100 个基因的基因表达谱，使用粘性贴片进行皮肤表面收集，算法报告为对牛皮癣生物制剂的反应可能性0263U 神经病学（自闭症谱系障碍 [ASD]），16 种中心碳代谢物（即 α 酮戊二酸、丙氨酸、乳酸、苯丙氨酸、丙酮酸、琥珀酸、肉碱、柠檬酸、富马酸、次黄嘌呤、肌苷、苹果酸、S-磺基半胱氨酸、牛磺酸、尿酸和黄嘌呤）的定量测量，液相色谱串联质谱法 (LC-MS/MS)，血浆，算法分析，结果报告为阴性或阳性（针对 ASD 的代谢亚型）0288U 肿瘤学（肺），mRNA，11 个基因（BAG1、BRCA1、CDC6、CDK2AP1、ERBB3、FUT3、IL11、LCK、RND3、SH3BGR、WNT3A）和 3 个参考基因（ESD、TBP、YAP1）的定量 PCR 分析，福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 肿瘤组织，算法解释报告为复发风险评分 0289U 神经病学（阿尔茨海默病），mRNA，通过 24 个基因的 RNA 测序进行基因表达分析，全血，算法报告为预测风险评分 0290U 疼痛管理，mRNA，通过 36 个基因的 RNA 测序进行基因表达分析，全血，算法报告为预测风险评分
人工智能作为胃肠道预测工具......
人工智能 (AI) 已显示出作为各种胃肠道疾病预后工具的巨大潜力，包括结直肠癌、食管疾病、炎症性肠病 (IBD)、肝病和胰腺疾病。AI 算法分析患者数据，以提供有关疾病进展、治疗反应和预后的见解。在胃肠病学中，AI 在上消化道内窥镜检查方面表现出色，在检测食管癌和胃癌方面的表现超过了人类。它提供了癌症筛查和自动报告生成等好处。在 IBD 中，AI 可以预测疾病发作、评估治疗反应并为个体患者量身定制治疗方案。对于肝病，AI 可以识别细微的放射学特征、监测纤维化进展并评估治疗反应模式。在胰腺疾病中，AI 模型可以预测结果、优化手术并实现靶向治疗。将 AI 作为预后工具进行整合可带来诸多优势，例如快速处理大量数据、提高诊断准确性以及帮助进行风险分层和治疗计划。挑战包括伦理考量以及需要通过更大规模的研究进行验证。总体而言，人工智能有潜力彻底改变胃肠道疾病的管理，改善患者的治疗效果和生活质量。
文章利用人工智能对基于智能手机的电化学发光传感器数据进行数据驱动建模
摘要：了解从基于智能手机的电化学发光 (ECL) 传感器提取的多模态数据之间的关系对于开发低成本的即时诊断设备至关重要。在这项工作中，使用随机森林 (RF) 和前馈神经网络 (FNN) 等人工智能 (AI) 算法定量研究 Ru(bpy) 3 2+ 发光体浓度与其实验测量的 ECL 和电化学数据之间的关系。使用一次性丝网印刷碳电极开发了一种带有 Ru(bpy) 3 2+ /TPrA 的基于智能手机的 ECL 传感器。在施加 1.2 V 电压后，同时获得 ECL 图像和电流图。通过 RF 和 FNN 算法分析这些多模态数据，从而可以使用多个关键特征预测 Ru(bpy) 3 2+ 浓度。在 0.02 µM 至 2.5 µM 的检测范围内，实际值和预测值之间实现了高相关性（RF 和 FNN 分别为 0.99 和 0.96）。使用 RF 和 FNN 的 AI 方法能够使用易于观察的关键特征直接推断 Ru(bpy) 3 2+ 的浓度。结果表明，数据驱动的 AI 算法在分析多模态 ECL 传感器数据方面非常有效。因此，这些 AI 算法可以成为建模库的重要组成部分，并成功应用于 ECL 传感器数据建模。
使用机器学习预测空气质量指数。 -ijrpr
空气污染由空气中的化学物质或颗粒组成，这些化学物质或颗粒可能损害人类，动物和植物的健康。它也损坏了建筑物。空气中的污染物采取多种形式。它们可以是气体，固体颗粒或液滴。污染以许多不同的方式进入地球大气层。大多数空气污染是由人类产生的，采取了工厂，汽车或飞机的排放形式。二手香烟烟雾也被认为是空气污染。这些人为的污染来源称为人为来源。自然发生了某些类型的空气污染，例如野火或火山的灰烬。这些称为天然来源。空气污染最常见，在许多不同来源的排放量集中。有时，山脉或高建筑物阻止空气污染散布。这种空气污染通常看起来像是使空气模糊的云。它称为烟雾。“烟雾”一词来自结合“烟”和“雾”。为了预测空气质量，使用了机器学习算法。这些算法分析来自各种污染物的数据，并根据模式和趋势提供预测。常见的机器学习模型包括决策树，XGBoost等。XGBoost，它在预测空气质量方面的高度准确性受到青睐。这些模型使用输入数据，例如污染物水平（例如PM2.5，NO2，CO）来评估空气质量并将其分为不同的水平，从而帮助个人采取适当的措施。
您可以在hackerrank上作弊
