XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测值
基于临床生物标志物Ozhan 1，Fatma Hilal Yagin 2 1 1 1
在这项研究中，它的目的是根据机器学习（ML）对癌症进行分类，并通过使用前列腺癌患者使用危险因素来确定最重要的风险因素。使用了100例前列腺癌患者的临床数据。使用随机森林（RF）算法创建了一个预测模型，以对前列腺癌进行分类。使用平衡子采样通过蒙特卡洛交叉验证（MCCV）获得模型的性能。在每个MCCV中，使用样品的三分之二（2/3）来评估该特征的重要性。为了评估模型的性能，计算了ROC曲线（AUC）标准（包括预测类概率和混淆MATRIX）下的模型，准确性，灵敏度，正面预测值，负预测值，F1评分和面积。检查结果时，从RF模型获得的灵敏度，特异性，正预测值，负预测值，准确性，F1得分和AUC值分别为0.89、0.84、0.77、0.93、0.86、0.86、0.83和0.88。区域，周长和质地是区分前列腺癌的三个最重要的风险因素。结论，当RF算法可以成功预测前列腺癌时。由RF模型确定的重要风险因素可能有助于前列腺癌患者的诊断，随访和治疗研究。
AI检测的胸部X射线异常的系统优先级用于优化的肺癌检测
表1：胸部X射线发现的三种优先策略中AI系统的性能指标，包括灵敏度，特异性，正预测值（PPV）和负预测值（NPV）。ppv：阳性预测价值 - 真正阳性的AI阳性病例的比例。npv：负预测价值 - 真正负面因素的AI阴性案例的比例。fpr：误报率 - AI标记的非癌症案件的比例。fnr：假阴性率 - AI错过的癌症病例的比例。
2021/2022 年冬季太阳能行业动态
注：E = 估计值，P = 预测值。条形图表示使用国家级估计值进行分析的中位数预测值。误差线表示高低预测值。并非所有来源都包含所有类别的数据。资料来源：BNEF，《2021 年第四季度全球光伏市场展望》，2021 年 11 月 25 日；高盛股票研究部，《美洲清洁技术：2021 年太阳能展望》，2022 年 1 月 9 日；Solar Power Europe，《2021-2025 年全球太阳能市场展望》，2021 年 7 月 20 日；InfoLink，2021 年 12 月 27 日；IEA，《2021 年可再生能源》，2021 年 12 月；Rystad Energy，2021 年 10 月 26 日，Wood Mackenzie 和 SEIA 的《美国太阳能市场洞察》，2021 年第四季度。
药物靶标的定量预测模型...
交互作用，这与从数据集收集的数据信息一致。这表明本文构建的最佳模型可以准确地用于DTI的定性预测。但是，如图5和图6，占| D |的百分之八十分配为1.5-2.0。差异范围在2.0之内，为98.95％（EC50）96.63％（kd）| D |分别。这表明预测值和实验值之间存在误差。对预测和实验数据的进一步比较表明，所有预测值都大于实验真实值，并且在一定的误差范围内。原因可能是由于用于将数据存储在不同数据库中的不同标准而导致的系统错误。可以用校正因子设置该案例 - 所有差异的平均值
税收和收入模块摘要关键要点：MARA...
到 2030 财年，使用 eREMI 人口预测的预测值比使用 IHS 人口预测的预测值高出 8300 万美元。到 2040 财年，这一差异将增长到 2.04 亿美元。在新冠疫情之前，一般基金收入翻倍时间为 16 年。根据 IHS 人口估计，与 2019 财年一般基金收入相比，新的翻倍时间为 17 年，使用 eREMI 人口基线预测则为 16 年。在 IHS 和 eREMI 人口假设下，对个人所得税的依赖都在持续增长。在这两种情况下，到 2030 财年末，个人所得税将占一般基金收入的 67.0%，而 2021 财年末为 60.0%。到 2040 财年，这一比例将增长到 74.0%。
研究文章 用于分析结肠内窥镜图像以检测与肠易激综合征相关的变化的人工智能模型
IBS 不被认为是一种器质性疾病，通常在下消化道内镜检查中没有异常，尽管最近有报道称 IBS 患者出现生物膜形成、菌群失调和组织学微炎症。在本研究中，我们调查了人工智能 (AI) 结直肠图像模型是否可以识别与 IBS 相关的微小内镜变化，这些变化通常无法被人类调查者检测到。研究对象根据电子病历确定，分为 IBS（I 组；n = 11）、以便秘为主的 IBS（IBS-C；C 组；n = 12）和以腹泻为主的 IBS（IBS-D；D 组；n = 12）。研究对象没有其他疾病。获取了 IBS 患者和无症状健康受试者（N 组；n = 88）的结肠镜检查图像。使用Google Cloud Platform AutoML Vision（单标签分类）构建AI图像模型，计算敏感度、特异度、预测值和AUC。为N组、I组、C组和D组分别随机选择了2479、382、538和484张图像。区分N组和I组的模型的AUC为0.95。I组检测的敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为30.8%、97.6%、66.7%和90.2%。区分N组、C组和D组的模型的总体AUC为0.83；N组的敏感度、特异度和阳性预测值分别为87.5%、46.2%和79.9%。使用图像 AI 模型，IBS 的结肠镜检查图像可以在 AUC 0.95 处与健康受试者区分开来。需要进行前瞻性研究以进一步验证这种外部验证模型在其他机构是否具有类似的诊断能力，以及是否可以用它来确定治疗效果。
诊断医学人工智能
由于医疗 AI 系统可以学习许多疾病模式，因此它们能够诊断出相对不确定的病例。机器学习方法“对大量变量中微小变化产生的模式非常敏感”（Bruuffaerts，2018 年）。通过考虑大量数据集进行学习，诊断医疗 AI 系统可以识别和描述临床实践中可能出现的许多不同病例。2017 年的一项研究表明，医疗 AI 作为诊断工具具有巨大的前景；研究中使用的诊断医疗人工智能系统对早期食管肿瘤（食管癌的早期阶段）的总体诊断准确率为 79.38%，灵敏度、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为 73.41%、83.54%、72.09% 和 84.44%（Zhang et al.，2017）。
智能移动终端人工智能工业应用能力测试方法研究
一种智能终端AI行业应用能力测试方法及系统。该方法包括以下步骤： 根据标准智能终端设备在不同设备参数下执行不同AI行业应用的温度变化值，构建标准智能终端设备的设备参数与温度变化。关联模型； 获取待测智能终端设备的设备参数，并基于标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关联模型，得到待测智能终端设备的温度变化预测值； 测量智能终端设备执行不同AI行业应用时的温度变化实际值； 根据温度变化预测值和温度变化实际值，得到待测智能终端设备的测试结果。