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探索病毒式伪notted RNA结构的从头算预测方法的准确性：回顾性队列研究
背景：第三级RNA结构的预测对医学领域（例如Messenger RNA [mRNA]疫苗，基因组编辑）和病毒转录物的探索很重要。尽管存在许多RNA折叠软件程序，但很少有研究仅将其关注的源头简化为病毒式Pseudoknotted RNA。这些调控假诺在基因组复制，基因表达和蛋白质合成中起作用。目的：本研究的目的是探索5个RNA折叠引擎，该发动机用于计算最低自由能（MFE）或最大期望准确性（MEA），当应用于先前使用诱变，序列比较，结构探测，结构探测，或核磁共振（NMR）的特定病毒式Pseudoknotted RNA。方法：对本研究中使用的折叠发动机进行了26次实验得出的短伪序列（20-150 nt），使用在测试软件预测准确性时很常见的指标：百分比误差，平均平方误差（MSE），敏感性，敏感性，敏感性，积极的预测值（PPV），Youden的INDEX（Youden's Intex（j）和f 1-score。本研究中使用的数据集来自包含398个RNA的pseudobase ++数据库，该数据库使用PRISMA（系统审查和荟萃分析的首选报告项目）的一组包含和排除标准进行了评估。在Mathews的参数之后，给定RNA序列内的基本配对被认为是正确或不正确的。结果：本文与以前的软件的迭代相比，与较旧的折叠引擎相比，RNA预测引擎具有更高的精度，例如PKISS。本文还报道说，当使用诸如F 1 -SCORE和PPV等指标评估时，MEA折叠软件并不总是以预测准确性的MFE折叠软件，而当应用于病毒式PseudokNotted RNA时。此外，结果表明，如果不应用辅助参数，例如Mg 2+结合，悬挂式最终选项和发夹型惩罚，则热力学模型参数将无法确保准确性。结论：这是将一套RNA折叠发动机套件应用于仅包含病毒式伪KNOTED RNA的数据集的首次尝试。本文报道的观察结果突出了不同的从头算预测方法之间的质量，同时实施了这样一种想法，即对更有效的RNA筛选更有效地了解细胞内热力学是必要的。
SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对虚拟现实分类准确性和用户友好性的影响
摘要 — 基于 SSVEP 的 BCI 在速度和准确性方面是最有前途的 BCI 之一。然而，尽管社区付出了巨大的努力使它们更加实用和用户友好，但它们使用起来仍然特别烦人。在本文中，我们研究了 SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对分类准确性和界面烦恼的影响，总体目标是在性能和用户友好性之间找到一个平衡点。我们对十二 (12) 名参与者进行了用户研究，以评估不同刺激大小和对比度对虚拟现实环境中 SSVEP 分类准确性的联合影响。该实验的结果表明，刺激的大小对分类准确性（低于某个阈值）和感知烦恼都有显著影响。然而，对比度对分类准确性和感知烦恼都没有影响，这表明使用较低对比度的刺激仍然可以准确地操作基于 SSVEP 的 BCI。索引术语 — 组件、格式、样式、样式、插入
基于选择性听觉注意解码的脑部计算机界面的无监督精度估计
摘要 - 目的：选择性听觉注意解码（AAD）算法处理大脑数据（例如脑电图），以解码一个人参加的多个竞争声源。例子是神经ste的助听器或通过脑部计算机界面（BCI）进行通信。最近，已经证明可以在无监督的环境中基于刺激重建的刺激重建来训练此类AAD解码器，在这种情况下，没有关于参加哪种声音源的地面真相。在许多实际情况下，这种地面真相标签不存在，因此很难量化解码器的准确性。在本文中，我们旨在开发一种完全无监督的算法，以估算竞争性说话者聆听任务期间基于相关的AAD算法的准确性。方法：我们通过将AAD决策系统建模为具有添加剂白色高斯噪声的二进制相移键通道来使用数字通信原理。结果：我们表明，针对不同量的培训和估计数据以及决策窗口长度，提出的无监督性能估计技术可以准确地确定AAD准确性。此外，由于不同的应用需要不同的目标准确性，因此我们的方法可以估计任何给定目标准确性所需的训练量最小。结论：我们提出的估计技术准确地预测了基于相关的AAD算法的性能，而无需访问地面图标签。在BCIS中，它可以支持强大的沟通范式，并提供护理人员的准确反馈。显着性：在神经启动的助听器中，我们方法提供的准确性估计值可以支持时间自适应解码，动态增益控制和神经反馈。
扩散加权成像在髓母细胞瘤和室管膜瘤鉴别诊断中的准确性