hackerrank使用多方面的方法来预防和检测其平台上的作弊，包括人类监测，算法分析和社区参与。该系统雇用了一个专家审阅者团队，他们检查每个提交是否有可疑模式和不一致。Hackerrank还分析了用户行为，例如时间复杂性，代码相似性和性能异常。社区在举报可疑活动和参与讨论以识别作弊者方面起着至关重要的作用。检测到，用户将面临罚款，包括暂停或终止帐户，解决方案重写和IP限制。为了避免检测，用户应该遵守最佳实践，例如原始编码，有效的时间管理，社区资源利用以及定期实践以维持自己的技能。hackerrank通过多层方法保护用户免于作弊，包括人类监测，算法分析和社区参与。该平台通过专家审阅者和自动测试以及潜在的作弊活动的用户报告来检测可疑模式和不一致之处。这种强大的系统使作弊者成功挑战，包括帐户无效，警告和禁令。Hackerrank采取了强有力的措施来防止作弊，包括众多开发人员社区，他们审查和评估解决方案，IP限制，调查和评估来确定潜在的作弊者。被抓住的后果包括帐户无效，警告，对专业声誉的损害和社会嘲笑。此外，该平台的日益普及导致了尝试进行测试的尝试增加，首席执行官Vivek Ravisankar表示：“作弊有所增加，人们对此有所创造力。”为了解决这个问题，Hackerrank正在开发新功能以防止作弊。使用Hackerrank的最佳实践包括专注于学习，参与社区，保持诚实和正直，并通过建设性的反馈和评级来支持他人。通过遵循这些准则，用户可以提高自己的技能，同时在平台内保持积极的声誉。“我们已经开发了一项代码匹配服务，该服务检测了候选人的提交和以前的答案之间的相似性，并标记了可疑匹配。” Ravisankar说。Hackerrank还监视行为，例如某人完成挑战性问题的速度。此外，他们现在拥有监管服务，以防止在线测试中模仿。许多学生的作弊，是由绝望地确保工作的驱使，但可能会导致招聘过程取消资格。为了对抗这一点，Hackerrank正在与Leetcode合作以删除重复的问题时创建自己的练习空间。一些高级开发人员对Hackerrank等平台上的编码测试具有抵抗力，将其视为其专业知识。为了回应，该公司正在将重点转移到现实世界中的问题上。在初中，Hackerrank正在远离深奥的算法问题，而朝着更容易访问的，解决问题的挑战方面。通过这些新类型的测试不再仅需要获得正确的答案；这是关于演示代码质量。雇主希望查看结构良好的可读代码，以在可变命名，州管理和错误处理等领域展示最佳实践。
人工智能在微生物诊断中的应用
微生物诊断需要通过培养、分子分析和成像等技术来识别微生物，这些技术是医疗保健领域的关键领域。它从适当的样本采集开始，并与传统程序遇到几个问题，包括样本处理、培养困难、错误识别和抗菌药物敏感性测试困难。这些传统方法需要人力，治疗往往会延误 [1] 。人工智能 (AI) 通过提供更精确和最新的发现，彻底改变了微生物诊断领域。AI 可以更快地分析数据、模式识别和诊断过程。它对于早期识别疾病、推进治疗、定制治疗和疫情监测至关重要。通过 AI 驱动的算法分析高级数据集，可以快速检测感染、预测疾病爆发并改善治疗方法和结果 [2] 。人工智能在微生物诊断中的应用引发了伦理问题。基本的伦理考虑包括保护患者隐私、解决算法偏见、维护数据安全、促进透明度和确保平等对待。为了维护患者安全，人员监控仍然是必要的 [3] 。随着人工智能的政策和伦理法规在医疗保健领域的实施，它可以在提供精准、个性化的诊断方面发挥关键作用，同时确保患者的权利和获得医疗设备的机会 [4] 。本综述旨在分析人工智能在微生物诊断中的应用。
CSCI 599：用于机器学习的优化
• what is convexity and why is it useful (convex optimization) • why can we train using only mini-batches (stochastic optimization) • why Adam is typically preferred over SGD (preconditioning and adaptivity) • how to train robust ML models (min-max optimization) • explaining feature learning in neural networks (non-convex optimization) • how to train privately on distributed datasets (federated optimization)注意：本课程是理论上的。学习目标本课程将使您通过优化的形式主义来查看机器学习。您将能够分析优化算法并得出其收敛速率。您将学习现代ML中使用的大量算法，并了解它们都旨在实现的权衡。您还将学会在实践中实施它们。建议的准备概率（在数学505A的级别），线性代数和多变量的演算（在数学225的水平上），算法分析（在CSCI 570的级别上）和机器学习（在CSCI 567的水平上）。课程注释类型：信用或信用编号/信用技术熟练程度和所需的硬件/软件您将需要一台可以在本课程中运行Pytorch的笔记本电脑 - 将笔记本电脑带到运动课程。USC计算中心笔记本电脑借贷程序的链接信息。所需的读数和补充材料我们将使用来自多个来源的材料，包括以下教科书的一部分：
