XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于 AI/ML 的气候服务 S2S 预测工具
有很多 Python 包可用，但没有一个可以处理气候数据集的多维。它安装起来非常容易（一行命令），不需要任何特殊的计算机，并且适用于 Window、Mac 和 Linux/Unix 系统。Xcast 并行化代码，因此速度更快。它包括所有传统方法（MLR、PCR、CCA）和最先进的 AI/ML 方法（如 ANN、随机森林等）。它读取 NetCDF/Grib2/Zar 数据，而传统工具需要“ASCII 格式”。它还可以读取任何模型输出（NMME、C3S、S2S 和 SubX 或您自己的）。它不仅仅是一个“Jupyter 笔记本”，而是一个 Python 包。
医疗事务人工智能采用指南
GenAI 有可能显著提高医疗事务的生产力，并改变内容的获取、处理和传播方式。它简化了从出版物到演示文稿的科学内容的创建，从而提高了效率并确保了一致性。此外，为了进一步提高生产力效益，AI 可以加速关键但往往艰巨的任务，例如内容生成和审查，包括医疗法律审查 (MLR) 流程。通过自动化特定方面，例如识别潜在的合规性问题或标记需要进一步关注的领域，这种方法减轻了医疗事务团队的大部分行政负担，从而可以腾出时间专注于战略计划和知识传播。
MLOPS的安全风险和最佳实践
抽象MLOPS实践和工具旨在简化生产级级别级别ML的部署和维护。与任何软件工作流程和组件一样，它们容易受到各种安全威胁的影响。在本文中，我们提出了旨在衡量与实施MLOPS流程相关的风险以及缓解其缓解建议的最佳实践的多次文献综述（MLR）。通过分析各种学术论文和未经审查的技术文章的来源，我们综合了15种风险和27种相关的最佳实践，我们将其分为8个主题。我们发现，尽管某些风险是已知的安全威胁，可以通过完善的网络安全最佳实践来减轻，但其他风险则代表了特定于MLOPS的风险，主要是关于数据和模型的管理。
引用：Stieglitz LH，Hofer A-S，Bolliger M等。深脑刺激不完整的人脊髓损伤（DBS-SCI）：Proto
摘要简介脊髓损伤（SCI）是一种毁灭性的状况，对个人的健康和生活质量有直接影响。尽管进行了深入的康复训练，但在受伤后3-4个月就达到了高原。为了提高训练功效并提高了长期结局，康复与脊髓和大脑的电调节的结合最近引起了科学兴趣，令人鼓舞的结果。中脑运动区域（MLR）是一种进化保守的脑干运动命令和控制中心，被认为是SCI患者深脑刺激（DB）的有希望的目标。实验表明，MLR-DBS可以诱导脊柱白质破坏> 85％的大鼠的运动。在这项前瞻性单臂多中心研究中，我们研究了MLR-DBS的安全性，可行性和治疗功效，以在严重影响的，亚chronic和慢性美国脊柱损伤关联量表C患者中启用和增强运动训练，以提高功能恢复。患者接受MLR-DBS的强化培训计划，同时定期跟踪直到植入后6个月。将每个时间点的获得的数据与基线进行比较，而主要终点是6分钟步行测试中的性能。临床试验方案是根据标准协议项目编写的：介入试验清单的建议。伦理和传播这项第一项人类研究研究了SCI患者MLR-DBS的治疗潜力。一名患者已经被电极植入，并在运动过程中接受了MLR刺激。基于有望安全性和可行性的初步结果，目前正在进行进一步的患者的招募。伦理批准已从苏黎世广州的道德委员会（BASEC 2016-01104）和瑞士（10000316）获得。结果将在同行评审的期刊上发表，并在会议上介绍。试用注册号NCT03053791。
Ryder Health Plan，Inc。
Ryder Health Plan，Inc。第五节：公共信息Ryder Health Plan，Inc。（该计划）正在根据《平价医疗法案》续签2024年的单独金属产品。这些产品是Ryder Pago Directo Platino和Ryder Pago Directo Oro。基于医疗和处方药索赔和利用分析，Ryder Pago Direvo Platino产品的2024年拟议费率增加了 +35.13％，Ryder Pago Directo Oro产品的拟议费率增加了+32.24％。两种产品都具有相同的基于医院的HMO递送系统，均符合完全基本的健康益处（EHB），两者均直接向会员销售，保费分类是非备受竞争者和吸烟者，都保证了可续航能力，并且都不需要单独的医疗承保符合ACA。税率提高的原因是要涵盖主要计划提供商Ryder Memorial Hospital观察到的利用成本的显着增加。最重要的因素是人力费用明显增加，这是医院用来支付计划成员所产生的健康费用的主要资金来源。与去年一样，发行人征收的税收和费用在2024年的费用中被考虑，即发行人的当地1.0％税和最近重新施加的联邦PCORI费用。2022日历年的医疗损失率（MLR）为92.9％，反映了上述健康费用的增加。随着要求的增加，该MLR预计将在2024年日历年中移至85％。该计划与Ryder Memorial Hospital，Inc。Ryder Health Plan，Inc。是一个非营利性健康维护组织（HMO），目的是在预付费的基础上提供全面的医疗保健服务，目的是建立和运营健康维护和医疗保健提供系统。这些实体被纳入并获得了单独的法律地位。
