XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDICT
代理AI用于预测和防止数据漂移
本文提出了一种以人为中心的代理AI的方法，作为使用现实世界中DCT预测和预防数据漂移的新颖解决方案，可耐磨设备和传感器的可用数据集。在这种方法中，对不断发展的数据模式进行连续监测以保护临床试验结果的完整性。，它会在纠正机制和切割机器学习方法的帮助下自动最大程度地减少人类干预措施，同时允许快速响应数据分布中可能出乎意料地发生的变化。我们概述了实施过程，描述我们的方法与经典数据质量管理技术之间的比较，并概述了一些挑战，包括监管问题和偏见 - 需要克服。这些结果表明，使用代理AI可以显着提高数据可靠性，从而提高了新的途径，以获得更准确有效的DCT。
llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。
分析心脏病预测系统的作用
心脏病预测在现代医疗保健中起着至关重要的作用。许多研究都致力于使用大量数据集预测心脏病。物联网 (IoT) 环境通过各种传感器生成数据，根据特定参数预测疾病可能性。这些从传感器中提取的参数是我们提出的方法的基础。这项研究介绍了一种集成物联网和机器学习方法的心脏病预测系统，该系统是通过我们自己的实验和验证开发的。物联网环境利用身体传感器网络 (BSN) 收集实时数据，这些数据存储在云服务器上以供分析。使用富含传感器提取参数的合成数据集进行预测。本研究评估了多种机器学习和深度学习算法，强调了它们的有效性。实验结果表明，与传统的机器学习方法相比，深度学习分类技术具有优越性。
Mallory V. ...
1。在线进行业务百分比，IBISW ORLD（2023年8月31日），https：// www.ibisworld.com/us/bed/bed/percentage-of-business-conducted-online/88090/。2。Zuora Financial，订阅经济在过去七年中增长了300％以上，B Usinesswire（3月21，2019），https：//www.businesswire.com/news/home/20190321005245/en/the-subscription-preconomony-grows-more-more-more-more-more-than-300-In-in-in-in-the-last-7年。3。美国实验室局。 Stats。，远程招聘和空缺新闻稿（3月 22，2023）。 4。 莉迪亚·德里利斯（Lydia Depillis），如果就业市场如此好，为什么演出工作蓬勃发展？ ，纽约州Times（2022年8月15日），https：//www.nytimes.com/2022/08/15/business/economy/economy/gig-work.html。 5。 参见福特汽车公司诉蒙特。 第八审。 dist。 ct。，141 S. Ct。 1017，1028 n.4（2021）（指出，在个人管辖权的背景下，“互联网交易。 。 。 可能会提出自己的学说问题” 6。 参见Walden诉Fiore，571 U.S. 277，290 N.9（2014）（“我们在另一天留下有关虚拟联系的问题。”）。 7。 参见Mallory诉Norfolk S. R.R. ，143 S. Ct。 2028，2037–38（2023）（讨论一项不涉及任何在线行为的就业法律争议）。美国实验室局。Stats。，远程招聘和空缺新闻稿（3月22，2023）。4。莉迪亚·德里利斯（Lydia Depillis），如果就业市场如此好，为什么演出工作蓬勃发展？，纽约州Times（2022年8月15日），https：//www.nytimes.com/2022/08/15/business/economy/economy/gig-work.html。5。参见福特汽车公司诉蒙特。第八审。dist。ct。，141 S. Ct。 1017，1028 n.4（2021）（指出，在个人管辖权的背景下，“互联网交易。。。可能会提出自己的学说问题”6。参见Walden诉Fiore，571 U.S. 277，290 N.9（2014）（“我们在另一天留下有关虚拟联系的问题。”）。7。参见Mallory诉Norfolk S. R.R.，143 S. Ct。 2028，2037–38（2023）（讨论一项不涉及任何在线行为的就业法律争议）。
使用机器学习的子宫癌预测
子宫癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，对全球妇女构成了重大健康威胁。及时检测和准确的诊断对于有效治疗和提高存活率至关重要。但是，传统的诊断方法通常涉及耗时和资源密集型程序，这可能导致治疗延迟。随着高级计算技术的出现，机器学习（ML）已成为一种变革性方法，提供了强大的工具来分析大型数据集，识别模式并提高医学诊断的预测准确性。本文使用机器学习提出了一个全面的子宫癌预测框架，利用先进的算法来处理临床和病理数据集。这些数据集包括关键属性，例如患者人口统计学，肿瘤特征，遗传标记和组织学亚型。该研究强调了处理缺失值，标准化数据并降低维度的预处理技术，以确保数据集已启动以进行有效学习。该框架结合了一种多模型方法，利用支持向量机（SVM），随机森林和深度学习体系结构来解决医疗数据的多样性。SVM用径向基函数内核实施，以进行稳健分类，而随机森林则采用整体学习来提高模型稳定性并防止过度拟合。此外，具有多个隐藏层和Relu激活功能的深度学习模型旨在捕获数据中的复杂模式。这些模型是使用交叉验证和高参数调整等技术优化的，以实现最佳的预测性能。对有效子宫癌预测系统的需求是由克服诸如数据失衡，患者概况变异性和癌症类型异质性等挑战的需要驱动的。本研究旨在提供可扩展，准确的解决方案，以支持医疗保健专业人员做出明智的决策。此外，它突出了将整合到临床决策支持系统中的潜力，从而实现了实时预测和个性化的治疗计划。通过弥合计算方法和医学应用之间的差距，这项研究有助于肿瘤学中机器学习的不断增长，为早期癌症检测的进步铺平了道路，并改善了患者护理结果。
