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ARS 开发出预测医院床位饱和度的方法
Capgemini Invent 是凯捷集团不可或缺的一部分，凯捷集团是咨询、数字化转型、技术和工程服务领域的全球领导者。该集团走在创新的前沿，致力于在不断发展的云、数字和平台世界中解决客户面临的各种机遇。凭借其 50 年的悠久历史和深厚的行业专业知识，凯捷集团通过从战略到运营的一系列服务帮助组织实现其业务抱负。凯捷集团是一家负责任的多元文化公司，在近 50 个国家/地区拥有 265,000 名员工，其宗旨是通过技术释放人类能量，实现包容和可持续的未来。与 Altran 一起，该集团报告称 2019 年全球总收入为 170 亿欧元。
机器学习可以预测前...
将正电子发射断层扫描（PET）用作β-淀粉样蛋白（Aβ）脑病理学的初始或唯一生物标志物可能会抑制阿尔茨海默氏病（AD）由于成本，获取和耐受性而引起的药物开发和临床使用。我们开发了一种QEEG-ML算法，以预测主观认知下降（SCD）和轻度认知障碍（MCI）患者之间的β病理，并使用βPET验证了它。我们比较了MCI患者与患有和没有PET固定的β-淀粉样蛋白斑块患者之间的QEEG数据。We compared resting-state eyes-closed electroencephalograms (EEG) patterns between the amyloid positive and negative groups using relative power measures from 19 channels (Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, T3, C3, Cz, C4, T4, T5, P3, Pz, P4, T6, O1, O2), divided into eight frequency bands, delta （1-4 Hz），theta（4-8 Hz），Alpha 1（8-10 Hz），Alpha 2（10-12 Hz），β1（12-15 Hz），β2（15-20 Hz），Beta 3（20-30 Hz）和gamma（30-45 Hz），由Fft和DeNocy cancys cancys concy.s.使用遗传算法策略分析了所得的152个特征，以识别最佳特征组合并最大程度地提高分类精度。在基因建模方法的指导下，我们将脑电图的每个通道和频率带作为基因，并在给定维度内用所有可能的组合对其进行了建模。然后，我们收集了显示出最佳性能并识别出在上级模型中最常出现的基因的模型。通过重复此过程，我们收集了一个近似最佳的模型。我们发现，随着遗传算法的这种迭代发展的发展，平均性能的增加。我们最终达到了85.7％的敏感性，89.3％的特异性，SCD淀粉样蛋白阳性/负分类的精度为88.6％，83.3％的敏感性和83.3％的敏感性，85.7％的特异性特异性，而MCI MCI淀粉样蛋白淀粉样蛋白阳性阳性/负分类的精度为84.6％。
抽象机制预测深度神经网络中的概括
深度神经网络作品（DNN）的一个长期问题是了解他们令人困惑的概括能力。We approach this prob lem through the unconventional angle of cogni tive abstraction mechanisms , drawing inspiration from recent neuroscience work, allowing us to define the Cognitive Neural Activation metric (CNA) for DNNs, which is the correlation be tween information complexity (entropy) of given input and the concentration of higher activation values in deeper layers of the network.CNA具有高度预测的概括能力，在对近200个网络实例的广泛评估中进行基于规范和偏见的概括指标，其中包括数据集构造组合的广度，尤其是在存在加性噪声的情况下，并且存在/或培训标签被损坏。这些强大的EM PIRICAL结果表明，CNA作为概括度量的有用性，并鼓励对信息复杂性与更深层次网络中的表示之间的联系进行进一步研究，以便更好地了解DNN的概括能力。1
提高疫苗诱导的免疫力：基线可以预测结果吗？
通过系统免疫学捕捉“基线” 疫苗用于预防感染或疾病，是历史上最有效的救命医疗干预措施之一 [1]。过去，疫苗设计很大程度上是经验性的。然而，这种方法迄今为止大多无法治疗艾滋病毒、结核分枝杆菌 (TB) 和疟原虫 (疟疾) 等复杂感染，以及癌症和其他非传染性疾病。这种失败的原因是缺乏对疫苗诱导保护的潜在机制（即免疫规则）的深入了解 [2,3]。最近的技术进步，包括高度多路复用的免疫分析和数据驱动的计算模型，提高了在全球范围内识别这些规则的前景。系统生物学在疫苗中的应用[或“系统疫苗学”（见词汇表）]涉及以全面和公正的多组学方式（“组学”）评估疫苗接种前后免疫系统的分子和细胞状态。然后，该研究用于开发数据驱动模型，以预测疫苗接种后病原体特异性免疫反应（例如抗原特异性抗体滴度）；通过这些模型，我们的目标是确定与疫苗反应相关并可能影响疫苗反应的关键分子免疫参数。这种方法已经带来了新的见解。例如，疫苗接种后早期宿主反应与结果（例如抗体反应）之间的相关性提出了微生物组可能参与疫苗接种反应的假设。抗生素引起的微生物组变化会影响小鼠甚至人类对流感病毒疫苗接种的反应 [4-6]。这种公正的系统方法越来越多地应用于疫苗设计和测试 [7]。这也导致人们越来越认识到群体中个体之间许多免疫参数的广泛基线和反应变异性 [8]。鉴于普遍存在的群体异质性，预测哪些人会对某种疫苗产生反应是必要的。此外，了解接种疫苗前的免疫状态如何影响疫苗接种反应也很重要。最近人们认为，对于人类流感病毒、乙型肝炎病毒 (HBV) 和疟疾疫苗接种，这也是可能的 [9-14,41]。具体而言，目的是评估受试者接种疫苗前的免疫状态是否允许预测反应（即“基线预测结果”的概念）。
