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TIDA-010247 - 高精度电池管理单元...
电池组由串联和并联的电池单元组成，是组成 ESS 的基本模块。由于重量限制和更长的续航时间需求，电池单元化学成分正在从铅酸电池转变为锂离子、锂聚合物或磷酸锂离子 (LiFePO4) 类型，并且电池组电压正在从 24V 或 48V 转变为 96V 或 192V，甚至更高。这些电池化学成分在体积和重量能量密度方面都很好。虽然这些电池化学成分提供了高能量密度，从而具有体积和重量更小的优势，但这些电池产品存在安全问题，需要更准确和更复杂的监控和保护。这些问题包括电池欠压 (CUV) 和电池过压 (COV)、过热 (OT)、充电过流 (OCC) 和放电过流 (OCD) 以及短路放电 (SCD)，所有这些都会加速电池性能下降并可能导致热失控和爆炸。因此，必须及时监测电池组电流、电池温度和每个电池电压，以防出现异常情况。必须保护电池组免受所有这些情况的影响。始终需要良好的测量精度，尤其是电池电压、电池组电流和电池温度。精确的保护和电池组充电状态 (SoC) 计算必不可少。由于电压平坦，这对于 LiFePO4 电池组应用尤其如此。电池供电应用的另一个重要特性是电流消耗，尤其是在运输模式或待机模式下。较低的电流消耗可节省更多能源，并提供更长的存储时间，而不会使电池过度放电。
考虑最佳传感器放置的考虑因素，以提高准确的对象定位，以定位于城市空气流动
先前对物体定位的研究表明，传感器放置和对齐在达到追踪城市空气流动性工具的估计位置的较高准确度中起着重要作用。通常，由于两者之间的重叠不确定性区域较小，地面节点观测矢量之间的近乎正交的相交导致了最高的精度。这适用于通过接地节点摄像机角度观测以及通过地面节点距离测量的三角剖分。但是，通过有限数量的静态基础节点和要本地化的移动对象的网络，这种简单的概念不容易实现。该案例研究进行了敏感性分析，并探讨了如何在这种情况下实现更高估计准确性水平的实用方法。
增强阿尔茨海默氏症的检测：利用ADNI数据和大型语言模型进行高准确性诊断
摘要 - 最常见的痴呆症类型的阿尔茨海默氏病（AD）预计到2050年将影响1.52亿人，强调早期诊断的重要性。这项研究使用阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据集，将认知测试，生物标志物，人口统计学细节和遗传数据结合在一起来构建预测模型。使用大型语言模型（LLM），特别是ChatGpt 3.5，我们达到了高分类的精度，认知上正常人（CN）个体的ROC AUC值为0.98，痴呆症的0.99，轻度认知障碍（MCI）0.98。这些发现表明LLM可以快速准确处理复杂的数据。通过关注数值和基于文本的数据而不是仅仅是成像，该方法为诊断AD提供了一种经济高效且易于访问的选项。添加遗传信息可以改善预测，反映了遗传学在AD风险中的重要作用。这项研究突出了将不同类型的数据与先进的机器学习和LSTM相结合以改善早期AD诊断的潜力。未来的研究应探索更多方法来结合数据并测试不同的机器学习模型，以进一步增强诊断工具。
与临床医生收集和自我收集的阴道拭子相比，Daye诊断棉塞的诊断准确性用于检测HPV：一项比较研究
谁设定了雄心勃勃的目标，以消除宫颈癌到本世纪末（9）。但是，这个目标面临重大挑战。在英国是一个提供有组织的宫颈筛查的高收入国家，最近的数据显示，在2021 - 2022年，只有68.7％的合格个人被充分筛查，远低于80％的目标（10）。此外，大多数癌症表现出来的低收入和中等收入国家，通常没有筛查计划。为了实现消除宫颈癌的目标，迫切需要进行创新的筛查方法。这些必须解决参与障碍和医疗保健系统中的资源限制。虽然阴道自我采样（VSS）已被证明是增加宫颈癌筛查参与的有效策略，尤其是在不强调的人群中（9），有些患者也报告了较低的
地理独特性：高跷房屋的结构身份