Ben Williamson & Rebecca Eynon (2020) 教育、学习、媒体和技术中人工智能的历史线索、缺失环节和未来方向，45：
人工智能已成为日常生活中司空见惯的存在。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、司机和行人如何驾驶以及公民如何领取福利金，这些都是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的，激发了相当多的时代炒作和希望，以及反乌托邦的恐惧，尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然在很大程度上不透明且理解甚少（Rieder 2020）。然而，人工智能的深远社会和伦理影响正变得越来越明显，并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点，例如，工作场所和公共服务的自动化；算法形式的偏见和歧视；不平等和劣势的自动再现；以数据为中心的监控和算法分析制度；无视数据保护和隐私；政治和商业微目标；以及科技公司控制和塑造其所涉足的所有领域和空间的能力，从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体 (Whittaker et al 2018)。人们已经制定了许多道德框架和专业行为准则，试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险，尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在 (Greene, Hoffman & Stark 2019)。
法庭比喻的算法探索和禁忌
摘要目的是使用计算语言学中的方法来确定国防与原告律师在香烟诉讼中部署的修辞策略中的差异。在159项Engle后代试验（2008- 2016年）中的318个结束论点中的方法存档在真相烟草行业文档中，我们计算了频率得分和Mann-Whitney Rho Rho的原告分数与国防语料库的得分，以发现“ tropes”（一边）和“ tireps scrosed scrosed scrosed”或“ tropsiped”（trop）（trop）。结果辩护律师试图使用他或她的朋友和家人证明他或她必须完全意识到吸烟造成的伤害，以便将吸烟者审判。我们表明，“自由选择”，“常识”和“个人责任”仍然是香烟诉讼的关键策略，但是算法分析使我们能够理解如何在不使用这些表达式的情况下部署这些策略。行业律师很少提及个人责任，但通过谈论他们假设的个体吸烟者和“风险”做出的“决定”，从而间接地调用了该概念。结论定量分析可以揭示法庭修辞中迄今的隐藏模式，包括代词的武器和系统避免某些术语，例如“利润”或“客户”。虽然香烟制造商使用专注于个体吸烟者的单词，但原告的律师会将其重新定位为行业。我们展示了言语的看似琐碎的部分（例如代词）是如何提到家人的引用，或者诸如“真相”和“事实”之类的词被武器供诉讼中使用。
AI增强库存和需求预测：使用AI优化库存管理并预测客户需求
人工智能（AI）的出现已经迎来了各个行业的效率和准确性的新时代，库存管理和需求预测处于这些进步的最前沿。传统库存管理技术通常依赖于历史数据和简单的统计模型，在解决当代市场的动态和复杂性方面缺乏（Chopra＆Meindl，2016年）。AI具有先进的算法和机器学习能力，为这些关键业务功能提供了一种变革性的方法。本文探讨了AI技术在优化库存管理和预测客户需求方面的集成。AI增强库存管理涉及应用各种AI技术，例如机器学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉和机器人技术工艺自动化（RPA）（RPA）（Ivanov等，2017）。机器学习算法分析了大量的历史数据，以识别模式和趋势，从而可以在库存水平上进行更准确的预测和调整。NLP流程从社交媒体和客户评论等来源提供非结构化数据，以更深入了解市场趋势和客户偏好（Cambria＆White，2014年）。计算机视觉技术有助于实时监视库存水平并通过视觉数据识别差异，而RPA自动化了重复的任务，例如订单处理和库存跟踪，从而降低了人为错误和提高效率（Aguirre＆Rodriguez，2017年）。本文重点介绍了通过AI实施实现的预测准确性和库存周转率的重大改善，并讨论了对供应链管理的未来影响。