使用机器学习预测哈萨克斯坦的食品价格
摘要使用机器学习来预测哈萨克斯坦食品的消费价格的相关性是由于需要有效管理价格并确保为人口提供食品的可用性。机器学习可以分析多种因素，例如通货膨胀，季节性波动以及供求的变化，并创建准确的预测，这在经济不确定性和食品价格波动的时期至关重要。在这项工作中，我们使用了一种机器学习方法来预测哈萨克斯坦的食品价格。主要重点是在这种情况下的机器学习方法的应用。我们使用2005年至2020年的每月农村，城市和混合价格数据来开发和测试模型。该研究研究了使用从世界食品计划价格数据库获得的数据集诸如决策树，随机森林和梯度提升之类的机器学习模型的使用。这有助于准确预测未来的食品价格。我们还使用各种指标评估了这些模型的准确性，例如均方根误差（RMSE），均方根误差（MSE），作为平均绝对误差（MAE）和确定系数（R 2）。在我们的工作中，我们得出的结论是，随机森林模型在所有测量指标中表现最佳。实验结果证实，随机森林模型产生的高精度在预测未来的食品价格价值方面具有（0.99）。关键字1机器学习，预测，消费者价格指数，随机森林，决策树，梯度提升。
AMBRA1水平预测黑色素瘤中对MAPK抑制剂的抗性 生物传感器和生物电子学 全球麻疹流行风险 神经病学和精神病学中精确医学的基础和建筑
黑色素瘤中对有丝分裂原活化蛋白激酶抑制剂（MAPKI）的内在耐药性和耐药性仍然是主要的治疗挑战。在这里，我们表明对MAPKI的抗临床发展与黑色素瘤抑制器自噬的肿瘤表达降低有关，而Beclin 1调节剂1（AMBRA1），AMBRA1的较低表达水平预测对MAPKI治疗的反应较差。功能分析表明，AMBRA1的丧失会诱导表型切换，并通过激活局灶性粘附激酶1（FAK1）来策划细胞外信号 - 调控激酶（ERK） - 独立的抗电阻机制。在体外和体内环境中，具有低AMBRA1表达的黑色素瘤对MAPKI疗法表现出内在的抗药性，但对FAK1抑制的敏感性更高。最后，我们表明，最初的MAPKI-敏感黑色素瘤的抗性快速发展归因于以低AMBRA1表达为特征的先前存在的亚克隆，并且与MAPKI和FAK1抑制剂（FAKI）共同处理可有效防止这些肿瘤中抗性的发展。总而言之，我们的发现强调了AMBRA1表达在预测黑色素瘤对MAPKI的反应并支持Faki克服MAPKI诱导抗性的治疗功效的值。
应用机器学习算法来预测流动性风险
摘要。流动性风险是巨大的财务威胁，其管理不善会导致重大财务损失。本研究研究了机器学习技术（例如KNN，SVM，决策树，RF和XGBOOST）在印度银行的流动性风险中的应用。2013 - 2022年的财务数据分析了31个商业银行。模型将财务比率用作预测因素，流动性风险由流动资产与总资产和贷款比率相关。尽管由于样本较小而导致的普遍性限制，但结果表现出诸如KNN和XGBoost等算法的潜力，以预测准确的流动性风险。该研究的发现表明，使用液体资产将液体资产用于总资产来替代流动性风险的模型给予了KNN的最佳结果，并分别给出了MAE和MSE评分0.129和0.027。当使用存款贷款以替代流动性风险时，DT是表现最好的算法，MAE和RMSE得分分别为0.191和0.231。还发现，与其他选定模型相比，MLP表现不佳。实际含义包括使用这些技术为印度银行开发流动性预警系统。
婴儿微生物组的数字双胞胎预测神经发育缺陷
尽管公认的肠脑轴连接，但患者之间微生物谱的自然变化阻碍了正常的丰度范围，从而混淆了营养不良对婴儿神经发育的影响。我们从一些初始观察结果中推断出婴儿微生物组的数字双胞胎，预测生态系统轨迹。使用来自88位早产儿（398个粪便样本和32,942个微型类别的32,942个丰度估计）的16 s核糖体RNA谱，该模型（Q-NET）可预测R 2 = 0.69的丰度动态。与典型发展与次优发展的Q-NET相比，我们可以可靠地估计个体赤字风险（MΔ），并确定婴儿在接收器操作员特征曲线下，在98％的98％特异性时，在接收器操作员特征曲线下，在接收器操作员特征曲线下，在接收器操作员特征曲线下，在接收器操作员特征曲线下具有≈76％的面积。我们发现，早期移植可能会减轻≈45.2％的队列的风险，并可能导致不正确的补充产生负面影响。Q-NET是生态系统动力学的生成人工智能模型，具有广泛的潜在应用。
表型（G2P）模型用于预测谷物的复杂性状...
随着育种 4.0 的发展，需要新的基因分型和表型工具来帮助育种过程提高基因型的生产力 (Van Eeuwijk 等人，2019 年，Wallace 等人，2018 年)。这包括整合多层基因组学、高通量植物表型 (HTPP) 和大规模环境分型以改善复杂性状预测的趋势 (Crossa 等人，2021 年，Cooper 等人，2014 年)。全基因组预测，称为基因组预测 (GP) 或基因组选择 (GS)，是将这些新工具整合到育种计划中以支持高产和可持续产量品种的主要方法。GS 的主要目标是根据标记信息预测复杂性状，通过为候选者生成基因组估计育种值来提高选择的准确性。因此，GS 可能优于表型选择，因为它可以增加单位时间的遗传增益并缩短育种周期的长度（Crossa 等人，2017 年）。最近，育种者的要求越来越多地转向将 HTPP 数据和环境信息纳入多环境试验分析（Araus 等人，2018 年）。然而，它是