预测欧洲银行困境
本文开发了一种用于预测大型欧洲银行困境的预警系统。我们使用一种新的困境定义，该定义源自银行超出监管要求的余地，研究了三种机器学习技术相对于传统逻辑模型的表现。我们发现随机森林模型在样本外和时间外都表现出优越的性能。与以前的研究不同，我们还采用了一系列采样技术，表明无论使用哪种模型，它们都能显著提高识别困境事件的能力。此外，我们表明，相对于单个最佳表现模型，集成技术可以帮助提高性能。最后，利用最新的机器学习可解释性工具，我们表明与银行盈利能力和偿付能力密切相关的变量是预测银行困境的重要驱动因素。总体而言，我们的论文对银行监管机构和宏观审慎当局具有重要的实际意义，他们可以利用我们的研究结果提前发现银行的弱点，并采取先发制人的措施来维护金融稳定。
预测使用外骨骼进行建筑工作的心理工作量：一种深度学习方法
摘要：外骨骼正在引起人们的注意，作为解决建筑行业背部受伤的潜在解决方案。但是，在施工中使用主动支持外骨骼会引发意想不到的后果，这可能会增加工人的心理工作量。长期增加心理工作可以影响工人的福祉和生产力。预测外骨骼使用期间的心理工作量可以为减轻触发因素提供依据。这项研究研究了两个机器学习框架，用于使用主动的背支持外骨骼进行施工工作来预测精神工作量。实验实验，其中脑电图（EEG）的数据是从戴着主动背支架外骨骼的参与者那里收集的，以执行地板任务。EEG数据接受了预处理，包括频带滤波，缺口过滤和独立的组件分析，以删除工件并确保数据质量。基于回归的长期记忆（LSTM）网络和卷积神经网络和LSTM的混合模型进行了培训，以预测处理后的脑电图数据的未来时间步骤。使用均方根误差和R平方评估网络的性能。平均均方根误差为0.162，R平方为0.939，表明LSTM网络在所有EEG通道上具有更好的预测能力。实际心理工作量和预测的心理工作量之间的比较结果还表明，实际心理工作负载中约有75％的差异是在预测的心理工作中捕获的。这项研究增强了对在建筑工作中使用外骨骼的意外后果的理解。结果强调了各种卷积神经网络方法在识别关键EEG数据特征的有效性，并为未来应用中的算法选择提供了指南。此外，该研究还确定了在使用外骨骼期间评估心理工作量的最合适的大脑通道，从而有助于EEG设备的开发，以优化成本效益，解释力和最少的通道。这项研究为利益相关者提供了宝贵的见解，以便在使用外骨骼并发现缓解机会的同时了解心理工作的影响。
基于AI的早期预测和高等教育学生学业成绩的干预
阿曼a夫准确地确定高等教育中的高风险学生对于及时的干预至关重要。本研究提出了一种基于AI的解决方案，用于使用机器学习分类器来预测学生的绩效。使用信息增益评估选择了过去两年中208个学生记录的数据集，并进行了关键的预测因素，例如中期等级，上学期GPA和累积GPA。通过10倍的交叉验证评估了多个分类器，包括支持向量机（SVM），决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（K-NN）。svm的表现最高，精度为85.1％，F2得分为94.0％，有效地识别出低于65％的学生（GPA <2.0）。该模型是在教育工作者的桌面应用程序中实现的，提供了班级和个人级别的预测。这个用户友好的工具使讲师能够监视绩效，预测结果并实施及时的干预措施，以支持陷入困境的学生。该研究强调了机器学习在增强学术绩效监控方面的有效性，并为AI驱动的教育工具提供了可扩展的方法。k eywords人工智能，机器学习，学生绩效预测，高等教育，基于AI的应用程序1。介绍信息和通信技术的快速发展（ICT）通过重塑教育系统，促使采用数字策略的采用以及突出数字能力的关键差距和不平等现象，对包括教育的各个部门（包括教育）产生了重大影响[1]。在高等教育机构（HEI）中，保持高教育标准并确保学生成功已成为关键的优先事项。政府和认证机构，例如阿曼学术认证机构和质量保证（OAAAQA）参与了阿曼的高等教育机构（HEI）的质量[2]。因此，监视学生绩效已成为符合这些标准并提供问责制的重要因素[3]。讲师经常面临大量的责任，这使得连续监控每个学生的学术进步并实施及时的干预措施具有挑战性[4]。依靠定期评估的传统监测方法可能无法提供支持表现不佳的学生所需的早期见解[5]。教师增加的工作量增加了对整合心理的技术解决方案的需求
血清5-羟色胺水平可以用作2型糖尿病患者抑郁症的预测标记。是还是错？ Andreeasălcudean
2型糖尿病（T2DM）患者血清血清素水平与抑郁症之间的可能联系引起了人们的极大兴趣。通过检查HAM-D评分，糖化血红蛋白（HBA1C）水平和血清血清素在接受抗糖尿病药物的T2DM患者中，有或不接受抗抑郁药治疗，我们旨在评估药物如何影响抑郁症状，考虑血清素血清素，将血清素视为抑郁症的标志。我们的发现表明，抗糖尿病药物，尤其是二甲双胍，导致抑郁症状的改善，当抗糖尿病和抗抑郁药与抗抑郁药结合时，其作用增强了。但是，这些改善与血清5-羟色胺水平无关，血清素水平甚至在同一组患者中也显示出很高的变异性。因此，我们的研究不支持使用血清素血清素作为T2DM患者抑郁症的预测标志物，因为许多其他因素，包括代谢异常，胰岛素抵抗和炎症，都会影响这两种疾病。rezumat