XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQualitative
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
为定性和定量研究撰写完美的问题陈述
由于定性研究着重于探索，经验和理解，因此定性研究问题声明通常包括指示开放式询问，主观解释和上下文分析的单词。因此，常用的单词包括“探索”，“理解”，“描述”，“解释”等。相反，定量研究的结构和侧重于衡量关系，变量和统计意义。结果，定量研究问题声明包括信号客观性，测量和假设检验的单词。这通常包括诸如“确定”“测量”，“分析”，“量化”，“估算”等词。
信任人工智能：对公众看法的定性探索和对风险和福利的接受
本文旨在研究民众对人工智能（AI）的危险和优势的看法，以及这些看法对AI的信任和接受的影响。对来自加利福尼亚州旧金山的90名参与者进行了采访，并对他们的反应进行了定性分析，从而引起了积极和负面影响的有趣组合。虽然新机会被认为是有帮助的，尤其有助于使生活更加方便并帮助一方面解决世界的问题，但AI被认为会带来一些负面后果。大约有60％的人担心AI取代工作人员的可能性，有47％的人关心其偏见的可能性，而52％的人关心其侵犯Peo-Ple的隐私的可能性。关于特定素质，信托被确定为重要措施。58％的参与者质疑AI行动及其目标的开放性。此外，有62％的参与者在AI开发和使用方面的治理和披露方面表现出很高的兴趣。这项工作提供了有关以下事实的见解：有必要通过建立较高水平的透明度，道德标准来提高公众对AI的信任。所有这些见解都必须扩展有关AI治理的讨论，并强调我们必须在该领域中实现创新，同时考虑到某些关键价值观。
定性而不是定量磷化调节塑造了萌芽酵母中减数分裂I的末端
从有丝分裂中退出是由磷光蛋白质组景观的急剧变化引起的。 依赖细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）活性，主要调节激酶以及诸如发芽酵母中Cdc14之类的诸如Cdc14之类的反破坏性磷酸化酶的激活，从而使有序的底物去磷酸化有序，从而允许进入新的细胞周期进入新的细胞周期和复制许可。 在减数分裂中，必须在没有中间DNA复制的情况下执行两个细胞分裂，这意味着必须将全球磷酸化和去型的替代化适应减数分裂的挑战。 使用萌芽酵母中的全球时间分辨磷酸蛋白质组学方法，我们比较了有丝分裂出口与从减数分裂I到减数分裂II之间的磷蛋白组景观。 我们发现，与有丝分裂的退出不同，在减数分裂I结束时，CDK磷酸基因磷酸化的磷酸化大部分稳定，而大多数与CDK无关的基序是通过去磷酸化来重置的。 然而，在减数分裂的中期，CDK的人工降低导致有序的底物去磷酸化，与有丝分裂相当，表明在减数分裂I的末端磷酸化I的磷酸化I的主要是有定性的，而不是定性下降的。从有丝分裂中退出是由磷光蛋白质组景观的急剧变化引起的。依赖细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）活性，主要调节激酶以及诸如发芽酵母中Cdc14之类的诸如Cdc14之类的反破坏性磷酸化酶的激活，从而使有序的底物去磷酸化有序，从而允许进入新的细胞周期进入新的细胞周期和复制许可。在减数分裂中，必须在没有中间DNA复制的情况下执行两个细胞分裂，这意味着必须将全球磷酸化和去型的替代化适应减数分裂的挑战。使用萌芽酵母中的全球时间分辨磷酸蛋白质组学方法，我们比较了有丝分裂出口与从减数分裂I到减数分裂II之间的磷蛋白组景观。我们发现，与有丝分裂的退出不同，在减数分裂I结束时，CDK磷酸基因磷酸化的磷酸化大部分稳定，而大多数与CDK无关的基序是通过去磷酸化来重置的。然而，在减数分裂的中期，CDK的人工降低导致有序的底物去磷酸化，与有丝分裂相当，表明在减数分裂I的末端磷酸化I的磷酸化I的主要是有定性的，而不是定性下降的。
dlbench+：定量和定性数据湖评估的基准
摘要。在过去几年中，数据湖的概念已成为数据存储和分析的时尚。因此，已经提出了几种方法来构建数据湖系统。但是，由于没有通常的共享标准来比较数据湖系统，因此很难评估此类建议。因此，我们在本文中介绍了DLBench+，这是一种评估和比较支持文本和/或表格内容的数据湖实现的基准。更具体地说，我们提出了一个由文本和CSV文档制成的数据模型，该模型是由一组各种任务组成的工作负载模型以及一组基于绩效的指标，所有这些指标都与数据湖的上下文有关。除了纯粹的定量评估之外，我们还提出了一种方法，以通过评估用户体验来定性评估数据湖系统。作为概念证明，我们使用dlbench+评估我们开发的开源数据湖系统。
从定性到制造公司的定量数据评估
摘要。由于数据在工业环境中变得越来越重要，因此在制造公司如何一致，全面地衡量数据驱动的附加值方面出现了一个问题。目前，对数据估值的尝试主要是在公司内部层面和定性规模上进行。这导致了不确定的结果和数据获利的未使用机会。从理论上讲，现有的方法以确定定量数据值很少使用且不太复杂。尽管定量估值框架可以使实体能够将数据估值从内部到外部级别传输到外部级别，以考虑到数字转换的进度到外部报告。本文通过提出一个四部分估值框架，该框架指定如何转移内部（定性，定量数据评估），从而有助于数据价值评估。所提出的框架建立在以实践为导向的行动研究中获得的见解。最终使用单个案例研究方法对机床制造商进行了测试。将价值放在数据上将有助于管理层管理数据的能力以及实现数据驱动的收益和收入。
造血细胞移植护士难度的经历：定性系统审查方案
HSCT中的护理需要高水平的专业化，并伴随着多方面的挑战，包括心理压力，情绪疲惫和道德困境。HSCT涉及通过强化化疗和全身辐射来破坏患者的骨髓功能，然后将造血干细胞移植以恢复血细胞的产生（Kanda，2015年）。1974年在日本引入的，每年进行5,500多个程序。然而，威胁生命的风险，例如移植物抗宿主病（GVHD）和严重感染（日本造血细胞移植数据中心，2023年）。
二维中差分夹杂物的定量刚度
GenevièveRouleau，Quan Nha Hong，Navdeep Kaur，Marie-Pierre Gagnon，JoséCôté等。在医疗保健研究中对系统定量，定性和混合研究评论的系统评论进行了综述：如何评估纳入评论的方法质量质量的评论？混合方法研究杂志，2023，17（1），pp.51-69。10.1177/15586898211054243。hal-04100878