XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDarzi
Darzi 评论：对英格兰 NHS 的独立调查
社区医疗服务投入不足导致医院需求旺盛。尽管历届政府都承诺将医疗服务从医院转移到社区，但急症部门的支出和人员数量增长速度快于其他部门，而 2019 年至 2023 年间，健康访问员的数量下降了 20%。绩效标准侧重于医院，而不是初级、社区或精神卫生服务，这进一步证实了这一点。
长期精神压力下的大脑功能连接变化 Ali Darzi 1 , Hamed Azami 2 , Reza Khosrowabadi 1 * 1 认知和 B 研究所
摘要 长期心理压力会严重影响大脑结构和功能。然而，只有少数研究使用脑电图 (EEG) 来检验这一事实。本研究展示了一种脑机接口 (BCI)，用于对不同心理状态下长期心理压力的 EEG 相关因素进行分类。这项研究针对 26 名健康的右利手大学生进行，考试期被视为长期精神压力源。根据感知压力量表 (PSS-14) 评估的压力水平，选择两组受试者。在受试者睁眼静息状态下以及暴露于自我评估人体模型问卷 (SAM) 评分的正向和负向情绪刺激时收集他们的 EEG 数据。从 EEG 数据中提取了几种类型的特征，包括功率谱密度 (PSD)、侧化指数 (LI)、相关系数 (CC)、典型相关分析 (CCA)、幅度平方相干估计 (MSCE)、互信息 (MI)、相位斜率指数 (PSI)、格兰杰因果关系 (GC) 和有向传递函数 (DTF)。随后，使用几种类型的分类器对提取的特征进行区分，包括 k-最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和朴素贝叶斯 (NB) 分类器。通过一种遗漏方法验证了所提出的 BCI，并在不同的时间窗口中使用低频和高频分辨率、分别 7 个和 36 个频带进行了调查。结果表明，所提出的系统可以准确识别受试者在不同心理状态下的压力水平。此外，与其他特征提取方法相比，MI 作为功能和 DTF 作为有效的连接方法可产生最高的分类准确率。关键词：长期心理压力、脑电图、情绪状态、分类。
已发布版本的引用（APA）：Ooijen, P. M. A. V.、Darzidehkalani, E. 和 Dekker, A. (2022)。AI 技术考虑因素：数据存储、云使用和 AI 管道。arXiv。
摘要 — 人工智能 (AI)，尤其是深度学习，需要大量数据进行训练、测试和验证。收集这些数据和相应的注释需要实施成像生物库，以标准化方式提供对这些数据的访问。这需要根据当前标准和指南进行精心设计和实施，并遵守当前的法律限制。但是，由于资源需求很高，并且需要在本地和云中谨慎混合实施 AI 管道，因此实现适当的成像数据收集还不足以训练、验证和部署 AI。本章旨在通过提供数据存储、云使用和 AI 管道所涉及的不同概念和实施方面的技术背景，帮助读者在对 AI 环境进行技术考虑时提供帮助。