XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System诊断模型
基于机器学习的诊断模型...
脑血管疾病（如中风）是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因之一，可以预防和治疗。早期识别中风并及时治疗有助于减轻疾病负担并改善临床疗效。由于机器学习技术可用于识别中风，因此近年来引起了广泛关注。该项目的目标是寻找可靠的技术、算法和特征，以协助医务人员就中风预防和治疗做出明智的决定。为了实现这一目标，我们创建了一个早期中风识别系统，该系统使用脑部 CT 扫描结合遗传算法和双向长短期记忆 (BiLSTM) 在极早期识别中风。基于神经网络的遗传方法用于识别图像中与分类最相关的方面。随后将这些特征纳入 BiLSTM 模型。为了评估系统的整体功效，采用了所有这些标准。建议的诊断方法的准确率为 96.5%。此外，我们还根据朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和逻辑回归评估了建议模型的性能。
机器学习和基于 MRI 的 ADHD 诊断模型：我们已经到达了吗？
标题：机器学习和基于 MRI 的 ADHD 诊断模型：我们到达了吗？作者：Yanli Zhang-James 1、Ali Shervin Razavi 2,3、Martine Hoogman 4,5,6、Barbara Franke 4,5,6 和 Stephen V Faraone 1,2* 附属机构：1. 纽约州立大学上州医科大学精神病学和行为科学系，纽约州雪城 2. 纽约州立大学上州医科大学神经科学和生理学系，纽约州雪城 3. 纽约州立大学上州医科大学 MD-PhD 项目，纽约州雪城 4. 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心人类遗传学系 5. 荷兰奈梅亨 Donders 大脑、认知和行为研究所 6. 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心精神病学系 通讯作者：Stephen V. Faraone，博士。纽约州立大学上州医科大学 750 E Adam St, Syracuse, NY, 13210 315-464-3113, 315-849-1839 (传真) sfaraone@childpsychresearch.org 简称：MRI 注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 分类器 * 通讯作者
基于Word2vec和Stacking集成学习的文本驱动的飞机故障诊断模型
摘要：传统的飞机维修保障工作主要基于结构化数据。非结构化数据，如文本数据，尚未得到充分利用，这意味着资源的浪费。这些非结构化数据蕴含着巨大的故障知识库，可以为飞机维修保障工作提供决策支持。因此，本文提出了一种基于文本的故障诊断模型。所提方法利用Word2vec将文本单词映射到向量空间，然后将提取的文本特征向量输入基于堆叠集成学习方案的分类器。使用真实的飞机故障文本数据集验证了其性能。结果表明，所提方法的故障诊断准确率为97.35％，比次优方法提高了约2％。
机器学习，用于开发失代偿性心力衰竭或慢性阻塞性肺部疾病的诊断模型。
信号：HR，OX和它们之间的归一化差异。从这三个时间信号中的每个信号中，时间（平均值和标准偏差）和频率域的特征（第一和第二谐波的特征，所有谐波的总和和对归一化快速傅立叶型[FFT]信号的正常成分分析的六个第一个索引[PCA]的六个索引。因此，获得了每个阶段的13个特征（每次评估的总计26个特征）。标记和要检测到的事件的定义
机器学习用于开发诊断模型的心力衰竭或慢性阻塞性肺部疾病的加剧
