摘要:随着时间的流逝,已为模式分类生成了无数的应用。几个案例研究包括参数分类器,例如多层感知器(MLP)分类器,这是当今使用最广泛的分类器之一。其他人使用非参数分类器,支持向量机(SVM),K-Nearest邻居(K-NN),幼稚的贝叶斯(NB),Adaboost和Random Forest(RF)。但是,仍然几乎没有针对人工智能(AI)的新趋势的工作,该趋势被称为可解释的人工智能(X-AI)。这种新趋势旨在使机器学习(ML)算法越来越简单且易于理解用户。因此,在这项工作中,在这项工作中,作者基于新型极简主义机器学习(MML)范式的实现以及更高的相关性属性选择算法,开发了一种新的模式分类方法,我们称之为DMeans。我们检查并比较了该方法的性能与MLP,NB,KNN,SVM,ADABOOST和RF分类器,以执行计算机断层扫描(CT)脑图像的分类任务。这些灰度图像的面积为128×128像素,并且数据集中有两个类别可用:CT无出血和CT,具有室内出血(IVH)的CT,使用剩余的交叉验证方法对它们进行了分类。大多数通过一对一的交叉验证测试的模型的精度在50%至75%之间,而灵敏度和灵敏度在58%至86%之间。使用我们的方法进行的实验与观察到的最佳分类器相匹配,其精度为86.50%,并且它们的表现优于特定的所有最先进的算法,而91.60%的算法的表现。这种性能是通过简单且实用的方法齐头并进的,这些方法与这种易于解释的算法的趋势并驾齐驱。
需求,可能会溢出可用的资源和能力。可以在患者附近提供体外诊断和直接健康信息,而无需培训良好的技术人员和实力基础设施,这在很大程度上证明是患者跟踪的最佳解决方案,[2,3]患者的自我诊断,自我监测和质量改善了生活质量,因此,可以提供良好的技术人员和实力良好的解决方案。[4-6]此外,它促进了早期发现和开始治疗,这可以大大降低复杂的风险,包括心脏病,肾衰竭,失明甚至死亡。如今,大多数商业可用的POC设备都采用了Col-Orimetric技术,这些技术仅提供最小的“是/否”答案或半标准分析,并可能导致人为错误。[7,8]另外,还可以使用数字POC设备。但是,它们是可负担的,也是可持续的,并导致电气和电子设备(WEEE)的浪费增加。[9,10]尽管POC诊断的分析性能已大大提高,但几个挑战,包括质量评估,系统集成,数据管理解决方案以及最重要的是,权力自治仍然没有解决。[7]这些对于开发可持续且真正独立的POC诊断
慢性淋巴细胞性白血病(CLL)是小成熟B细胞的肿瘤,是成年人诊断出的最常见白血病。CLL包括两个主要子集,分别具有未分解的(U-CLL)或突变的(M-CLL)免疫球蛋白重链可变区域基因(IGHV),其起源分别来自圆膜前中心(GC)或GC CD5+ B细胞,分别是[1,2]。U-CLL或M-CLL状态的分类在临床上具有不同的预后,而突变状态的预后更好,平均总生存期为293个月,而U-CLL的预后则与较差的预后相关,并且生存期较短(平均OS = 95个月)[3] [3]。CLL通过在外周血中以≥5000µL的计数检测克隆CD5+ B淋巴细胞来诊断。在CLL诊断时,几乎所有患者在先天和适应性免疫反应系统中都有定量和定性缺陷[4,5]。先天免疫细胞,包括中性粒细胞,天然杀伤(NK)细胞和单核细胞具有功能缺陷。CLL患者的循环单核细胞增加了> 60%,但这种细胞与免疫抑制特性有关[6,7]。尽管对正常B细胞的刺激难治性,但单核细胞对Cll衍生的可溶性刺激表达了免疫抑制M2巨噬细胞类似的表型[6,8,9]。绝对CD4+和CD8+ T细胞计数在早期疾病中增加,但是这些数量随着疾病的进展而降低,尤其是辅助辅助活动显着受损[10]。晚期CLL中调节t(CD4+CD25+)细胞的膨胀有助于免疫抑制。b Cll淋巴细胞直接抑制
通过第一性原理方法对等离子体纳米粒子的光谱进行建模需要耗费大量的计算资源,因此需要具有高准确度/计算成本比的方法。本文,我们表明,如果在辅助基组中每个原子仅采用一个 s 型函数,并采用适当优化的指数,则可以大大简化时间相关密度泛函理论 (TDDFT) 方法。这种方法(称为 TDDFT-as,代表辅助 s 型)可以预测不同尺寸和形状的银纳米粒子的激发能量,与参考 TDDFT 计算相比,平均误差仅为 12 meV。TDDFT-as 方法类似于线性响应处理的紧束缚近似方案,但适用于原子跃迁电荷,这里精确计算(即没有来自群体分析的近似)。我们发现,原子跃迁电荷的精确计算大大改善了宽能量范围内的吸收光谱。