主动脉狭窄（AS）是一种普遍的且潜在的威胁生命的心血管疾病，需要准确的诊断才能进行最佳管理。传统的诊断方法虽然有效，但就精确，及时检测和临床医生工作量而言面临限制。机器学习的出现（ML）为这些挑战提供了创新的解决方案，提高了诊断准确性并改善了患者的结果。本文探讨了如何利用ML算法来完善作为诊断，尤其是通过医学成像和预测性建模。此外，健康信息系统中ML的集成必须与可靠的数据安全指标相结合，以保护敏感的患者信息。我们讨论了机器学习和医疗保健IT安全性的交集，重点是保护健康数据的创新方法，同时提高诊断效率。本文研究了适用于AS的各种ML技术，评估它们对临床工作流程的影响，并确定确保遵守隐私法规所需的安全协议。最后，该研究提出了将ML和健康信息安全整合到临床实践中的潜在挑战和未来方向。
医疗保健检查和证书中人工智能解决方案的准确性和能力：系统评价和荟萃分析
背景：大型语言模型（LLMS）占据了公共利益，因为它们的明显能力可以准确地复制叙事文本中的学习知识。但是，缺乏对医疗保健检查中LLM的准确性和能力标准的明确性。目的：与已知的人类绩效标准相比，我们对LLM准确性进行了系统的综述，该综述在医疗保健检查条件下进行了测试。方法：我们量化了LLM在回答医疗保健检查问题方面的准确性，并评估了研究报告的一致性和质量。搜索包括所有论文，直到2023年9月10日，所有LLM在英语期刊上发布了清晰的LLM准确性标准。The exclusion criteria were as follows: the assessment was not a health care exam, there was no LLM, there was no evaluation of comparable success accuracy, and the literature was not original research.The literature search included the following Medical Subject Headings (MeSH) terms used in all possible combinations: “artificial intelligence,” “ChatGPT,” “GPT,” “LLM,” “large language model,” “machine learning,” “neural network,” “生成预训练的变压器”，“生成变压器”，“生成语言模型”，“生成模型”，“体检”，“医疗保健检查”和“临床检查”。提取了敏感性，准确性和精度数据，包括相关的CI。结果：搜索确定了1673个相关引用。删除了重复的结果后，筛选了1268（75.8％）的论文，以获取标题和摘要，其中包括32（2.5％）的研究以进行全文审查。我们的荟萃分析表明，LLM能够以0.61（CI 0.58-0.64）和美国医疗许可检查（USMLE）0.51（CI 0.46-0.56）的整体医学检查准确性（CI 0.58-0.64）（CI 0.46-0.56）执行，而聊天生成的预期验证的变压器（CHATGPT）可以使用整体医学检查，而整体医学检查的准确性为0.6.6-6.6-6-6-6-6-6-6-6-6-64。结论：LLMS通过向关键决策者提供准确有效的特定于上下文特定信息，提供有望解决医疗保健需求和人员配备挑战的承诺。针对LLM的政策和部署决策，我们提出了一个名为Rubricc（监管，可用性，偏见，可靠性[证据和安全]，互操作性，成本以及代码和医生 - 患者以及公众参与和公众参与和参与[PPIE]）的新框架。这是一个宝贵的机会，可以将新的LLM功能临床调试用于卫生服务，同时尊重患者的安全考虑。试用注册：OSF注册osf.io/xqzkw; https://osf.io/xqzkw
信用风险评估中的人工智能和机器学习：提高准确性并确保公平性