心力衰竭（HF）和慢性阻塞性肺疾病（COPD）是两种慢性疾病，对普通人群有最大的不良影响，并且早期发现其代偿性是一个重要的目标。但是，很少有诊断模型实现了足够的诊断性能。该试验的目的是开发基于生理参数的机器学习技术的心力衰竭或COPD加剧的诊断模型。招募了135名因心力衰竭和/或COPD加重而住院的患者。每位患者接受了三项评估：一名在代偿阶段（在住院期间），在补偿阶段（在家中，出院后30天）更连续两名。在每次评估中，心率（HR）和氧饱和度（OX）在步行期间连续记录（用脉搏血氧仪）记录6分钟，然后恢复4分钟。为开发诊断模型，最初通过分类算法选择了与HR和OX相关的预测特性。潜在的预测因素包括年龄，性别和基线疾病（心力衰竭或COPD）。接下来，通过不同的机器学习技术开发了诊断分类模型（补偿阶段与代偿阶段）。根据灵敏度，特异性（E）和准确性（a）评估了开发模型的诊断性能。分析中包括来自22例死亡人力衰竭患者的数据，25例COPD加重患者，两种含量为13例，两种代偿性病变。选择了19个。年龄，性别和基线疾病没有为模型提供更大的歧视能力。S和E值以上80％的技术是逻辑回归（S：80.83％; E：86.25％; A：83.61％）和支持向量机（S：81.67％; E：85％; A：A：82.78％）的技术。诊断模型开发了良好的诊断性能，用于代偿性HF或COPD加重。据我们所知，这项研究是第一个报告可能适用于COPD和HF患者的代偿诊断模型的诊断模型。但是，这些结果是初步的，并有必要进一步研究以确认。
FF16D64B-25BB-43C9-B84F-C628DB098916.PDF
心脏听诊是一种无创，方便且低成本的心脏瓣膜疾病的方法，它可以在早期诊断心脏瓣膜的异常。但是，听诊的准确性取决于心脏病学家的专业精神。偏远地区的医生可能缺乏正确诊断的经验。因此，有必要设计一个系统来协助诊断。TIS研究提出了一种计算机辅助心脏瓣膜疾病诊断系统，包括心脏声音获取模块，训练有素的诊断模型和软件，可以诊断四种心脏瓣膜疾病。在这项研究中，收集了包含FVE类别的心脏声音类别的训练数据集，包括正常，二尖瓣狭窄，二尖瓣反流和主动脉狭窄心脏声音。卷积神经网络Googlenet和加权KNN用于单独训练模型。对于通过卷积神经网络训练的模型，时间序列心脏声音信号基于连续小波变换转换为时频缩放图，以适应Googlenet的体系结构。对于通过加权KNN训练的模型，手动提取时间域和时频域的特征。基于卡方测试的十项选择选择，以获得更好的功能。此外，我们设计的软件使医生可以上传心脏声音，可视化心脏声波形并使用模型来获取诊断。使用准确性，灵敏度，特异性和F 1分数指标的模型评估是在两个训练有素的模型上进行的。te结果表明，经过修改的Googlenet训练的模型优于其他人，总体准确性为97.5％。诊断四种心脏瓣膜疾病的平均准确性，灵敏度，特异性和F 1得分分别为98.75％，96.88％，99.22％和97.99％。 TE计算机辅助诊断系统，具有心脏声音获取模块，诊断模型和软件，可以可视化心脏声波并显示参考诊断结果。 可以帮助诊断心脏瓣膜疾病，尤其是在缺乏熟练医生的偏远地区。诊断四种心脏瓣膜疾病的平均准确性，灵敏度，特异性和F 1得分分别为98.75％，96.88％，99.22％和97.99％。TE计算机辅助诊断系统，具有心脏声音获取模块，诊断模型和软件，可以可视化心脏声波并显示参考诊断结果。可以帮助诊断心脏瓣膜疾病，尤其是在缺乏熟练医生的偏远地区。
用于智能运营规划和...的数字孪生方法
数字孪生范式旨在融合从传感器数据、物理模型和正在使用的机械部件的操作数据中获得的信息，以便就部件的健康管理和操作做出明智的决策。在本文中，我们讨论了一种基于数字孪生的机械系统操作规划方法，以实现：a）具有成本效益的维护计划，以及b）系统的弹性运行。由于机械系统的属性及其运行参数、负载和环境本质上是随机的，我们的方法包括概率损伤诊断、概率损伤预测和不确定性下的系统优化。作为一个说明性示例，我们考虑金属部件中的疲劳裂纹扩展问题。我们讨论了一种基于超声导波的概率裂纹诊断框架，该框架可以处理诊断过程中的随机和认知不确定性。我们建立了一个高保真有限元模型来模拟压电效应和超声导波传播。我们使用对物理孪生进行诊断实验获得的测试数据来校准诊断模型中的误差。我们使用修正后的诊断模型对裂纹扩展进行贝叶斯诊断，考虑到被测量噪声破坏的数据，并融合来自多个传感器的信息。我们建立了一个基于有限元的高保真单轴裂纹扩展模型
基于神经影像的中风识别