脑肿瘤是儿童最常见的实体肿瘤之一，也是儿童癌症相关死亡的原因（1）。脑肿瘤主要根据组织发生原理进行分类，该原理允许基于与几种假定的起源细胞及其假定的分化阶段的微观相似性对肿瘤进行分类（2）。髓母细胞瘤是一种常见的恶性脑肿瘤，发生于儿童期，占儿童脑肿瘤的 15- 20%（3, 4）。肿瘤通常发生在小脑，在三分之一的病例中常侵入第四脑室，并发展为整个脊髓转移（5）。相关症状不明显，诊断通常会延迟。然而，70% 至 80% 的病例在转移前被诊断出来，而 20% 至 30% 属于高危人群（6）。室管膜瘤是起源于中枢神经系统 (CNS) 的罕见肿瘤。世界卫生组织 (WHO) 已根据组织学将该病分为三类（I、II 或 III），其中
对人工智能（AI）模型在皮肤病学诊断和与皮肤科专家进行比较中的准确性（AI）的评估
生成人工智能（AI）的最新进展已扩大了皮肤病学内诊断支持方面的应用，但其临床准确性需要进行持续的评估。这项研究使用30个数据集，将三种高级AI模型，Chatgpt-4O，Claude 3.5 SONNET和GEMINI 1.5 PRO的诊断性能与经过董事会认证的皮肤科医生的诊断性能进行了比较，使用了30个案例的数据集，其中包含各种皮肤病学条件。AI模型表现出可与专家的诊断准确性相当，有时甚至超出了专家的诊断精度，尤其是在罕见和复杂的情况下。统计分析显示，AI模型和皮肤科医生之间的准确率没有显着差异，表明AI可以作为皮肤病学实践中有价值的补充诊断工具。限制包括较小的样本量和潜在的选择偏差。但是，这些发现强调了AI诊断能力的进展，支持了更大的数据集和各种临床方案的进一步验证，以确认其实际实用性。
联合研究的启动是为了评估硝酸硅陶瓷底物的热扩散率
氮化硅陶瓷底物在活性金属悬挂（AMB）底物中起着关键作用，用于电动模块，其应用包括电动汽车（EV）和混合电动汽车（HEV）电动机控制的逆变器。这些基材在功率半导体模块操作过程中具有散热的函数。同时，底物越细，其热扩散率越高，功率半导体模块的操作效率越大。增加的电动汽车和HEV的采用量正在推动针对高功率设计的功率半导体模块的更多使用，从而最终导致对较薄的底物的需求不断增长，这些底物具有很大的热耗散性能。然而，缺乏评估比0.5毫米的底物热扩散性的确定方法，这在确保测量结果的一致性方面引起了挑战。这项联合研究邀请AIST及其对评估方法的广泛了解以及NGK及其先进的陶瓷底物技术，以收集数据以量化初步过程，这会影响底物热扩散率的测量。这将使我们能够验证评估高性能薄底物的方法，这些底物甚至比0.5毫米薄，例如尚未根据现有日本工业标准（JIS）定义的方法，从而有助于高度准确的测量数据和评估方法的未来标准化。
生物地球化学信息的神经网络（BINN），以提高模型的准确性
Haodi Xu 1, † , Joshua Fan 2, † , Feng Tao 3, † , Lifen Jiang 1 , Fengqi You 4 , Benjamin Houlton 3 , Ying
具有可扩展注释工具和高准确模型的阿尔茨海默氏病病理的可推广预测
4美国纽约纽约州西奈山的伊坎医学院NASH神经科学系。5位于美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系。 6纽约西奈山的伊坎医学院阿尔茨海默氏病研究中心。 7 JJ Peters VA医疗中心-Mirecc，布朗克斯，纽约，美国。 8病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。 9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941585位于美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系。6纽约西奈山的伊坎医学院阿尔茨海默氏病研究中心。 7 JJ Peters VA医疗中心-Mirecc，布朗克斯，纽约，美国。 8病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。 9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941586纽约西奈山的伊坎医学院阿尔茨海默氏病研究中心。7 JJ Peters VA医疗中心-Mirecc，布朗克斯，纽约，美国。8病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。 9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941588病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941589，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州94158
通过使用AN ...