摘要目的位于皮质下区域的病变难以安全进入。管状牵开器越来越多地被成功使用,通过最大限度地减少脑牵开创伤和径向分布压力来进入病变,并发症少。双目手术显微镜和单目外窥镜均可用于通过管状牵开器观察病变。我们提出了最大规模的多外科医生、多机构系列研究,以确定经皮质-经管状方法切除颅内病变的有效性和安全性,同时实现显微镜和外窥镜可视化。方法我们回顾了一系列多外科医生、多机构病例,包括使用 BrainPath(NICO,印第安纳州印第安纳波利斯)或 ViewSite 脑通路系统(VBAS,Vycor Medical,佛罗里达州博卡拉顿)管状牵开器(n = 113)进行经皮质-经管状颅内病变切除术。结果共进行了 113 例颅内病变经管状切除术。患者的病变种类多样,包括 25 例海绵状血管瘤(21.2%)、15 例胶质囊肿(13.3%)、26 例胶质母细胞瘤(23.0%)、2 例脑膜瘤(1.8%)、27 例转移瘤(23.9%)、9 例神经胶质瘤(7.9%)和 9 例其他病变(7.9%)。病变深度低于皮质表面的平均深度为 4.4 cm,平均病变大小为 2.7 cm。81 例(71.7%)患者实现了全切除。永久性并发症发生率为 4.4%。一名患者(0.8%)出现一次术后早期癫痫发作(术后 < 1 周)。没有患者出现晚期癫痫发作(> 1 周随访)。术后平均住院时间为 4.1 天。结论管状牵开器为切除颅内病变提供了微创手术通道。它们为神经外科器械库提供了一种有效的工具,可以切除皮质下病变且并发症发生率低。
磁场的精确测量是量子计量学中最基本、最重要的任务之一。尽管过去几十年来人们对量子磁力仪进行了广泛的研究,但是在并行方案下估计磁场所有三个分量所能达到的最终精度仍然未知。这主要是因为人们对估计这三个分量的最佳探测态的不兼容性缺乏了解。在这里,我们提供了一种方法来表征由于最佳探测态不兼容性而导致的多个参数精度之间的最小权衡,从而确定了并行方案下估计磁场所有三个分量的最终精度极限。还明确构建了达到最终精度的最佳探测态。获得的精度为并行方案下多参数量子磁力仪的精度设定了基准,这在量子计量学中具有根本的兴趣和重要性。
自 2020 年以来,广播式自动相关监视 (ADS-B) 在美国和欧洲的飞机交通管制中发挥着重要作用。ADS-B 消息包含有关飞机位置和轨迹的信息,以便更好地实时跟踪太空中的飞机。然而,缺乏安全机制将成为信任 ADS-B 技术的障碍。因此,应结合对策来确保通信安全并评估收到消息的完整性和可信度。在本文中,我们设计了一种名为 MAVPro 的消息验证协议,以评估收到的 ADS-B 消息的可信度,否则其真实性和完整性无法验证。MAVPro 背后的主要思想是将收到的 ADS-B 消息中的位置声明与预期的飞机位置进行比较,后者是使用预测轨迹信息(例如速度、经过时间、飞机加速度、航向信息)和一组预先信任的、持续更新的锚点计算得出的。如果只有一个 ADS-B 接收器收到消息,我们的协议就能够评估收到消息的可信度——而使用基于多点定位的技术验证位置声明则需要四个接收器。因此,与现有解决方案相比,我们能够大大扩展可以应用安全检查的覆盖范围。我们根据来自 OpenSky 网络的实时数据评估 MAVPro,分析其性能并验证其适用性
最小完美哈希函数 (MPHF) 用于有效访问大型字典 (键值对集) 的值。发现构建 MPHF 的新算法是一个活跃的研究领域,尤其是从存储效率的角度来看。MPHF 的信息论极限为 1 ln 2 ≈ 1.44 位/键。当前最佳实用算法的范围是每个键 2 到 4 位。在本文中,我们提出了两种基于 SAT 的 MPHF 构造。我们的第一个构造产生的 MPHF 接近信息论极限。对于这种构造,当前最先进的 SAT 求解器可以处理字典包含多达 40 个元素的情况,从而优于现有的 (蛮力) 方法。我们的第二个构造使用 XOR-SAT 过滤器来实现一种实用方法,每个键的长期存储量约为 1.83 位。
不同实验室和技术对 MRD 的评估可能存在差异,从而导致不一致的结果。许多临床实验室开发了自己的协议,这可能会影响 MRD 测量。技术可能具有不同的性能特征。样本采集程序也可能不同。但是,标准化方法可以确保不同技术和实验室之间获得的结果一致。这包括标准化的骨髓 (BM) 或血液样本采集后时间、标准化的样本处理、预定的 MRD 阈值以及准确报告测试的性能特征(例如准确度、精确度、特异性、灵敏度)。例如,在没有检测限信息的情况下报告 MRD 阴性结果是没有意义的。