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DP-CHUV研讨会系列“精神病学中的定量方法”
本研讨会的目的是为有关精神病研究的人们提供持续的培训和技能发展。它针对具有统计基础知识的研究人员和临床医生（简单的描述性统计，假设检验的概念，简单的线性回归）。该计划和时间表基于参与者的需求和涵盖与统计和测量工具使用有关的领域。这些目标是为参与者提供其他分析工具，以促进研究人员与统计学家之间的沟通，并使其更容易解释数据和结果。
表现有叶和DOAC分数，以预测用直接口服抗凝剂治疗的心房颤动患者中的重大出血事件：来自前瞻性欧洲观察登记处的报告
生物医学，代谢和神经科学系，摩德纳大学和雷吉奥·埃米莉亚大学，Policlinico di Modena，通过Del Pozzo 71，Modena 41121，Modena 41121，意大利B临床和实验医学计划，Modena和Reggio Emilia，Modena of Modiver Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardia Liverpool John Moores University and Liverpool Heart & Chest Hospital, Liverpool, United Kingdom d Department of Translational and Precision Medicine, Sapienza – University of Rome, Italy e Department of Clinical Sciences and Community Health, University of Milan, Milan, Italy f Division of Subacute Care, IRCCS Istituti Clinici Scientifici Maugeri, Milani, Italy g Department of Clinical Medicine, Aalborg University,丹麦AALBORG
使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。
革命性的时尚：一种生成的AI方法，用于个性化服装设计和定制配件
结论个性化服装设计的生成AI方法代表了应对时装业的持久挑战，风格和可及性的持续挑战。该解决方案通过集成诸如拖动gan，实时样式转移和3D身体重建之类的尖端技术，提供前所未有的自定义和用户参与度。收益范围超出了个人消费者，有望增强的可持续性，成本效益和时尚的包容性。随着技术的不断发展，我们可以预期AI驱动的时装设计的进一步创新，包括改善甘纳斯的概括，增强的物理模拟和跨模式学习整合。这些进步不仅可以彻底改变衣服的设计和生产方式，而且可以改变消费者与时尚互动的方式。服装设计的未来在于AI技术的无缝集成，为更个性化，高效和可持续的时尚生态系统铺平了道路。
主动筛选要领先1步。
*来自德国，奥地利，瑞士和卢森堡的57,371名自身免疫性T1D的年轻人的观察性研究，使用了1995年至2018年之间的糖尿病预期随访注册中的数据。2†在美国自身免疫性T1D患者和美国自身免疫性T1D患者的护理人员的回顾性在线调查中，诊断为自身免疫T1D的诊断为≥18岁的38.6％（n = 856）。最初被诊断为2型糖尿病。3‡在高危儿童中重复筛选自身免疫T1D，例如那些具有该状况的一级亲戚的人，可以识别那些在初次筛查后发展自身抗体的人。13-15§对单个自身抗体或负面状态的逆转可能会在某些先前确认的多个自身抗体阳性的人中发生在第2阶段。10
主动供应链风险管理的机器学习：
摘要：供应链（SC）功效和效率可能会受到订单延误的延误，尤其是在当今快节奏的商业环境中。有效的降低风险需要确定容易延迟的供应商以及对未来中断的准确预测。准确预测可用性日期是成功执行物流操作的关键因素。通过利用机器学习（ML）技术，组织可以主动识别高风险供应商，预测延误并实施积极的措施，以最大程度地减少其对制造过程和整体SC绩效的影响。本研究探索并利用各种回归和分类ML算法来预测未来的延迟交付，确定订单交付的状态，并根据其交付性能对供应商进行分类。The employed models include K-Nearest Neighbors (KNN) Random Forest (RF) Classifier and Regression, Gradient Boosting (GB) Regres- sion and Classifier, Linear Regression (LR), Decision Trees(DT) Classifier and Regression, Logistic Regression and Support Vector Machine (SVM) Based on real data, our experiments and evaluation metrics including Mean Ab- solute Error (MAE), Mean Squared Error （MSE）和根平方误差（RMSE）表明，基于隔离的回归算法（RF回归和GB回归）提供了最佳的概括误差，并且优于测试的所有其他回归模型。同样，逻辑回归和GB分类器根据精度，回忆和F1分数指标优于其他分类算法。从这项研究中获得的知识可以帮助积极地识别高危供应商，并在面对意外的破坏时采用主动行动来提高韧性，此外SC效率和降低制造障碍。关键词：SC风险管理，订单延迟，机器学习，SC中断，供应商绩效介绍今天的SC在非常有竞争力和染色的环境下起作用。公司一直在寻找改善其流程并提高客户满意度的方法，因为它们一直在改变[1]。延迟需求是SCS遇到的问题，当时计划期间未提供商品。许多方面，例如客户的优先偏好，生产延迟或运输和收到的问题的意外变化，可能会导致延迟。与订单相关产品的准时交付是公司的关键成功因素。确保高水平的交付可靠性仍然是制造商的重中之重，并且与成本和质量一起，是成功实现全球竞争的最重要先决条件之一[2]。SC的复杂性上升意味着影响组织的不一致并不总是相同的，并且可能会随着时间的流逝而发展。此外，每个组织都应主动而不是反应地识别
人工智能版权案件的 ADR 方法
专门从事人工智能的公司正在快速发展和成长。其中之一就是 ChatGPT 的创建者 OpenAI。OpenAI 是一家“人工智能研究和部署公司”，专注于“确保通用人工智能造福全人类”。 5 他们有多个人工智能产品，包括 ChatGPT，这是一个聊天机器人，“经过训练可以按照提示中的指令进行操作并提供详细的响应”。 6 它使用“强化学习的奖励模型”，为用户提供一种“对话方式”来回答各种问题。7 它可以帮助用户学习词汇测验、计划哥斯达黎加之旅、解释一串代码、计划大学之旅等等。8 在某些情况下，它甚至可以根据用户想要看到的内容的简单摘要输出完整的小说。9 ChatGPT 允许用户“获得即时答案、找到创作灵感，[并] 学习新知识”。 10 OpenAI 开发 ChatGPT 所用信息包括互联网上公开的信息、OpenAI 从第三方获得许可的信息以及 ChatGPT 用户或人类培训师提供的信息。11 ChatGPT 的先进程度