信用风险评估已成为现代金融领域关于明智贷款决策的主要关注点之一。尽管一些研究使用了传统的逻辑回归和线性判别分析技术，但在当今复杂且数据丰富的环境中，这些技术已越来越不适用。此类模型通常难以处理大型数据集和非线性关系，从而降低了其预测能力和适应性。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为信用风险建模提供了两种最具创新性的方法。本文回顾了一些用于提高信用风险评估准确性和效率的 ML 模型，从随机森林和支持向量机到神经网络。与更传统的模型相比，人工智能模型可以通过使用大量结构化和非结构化信息（包括社交媒体活动和交易历史等替代信息源）来提高预测准确性。然而，尽管具有明显的优势，但在信用风险评估中使用人工智能仍面临一些挑战，包括模型不透明、偏见和法规遵从性。这种“黑匣子”的性质，尤其是对于深度学习算法而言，会限制其可解释性，并使监管合规性和决策合理化变得复杂。为了解决这种“黑匣子”性质引起的问题，已经实施了可解释的人工智能技术，即 Shapley 值和 LIME，以提高模型的透明度，并提高利益相关者对决策支持系统的信任。本评论旨在评估人工智能和机器学习在信用风险评估中的当前应用，权衡各种模型的优势和局限性，并讨论信贷机构采用这些模型时所涉及的道德考虑和监管挑战。
基于对齐的对抗训练 (ABAT) 可提高基于 EEG 的 BCI 的稳健性和准确性
摘要 — 机器学习在基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 中取得了巨大成功。现有的大多数 BCI 研究都侧重于提高解码精度，只有少数研究考虑了对抗安全性。尽管在计算机视觉等其他应用领域已经提出了许多对抗性防御方法，但先前的研究表明，将它们直接扩展到 BCI 会降低良性样本的分类精度。这种现象极大地影响了对抗性防御方法对基于 EEG 的 BCI 的适用性。为了缓解这个问题，我们提出了基于对齐的对抗性训练 (ABAT)，它在对抗性训练之前执行 EEG 数据对齐。数据对齐将来自不同领域的 EEG 试验对齐以减少它们的分布差异，而对抗性训练进一步增强了分类边界的鲁棒性。数据对齐和对抗性训练的结合可以使训练后的 EEG 分类器同时更准确、更鲁棒。在两种不同的 BCI 范式（运动想象分类和事件相关电位识别）的五个 EEG 数据集、三个卷积神经网络分类器（EEGNet、ShallowCNN 和 DeepCNN）和三种不同的实验设置（离线受试者内跨块/会话分类、在线跨会话分类和预训练分类器）上进行的实验证明了其有效性。非常有趣的是，通常用于破坏 BCI 系统的对抗性攻击可以在 ABAT 中使用，以同时提高模型准确性和鲁棒性。
多目标粪便 DNA 测试的诊断准确性......
结直肠癌 (CRC) 是全球第三大常见癌症，是医疗保健领域的重大挑战 [1]。有力证据支持筛查在降低 CRC 发病率和死亡率方面的有效性 [2]。尽管结肠镜检查是当前的筛查标准之一，但由于成本高、工作量大和患者依从性低（尤其是在资源有限的国家）而阻碍了其推广 [3-5]。粪便潜血检测作为一种非侵入性替代方法，存在某些缺点，特别是其对检测晚期腺瘤的灵敏度低（低至 7%）和对检测 CRC 的灵敏度中等（50% - 81%）[6, 7]。此外，在基于愈创木脂的粪便潜血检测中，由于在食物和上消化道血液中发现非人类血红素，因此假阳性率很高 [7]。
提高大型流行病学研究中体细胞突变分析的准确性：解决没有匹配病例的问题
纽约，纽约州 联系人：Ronglai Shen ( shenr@mskcc.org ) 摘要 理想情况下，使用患者匹配的正常细胞样本作为基准来检测肿瘤中的体细胞突变。这样一来，就可以将体细胞突变与罕见的种系突变区分开来。在大型回顾性研究中，档案组织收集会对获取正常 DNA 样本造成挑战。在本文中，我们提出了一种在没有匹配的正常样本的情况下改进体细胞突变分析的方案。该方法的灵感来自 InterMEL 研究，这是一项大规模流行病学调查，涉及对 1000 个原发性黑色素瘤样本进行多组学、多机构基因组分析。实现改进突变调用的关键见解是种系突变应产生约 50% 的变异等位基因频率 (VAF)。虽然纯肿瘤样本中的体细胞突变也有望获得类似的 50% VAF，但通常肿瘤纯度远低于 50%，导致 VAF 明显较低。利用一种可以同时估计肿瘤纯度和 VAF 的技术，我们开发了一种更好地区分体细胞变异和种系变异的方法。基于 InterMEL 研究中 137 个黑色素瘤与匹配的正常组织来提供黄金标准，我们表明使用一组（不匹配的）正常样本的传统流程存在错误