摘要本研究通过使用AI驱动的学习应用程序Hellotalk探索了英语发音技能的优化。该研究采用了准实验设计，涉及17名英语系Serambi Mekkah作为研究样本。通过预测试和后测来收集数据，评估发音精度的方面。预测试后，通过使用Hellotalk来对学生进行了为期四周的干预，以查看他们的英语发音能力是否可以提高。使用SPSS 16.0对数据进行了统计分析，统计分析显示干预前后的发音技能有显着提高，这是由测试前和测试后的平均得分（分别为49.71和79.12）表示。调查结果还显示出使用Hellotalk和学生的发音技能之间的密切相关性，尤其是在使用Hellotalk功能之后，例如伴侣匹配，文本聊天，语音消息，语音消息和视频通话，瞬间和社区互动以及社区互动，使学生能够与英语的人使用直接的口头交流和交换英语的人交流。发音有助于语音识别和校正功能，也有助于有助于改进的AI驱动功能。这项研究有望通过提供洞察力，即Hellotalk可以成为提高英语表达准确性的有效学习工具，从而为现有的文献体系做出贡献。未来的研究可以探索Hellotalk对其他发音方面的影响，例如语调，压力，节奏和音调。关键字：AI，英语，Hellotalk，Learning App，发音。通讯作者，电子邮件：sabrina@serambimekkah.ac.id
糖尿病外周神经病中光生物调节疗法的有效性和安全性：系统审查和荟萃分析的方案
生成人工智能（AI）大语言模型（LLM）已被广泛应用于牙科的许多领域。各种应用包括牙科远程医疗，临床决策支持，行政工作，患者教育，学生教育，科学写作和多语言交流[1]。此外，已经使用了生成AI来生成用于训练鲁棒AI模型的合成数据集，该数据集可以应用于牙科研究和教育[2]。此外，与传统文献研究相比，已经证明了生成的AI可以提高牙科学生在知识检查中的表现[3]。除了在回答临床问题方面的使用之外，还在探索LLM的潜力来产生评估临床推理技能的问题，这是医学和牙科教育的关键方面[4]。但是，LLMS对牙科问题的回答的准确性仍然是一个关注的问题，并且已经进行了广泛的研究。研究报告说，LLM在回答开放式问题的准确性范围为52.5％至71.7％，偶尔回答不准确，过于普遍，过时或缺乏基于证据的支持[5，6]。对于True或False问题，LLMS与牙医的准确性较低，范围从57.3％到78.0％[7，8]。考虑到多项选择问题（MCQ），LLMS的准确性从42.5％到80.7％不等，Chatgpt 4.0（OpenAI）证明了最准确的，Llama 2（Meta）[9-11]。研究已经证实，在同一开发人员的LLM中，后来的版本始终超过较旧版本[9-12]。生成AI的领域正在迅速发展，新版本具有越来越强大的参数。然而，对LLM的准确性进行了预先研究，对较旧版本进行了，该版本缺乏现在可用的先进的多模式功能。此外，这些研究排除了基于图像的问题，因为较旧的LLM版本无法在提示中处理图像附件[9，11]。这些关键限制需要进一步的研究，以探讨型模型的全部潜力。因此，本研究旨在评估最新LLM在回答Dental MCQ时的性能，包括基于文本的问题和基于图像的问题。模型选择将基于受欢迎程度，新兴，多模式能力，AI研究和应用中的突出性，可访问性以及解决特定领域特定问题的能力。零假设表明，LLMS对牙齿MCQ的答案的准确性没有差异。