启用MDAO的MDAO方法用于复杂系统的概念开发
在航空航天工程的动态领域中，各种设计和分析方法的整合对于应对不断增长的产品复杂性至关重要。基于模型的系统工程（MBSE）和多学科设计分析和优化（MDAO）旨在增强和加速生产过程。MBSE旨在全面描述感兴趣的系统及其能力系统，强调包括建筑，功能和行为方面在内的各种观点，而MDAO则有助于使用数学工具评估，探索和优化预先选择的设计解决方案。采用早期工程分析进行系统设计探索的要求增加了对MBSE和MDAO联合应用的需求。这两种方法的这种集成都促进了更有效，更明智的决策过程，从而提高了系统开发从构想到实施的总体有效性。本文通过提出用于CPulse Medical Drone的概念设计的用例来满足这种需求。它使用一种新颖的MBSE驱动方法来设计和实施MDAO流程，其中考虑了机翼设计优化问题。MDAO过程定义通过启用过程模型连接到MBSE产品模型，从而允许从MBSE模型自动提取MDAO问题规范。这种方法增强了MDAO系统的敏捷性和可重复性，以实现快速的适应和重新构造，以通过不同的设计迭代来满足不断变化的要求和约束。产品需求和模型参数在产品和启用过程模型之间共享，以确保整个产品开发的数字连续性，从系统工程分析和需求定义到评估和优化。为了证明这一点，引入了需求的变化，以表明设计决策的可追溯性以进行要求的更新。本文介绍的用例可扩展到其他工程项目，以统一MBSE和MDAO。
SCREW IT：一种识别螺钉和紧固件的计算机视觉方法
1.4 项目约束 ................................................................................................ 9 1.4.1 螺钉尺寸 .............................................................................................. 9 1.4.2 螺钉长度 .............................................................................................. 10 2. 方法论 ........................................................................................................ 11 2.1 创建工作站 ............................................................................................. 11 2.1.1 3D 模型 ............................................................................................. 11 2.1.2 不幸 ............................................................................................. 14 2.2 软件开发 ............................................................................................. 16 2.2.1 数据处理器 ...................................................................................... 16 2.2.1.1 Canny 边缘检测 ............................................................................. 17 2.2.1.2 Hough 线变换 ............................................................................. 18 2.2.2 库 ............................................................................................................. 19 2.2.2.1 OpenCV ............................................................................................. 19 2.2.2.2 Tkinter ................................................................................ 19 2.2.2.3 Matplotlib ................................................................................ 19 2.3 结果 ........................................................................................................ 20 2.3.1. 初步结果 ........................................................................................ 20 2.3.1.1 初始测试图像 ........................................................................ 20 2.3.1.2 问题 ........................................................................................ 21 2.3.2 最终结果 ........................................................................................ 22 2.3.2.1 新的测试图像 ........................................................................ 22 2.3.2.2 问题 ........................................................................................ 25 2.3.2.3 置信度和讨论 ........................................................................ 26