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挑战:可扩展性(𝑁≤7)Babbush 等人,PRA 99 (2019);罗等人, npj Q. Inf. 5 (2019); Bentsen 等人, PRL 123 (2019); Kim 等人,PRB 101(2020); Wei 和 Sedrakyan,PRA 103 (2021); Jafferis 等人,Nature 612, 51 (2022); Kobrin 等人,arXiv:2302.07897
自 2017 年成立以来,npj 数字医学吸引了大量关于人工智能应用的报告手稿。过去几年,该领域发展迅速。最初人们对算法本身(机器学习、深度学习、卷积神经网络)很着迷,并使用这些算法做出的预测往往超越了现行的基准。随着学科的成熟,人们开始关注这些算法输出中的异常现象。具体来说,人们广泛批评称,算法开发的模型可能由于对训练数据的过度拟合而具有有限的通用性,并且可能系统地延续训练数据中固有的各种形式的偏见,包括种族、性别、年龄和健康状况或体能水平(Challen 等人,BMJ Qual. Saf. 28:231 – 237,2019 年;O'neil,数学毁灭性武器:大数据如何加剧不平等并威胁民主,Broadway Book,2016 年)。鉴于我们对发表最高质量论文的兴趣以及使用 AI 算法的投稿数量的不断增长,我们提供了一份标准列表,作者在向 npj Digital Medicine 提交论文之前应考虑这些标准。
Roberts,M.,Driggs,D.,Thorpe,M.,Gilbey,J.,Yeung,M.,Ursprung,S.,Aviles-Rivero,A.I.,Etmann,C.,McCague,C.,Beer,L。等。 使用机器学习来检测和预测的常见陷阱和建议,使用胸部X光片和CT扫描来检测和预后。 自然机器智能,3(3):199–217,2021。 Varoquaux,G。和Cheplygina,V。(2022)。 医学成像的机器学习:未来的方法论故障和建议。 NPJ数字医学,5(1),48。Roberts,M.,Driggs,D.,Thorpe,M.,Gilbey,J.,Yeung,M.,Ursprung,S.,Aviles-Rivero,A.I.,Etmann,C.,McCague,C.,Beer,L。等。使用机器学习来检测和预测的常见陷阱和建议,使用胸部X光片和CT扫描来检测和预后。自然机器智能,3(3):199–217,2021。Varoquaux,G。和Cheplygina,V。(2022)。医学成像的机器学习:未来的方法论故障和建议。NPJ数字医学,5(1),48。
这项研究的结果于12月20日发表在12月20日的《英国杂志NPJ量子材料》上。标题:“铁电式拓扑半学Sraubi中的超导性”作者:hidefumi takahasi,Tomohiro Sasaki,Akitoshi Nakano,Nakano,Kazuto Akiba,Masayuki Akiba,Masayuki takahashi,Takahashi https://doi.org/10.1038/s41535-023-00612-4
[P3] Kyungmin Lee , Jesse Choe, David Eia, Juqang Li, Junganges Zhao, Ming She, Junzhang Ma, Mengu Yao, Zhenu Wang, Cheen-Lung Hunger, Masuki Ochi, Ryotaro Ariter, Utpal Chathargee, Emilia Morosan, Vidyaro Chatharge, Emilia, Ehilia,Ethane,Vidha和Nandini Trivedi“通过狭窄的运输通道的新兴网络在Pt掺杂的Tise 2 Draven中的金属到绝缘体过渡”,NPJ Quantum Mater。 6,8(2021)。6,8(2021)。
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