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在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
详细评估芬兰糖尿病风险评分问卷调查表中的糖尿病，高血压和慢性疾病
最新版的糖尿病图集是在2021年全世界有超过十亿成年人（20-79岁）患有糖尿病的成年人。预测表明，到2045年，这个数字将增加约50％，超过3/4亿。在此过程中，据估计，糖尿病患病率在2021年为10.5％，在2045年将增加到12.2％。1糖尿病的患病率在我国也在上升。根据1998年进行的基于人群的土耳其糖尿病流行病学（TURDEP-I）调查，其12年的重复版本Turdep-II（于2010年进行），糖尿病的患病率从Turkey的成人人群中从7.2％增加到13.7％。2种糖尿病是全球成人死亡的十大原因之一，而且国家对糖尿病的经济负担很高。3，人们认为与糖尿病有关的全球医疗保健支出在2021年为9660亿美元。1
评估加拿大的碳捕获和存储潜力.docx
9在2023年6月，我们发布了第一份全面的建模报告，该报告记录了我们当前的气候政策轨迹至2050年，并介绍了五个净零途径（Felder and Hervas，2023年，伴随方法论：Navius Research，2023年）。2023年12月，我们发表了脱碳化报告（Felder，Hervas和Noyahr，2023年，也可以在https://cleanprosperity.ca/net-zero-pillars-of-decarbonization/上查看。我们即将上映的工作将着眼于可再生能源部署，并确定区域性的净净净净能量。
朝着负责任的教育生成AI的负责发展：一种评估驱动的方法
7月 *的Irina *，‡，，赫尔曼（Herman），丹尼尔·卡森伯（DanielKasenber§ Wei-Jen KO 3，Andrera Huber 1，Bretht Wastshire 1，Gall Elidan，Rabin 2，Roni Robinin 2，Robiviit Engelberg 2，Lydan Hackmon 2，Ravil 2，Rachel棕色1，绿色Chiir§，1，Grand Studina Grand We-Xin Dog 3，Marchal 1，Racsite Van Deman 4，儿童区，Abbhipolo 3，Striopolous 3，Annihe Hale 5，Wais Matatas 2，Ben Gomes 3特征1
对预训练的机器学习模型四castnet-v2
机器学习技术越来越多地被认为是可行的天气和气候预测工具，因为它们相对于传统的数值天气预测模型，其效率和竞争性能。这项研究评估了使用视觉变压器（VIT）结构和球形谐波神经操作员的机器学习模型的有效性，该模型旨在建模球形表面上的非线性混沌和动力学系统。四castnet-v2中使用的球形傅立叶神经操作员（SFNO）不仅保留了傅立叶神经操作员（FNOS）在模拟时空数据中的长距离依赖性方面的优势，而且还解决了球形坐标中学习操作员的限制。
评估指标用于评估糖尿病预测模型的性能
日期：6 06,2024摘要：评估指标在评估糖尿病预测模型的性能中起着至关重要的作用。这些模型旨在根据年龄，体重，家族病史和血糖水平等各种因素来预测个体发展糖尿病的可能性。对这些模型的准确评估对于确保其有效性和可靠性至关重要。本文概述了常用的评估指标，以评估糖尿病预测模型的性能。本文讨论的评估指标包括准确性，灵敏度，特异性，精度，接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线下的面积（AUC）（AUC），F1分数和Matthews相关系数（MCC）。定义了每个度量标准，并解释了其计算方法，解释和局限性。本文强调了考虑模型的目标和应用以及不同指标之间的权衡的重要性，以选择最合适的评估方法。此外，本文重点介绍了模型评估中的其他考虑因素，例如用于模型概括，偏见和公平评估以及预测校准的交叉验证。这些因素有助于全面的评估过程，并确保糖尿病预测模型的可靠性和公平性。
引用王
代表第五最常见的恶性肿瘤，也是与癌症相关的第三个最常见的死亡原因之一，胃癌（GC）造成了全球所有与癌症相关的死亡的约33％，而在东亚地区则发现了最高的死亡率和最高死亡率（1）。食道和胃的连接（称为胃食管合接口[GEJ]）是食管鳞状上皮和胰腺圆柱上皮的过渡区域。食管胃结（AEG）的腺癌是一种肿瘤类型，具有不同的生物学行为和来自鳞状细胞癌和胃腺癌的临床特征。AEG根据从肿瘤中心到GEJ的距离分为三种类型 - Siewert在1999年提出的第一次分类（2-5）。这些肿瘤中的大多数是组织学上的腺癌。早期和局部晚期肿瘤的主要治疗选择是手术切除。尽管如此，仅接受手术治疗的患者只有10％ - 33％的5年总生存率（OS）（6-8）。因此，适当治疗这些患者并提高其存活率是一个严重的挑战。在胃和胃食管连接癌中，新辅助治疗是一种良好的实践，可减轻肿瘤负担，术前评估肿瘤反应并改善OS（9）。迄今为止，三项完整的随机试验直接将新辅助放疗（NACRT）与新辅助化疗（NAC）进行了比较，发现NACRT增加了病理的完整缓解率和缘缘阴性切除率而不增加OS（13-15）。虽然Landmark III魔术试验建立了围手术期ECF/ECX化学疗法，用于可切除的G/GEJ癌作为护理期的标准（10），但最近发表的跨试验确立了新辅助放射疗法作为食管和GEJ肿瘤的有效治疗方案（7、11、12）。此外，先前的荟萃分析强调，NAC组中NAC组中与治疗相关的不良事件（TRAES）的发生率在可切除的胃癌患者中高达25.7％（16）。还注意到，NAC和NACRT组之间与治疗相关的并发症相似，而
机器人上肢矫形器的意图检测策略：考虑可用性、日常生活应用和用户评价的范围审查
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加，但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战，也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口，意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而，这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述，以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS，特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究，描述了 29 种不同的 IDS，并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%)，其次是手动触发器，例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%)，以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点，并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性，纳入的研究表明，主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外，它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员，它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
NIST 人工智能测量和评估议程研讨会
讨论：人工智能系统中可以/应该被测量的属性，以及哪些属性具有/缺乏指标和测量方法；用于测量人工智能的不同测量方法及其优势/局限性；指标的不同类型和用途，以及指标可以具有的各种属性；所选指标和测量方法对评估的影响；何时需要通过玻璃盒访问人工智能系统以进行评估，以及人工智能系统的设计/方法何时会影响指标/测量方法的选择。
发动机监控与控制的仿真评估...
摘要 本文介绍的发动机监控和控制系统 (E-MACS) 显示器是一种概念验证产品，其设计理念侧重于提供比传统设计的显示器更直接面向用户任务的信息。E-MACS 显示器是一种全新的发动机仪表显示器概念，其目的是为飞行员提供一种增强的方法来控制和监控发动机性能。它以图形方式提供有关性能能力、当前性能以及相对于标称条件的发动机组件或子系统运行条件的信息。该概念是根据传统的、最先进的电子发动机显示格式进行评估的。16 名飞行员参加了此次评估。评估结果显示，与传统显示器相比，飞行员非常喜欢 E-MACS 显示器。评估的故障检测部分（通常称为“操作员错误”）的结果显示，E-MACS 显示器的检测率为 100%，而传统显示器的检测率为 57%。从这些结果可以得出结论，通过在驾驶舱中提供此类信息，可以减少飞行员的工作量并增强检测退化或非正常情况的能力，从而提高操作安全性。