2025 年 CY D 部分重新设计计划说明草案
IRA 第 11201(f) 节指示部长通过计划说明或其他形式的计划指导实施 2024、2025 和 2026 年的 IRA 第 11201 节，IRA 第 11406(d) 节指示部长通过计划说明或其他形式的计划指导实施 2023、2024 和 2025 年的 IRA 第 11406 节。根据法律规定，联邦医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 正在发布这些计划说明草案，用于实施 2025 年的 IRA 第 11201 节和实施 2023 年与 IRASA 相关的 MLR 报告说明。IRA 第 11201 节针对 2023 年 CY 所做的更改在单独的指南中进行了描述。 3 2024 年 CY 的具体变化将在 2024 年 CY 预先通知和费率公告中讨论。4 有关详细指导
AI如何改变生命科学商业化
以新生物学的营销副本进行营销副本，例如：AI可以从相关的临床试验数据，现有的品牌消息传递和样式指南中汲取灵感，以生成一系列初始选项。从那里，熟练的撰稿人或医学编辑可以完善内容 - 对事实进行估计，为特定受众调整音调以及应用任何特定于市场的细微差别。在克利克（Klick）的最新研究中，采用这种“混合”方法的项目以更高的速度清除了MLR审查，并且与仅AI或人类团队所产生的内容相比，医疗保健专业人员对医疗保健专业人员的评价更高。此外，相对于仅限人为方法，他们将整体时间投资减少了70％以上（请参阅第10页的其他详细信息）。
非监护父母和零工经济
https://www.bls.gov/news.release/pdf/conemp.pdf 。一个人的主要工作是其工作时间最长的工作。美国劳工统计局于 2017 年在 CWS 中增加了四个问题来衡量电子中介工作。电子中介工作是指工人通过网站或移动应用程序找到的短期工作或任务，这些网站或移动应用程序既能让他们与客户建立联系，又能为任务安排报酬。然而，美国劳工统计局发现这些问题并未发挥预期作用。美国劳工统计局检查了这些问题的逐字答复。基于此分析，美国劳工统计局估计，2017 年 5 月电子中介工作者占总就业人数的 1.0%。请参阅：当前人口调查工作人员（2018 年）。“电子中介工作：临时工补充调查中的新问题。”《每月劳工评论》，9 月。华盛顿特区。 https://www.bls.gov/opub/mlr/2018/article/electronically-mediated-work-new-questions-in-the-contingent worker-supplement.htm#top
IOV-COM-202
实验设计•使用黑色素瘤和肺，乳房，宫颈和卵巢癌的组织样品用于本研究。•在用于制造Iovance的TIL（Gen 2）的TIL快速扩张过程中，测试了使用PD-1TALEN®MRNA的TIL电穿孔的几种条件，以优化KO效率。•分别通过NGS和流式细胞仪在基因组和蛋白质水平上评估KO效率。•PD-1 KO对TIL计数/活性，表型和效应子功能的影响通过流式细胞仪和基于细胞的测定法进行了评估，包括混合淋巴细胞反应（MLR），重定向的杀伤测定法和单细胞多路复用细胞因子分析。•通过流式细胞术T细胞受体（TCR）-V（β）曲目分析通过荧光激活的细胞分类（FACS）分离细胞后，通过流式细胞术T细胞受体（TCR）-V（β）曲目分析来监测KO的分布。
摘要。使用机器学习方法进行悬浮的沉积物估算。河流中的悬浮沉积物对于有效使用水源
摘要。使用机器学习方法悬挂的沉积物估计。河流中的悬浮沉积物对于有效使用水资源和液压结构很重要。在这项研究中，使用传统的多线性回归（MLR），机器学习方法（例如支持向量机（SVM）（SVM）和M5决策树（M5T）估算了河流的悬浮沉积物负载。每日流，每日最高和最低水温以及河流中悬浮沉积物浓度的数据都用作所有模型中的输入数据，以预测每日悬浮的沉积物排放。根据统计方法评估所有方法的性能。确定系数（R 2），均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）用作比较标准。总体而言，机器学习方法更好地预测了悬浮的沉积物排放。关键字：沉积物放电，预测，线性回归，支持向量机，M5树。简介