摘要：中风诊断是一个时间紧迫的过程，需要快速准确地识别以确保及时治疗。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经图像识别中风。早期识别和及时干预对于改善中风患者的预后至关重要，但目前的诊断技术，如 CT 和 MRI 扫描，通常需要耗时的专家分析。这些延迟可能会限制治疗的效果，特别是在分秒必争的急性病例中。问题在于需要更快、更可靠的诊断工具，这些工具可以高精度地分析神经影像数据，并尽量减少人工干预。机器学习，特别是深度学习，通过自动化中风检测过程，为解决这一差距提供了一种有希望的解决方案。我们采用了一种综合方法，利用 Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN) 算法来分析神经影像并预测中风的发生。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经影像识别中风，利用卷积神经网络 (CNN) 的强大功能，采用 Inception V3 和 MobileNet 架构。 Inception V3 以其通过深度卷积层捕获复杂图像特征的能力而闻名，而 MobileNet 则针对效率和速度进行了优化，它们被用于处理大量脑部扫描数据集。该模型在这些神经影像数据集上进行训练，以区分健康的脑组织和受中风影响的脑组织。这两种架构的结合既可以进行详细分析，又可以快速处理，使该模型能够适应临床环境。结果表明，该模型在中风识别方面取得了很高的准确率，证明了其有潜力帮助医疗保健专业人员更快、更准确地诊断中风。通过将这种机器学习模型整合到现有的诊断工作流程中，它可以显著缩短诊断时间，实现更早的治疗，并最终改善患者的治疗效果。我们的模型有可能改善患者的治疗效果并减轻中风的经济负担。通过利用这些先进的机器学习技术的力量，该模型旨在提高中风诊断的效率和准确性，与传统方法相比。关键词：中风识别、机器学习、神经影像、诊断模型、Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN)
土壤有机碳和矿物相关有机物中氮稳定的机制 - 相关的见解，从相位空间中进行建模
摘要。了解土壤中植物来源的碳（C）和氮（N）转化和稳定的机制对于预测土壤气候变化的土壤能力并支持其他土壤功能是基础。植物残基和颗粒有机含量（POM）的分解有助于在土壤中形成与矿物相关（平均更稳定）有机物（MAOM）的形成。mAOM是由溶解有机物（离体途径）或微生物坏死和生物产物（体内途径）与矿物质和金属胶体的结合形成的。这两种土壤有机物（SOM）稳定途径中的哪一个更为重要，在哪些条件下是一个开放的问题。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的诊断模型，以描述MAOM中的C和N动力学，这是残基和POM分解动力学的函数。专注于土壤阶层之间的关系（即在相空间中进行建模），而不是时间传播可以隔离稳定的基本过程。使用此诊断模型与36项研究的数据库结合使用，其中残基C和N被跟踪到POM和MAOM中，我们发现MAOM预先由Microbes De-Necromass促进，由Microbes De-Necromass推动，由Microbes de-Relembobes de-Ros-Ros-Ros-Coles coless colembles和POM。在黏土土壤中，该体内途径的相关性较高，但在富含C的土壤中和N量添加的残基中较低。总的来说，我们在相空间中的新型建模被证明是对土壤C动力学的机械研究的合理诊断工具，并支持了当前对Micro-
可解释人工智能方法概述 全局‐局部‐前瞻 ...
信任 – 可解释性是信任的先决条件（由 Ribeiro 等人 (2016) 提出）；信任如何定义？信心？ 因果关系 – 从纯观察数据推断因果关系已得到广泛研究（Pearl，2009），但它在很大程度上依赖于先验知识 可转移性 – 人类具有更高的概括能力，可以将学到的技能转移到全新的情况中；将其与例如进行比较CNN 对对抗性数据的敏感性（请记住，我们在现实世界中很少有 iid 数据 信息量 – 例如，诊断模型可以通过指出类似案例来支持诊断决策，从而为人类决策者提供直觉 公平和道德决策 – 为评估算法自动生成的决策是否符合道德标准而进行的解释