XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用手腕识别基于手动的微型活动 -
摘要。零射击学习（ZSL）是一种机器学习范式，使模型能够从培训期间未遇到的类中识别和分类数据。这种方法在识别标记数据受到限制的活动方面尤其重要，允许模型通过利用所见活动的语义知识来识别新的，看不见的活动。在本文中，我们探讨了ZSL使用句子 - 伯特（S-bert）用于语义式床位和变异自动编码器（VAE）的功效，以弥合可见阶级和看不见的类之间的差距。我们的方法利用腕部惯性的惯性事件来捕获活动数据，并采用S-Bert生成偶然的嵌入，以促进可见和看不见的活动之间知识的转移。评估是在包含三个看见和三个看不见的活动类别的数据集上进行的，平均持续时间为2秒，三个看见和三个看不见的活动类别，平均持续时间为7秒。结果表明，在识别看不见的活动时表现出了有希望的表现，平均持续时间为7秒的活动的准确性为0.84，而活动的平均持续时间为0.66，平均持续时间为2秒。这突出了ZSL对增强活动识别系统的潜力，这对于在医疗保健，人类计算机互动和智能环境等领域的应用至关重要，在这些领域中，识别广泛的活动至关重要。
认识并应对急性心脏压力患者
SPECT/CT和PET/CT中的心脏紧急情况发生不断发生，但需要及时识别和适当的响应。预计18基于18 F的心肌灌注放射药物会增加心脏应激测试的使用；因此，对于包括宠物部门的核医学技术人员在内的人员至关重要，必须配备适当的培训和能力，以识别和管理恶化的心脏病患者或紧急心脏事件。本文提供了有关心脏应激测试的基础原理和使用辅助药物在压力后管理患者的基础原理。概述了急性恶化的核心脏病学患者，包括识别生命体征和基本心电图解释的关键变化。与紧急响应相关的关键药物已详细介绍。武装这些工具，核医学技术人员可以更谨慎地照顾高风险的核心脏病学患者。
1 2 决议承认 March 是精准医学和生物标志物检测
1 分子靶向治疗生物标志物临床开发和使用政策问题委员会；卫生保健服务委员会；医学研究所；国家科学、工程和医学院；Graig LA、Phillips JK、Moses HL 编辑。分子靶向治疗生物标志物检测：开启精准医疗的关键。华盛顿 (DC)：美国国家科学院出版社；2016 年 6 月 30 日。1，简介。网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK379335/。2 美国癌症协会癌症行动网络。改善生物标志物检测的可及性，推进癌症治疗的精准医疗。2021 年 7 月 6 日访问 https://www.fightcancer.org/sites/default/files/Improving%20Access%20to%20Biomarker%20Testing.pdf。 3 John A、Yang B、Madala J、Shah RA。遵守 NCCN 生物标志物检测指南对非鳞状、晚期非小细胞肺癌 (aNSCLC) 患者生存的临床影响。J Natl Compr Canc Netw。2020；18(3.5)：HSR20-088。doi:10.6004/jnccn.2019.7441。4 美国食品药品管理局。药品标签中的药物基因组学生物标志物表。2021 年 7 月 6 日访问 https://www.fda.gov/drugs/science-and-research-drugs/table-pharmacogenomic-biomarkers-drug-labeling。
这是你，llm吗？使用多语言代码样式测量识别AI编写的程序
摘要 - 基于LLM的代码完成者（例如GitHub Copilot）的日益普及，对自动检测AI生成的代码的兴趣也在增加 - 特别是在由于安全性，知识产权或道德问题所致的策略所禁止的LLMS程序所禁止使用LLMS程序的情况下。我们介绍了一种针对AI代码风格测量学的新颖技术，即，基于基于变压器的编码器分类器，将LLMS生成的代码与人类编写的代码区分代码的能力。与以前的工作不同，我们的分类器能够通过单个机器学习模型在10种不同的编程语言上检测AI编写的代码，从而在所有语言中保持高平均精度（84.1％±3.8％）。与分类器一起，我们还发布了H-AiroSettamp，这是一个针对AI代码定型任务的新颖的开放数据集，由121个247代码片段组成10种流行的编程语言，被标记为人文编写或AI生成。实验管道（数据集，培训代码，结果模型）是AI代码风格任务的第一个完全可重现的。最值得注意的是，我们的实验仅依赖于开放的LLM，而不是诸如Chatgpt这样的专有/封闭的LLM。索引术语 - 编码样式，大语言模型，AI检测，代码生成，数据出处，深度学习
可拉伸的，可识别和编码的触觉感觉的可伸缩的皮肤可通态神经形态系统
在生物体验系统中，信息的感知，转移和处理依赖于分布的平行神经网络来有效解决复杂而非结构化的现实世界问题。1,2，例如，Tac-Tile感觉与机械信号转换为机械感受器的电信号有关。3然后这些电信号通过神经纤维流动到拟南芥，诱导神经递质的释放和突触后膜的发射，最后将它们传递到大脑中以形成触觉。神经编码和学习是在协作和处理外部信息的过程中进行的。受到生物系统的启发，已经开发出神经形态电子来重建和增强智能功能，4
基于深度学习方法和脑电图识别组织承诺水平
摘要：近年来脑电图研究的应用场景日趋广泛，相比于其他任务，利用脑电图识别受试者人格特质水平的差异在某种程度上具有更大的挑战性。本文提出了一项基于脑电信号和深度学习方法识别人们组织承诺水平的新任务。针对这一目标，我们基于脑电特征的拓扑图构建了一种图卷积神经网络结构（EEG-GCN），并将其与一维卷积神经网络（1D-CNN）、二维卷积神经网络（2D-CNN）、LSTM等其他深度学习模型框架进行了比较。同时，我们对脑电特征拓扑图邻接矩阵的构建进行了研究，最终发现成对相位一致性（PPC）与大地距离的组合是最佳选择，所构建的模型可以达到平均79.1%的准确率。此外，在扩大数据集规模后，我们的模型总体平均准确率可以达到81.9%，可见静息态脑电与深度学习方法相结合对组织承诺人格特质的识别是有效的。
基于表面肌电图
摘要：基于表面肌电图（SEMG）探索了一种定量识别原发性刺激强度的新颖方法。，我们在具有不同强度的主要味道刺激下捕获了SEMG样品，并用支持向量机（SVM）进行了定量识别的预处理样品。验证了定量识别酸，苦和咸强度的可行性。在柠檬酸（aq），蔗糖（水溶液），氯化镁（水溶液），氯化钠（AQ）和谷氨酸钠（AQ）的刺激下获得了SEMG信号，其浓度不同，用于五种类型的主要口味：酸味，甜美，苦味，苦味，苦味，苦味，salty和umimimi cormimimifive。采用的信号用一种称为二次变化的方法处理，以删除基线徘徊，以及一个自适应缺口，以删除功率频率干扰。为每个样品提取330个特征后，进行了五倍跨验力的SVM回归器，模型达到了0.7277、0.1963、0.7450、0.7642和0.5055的R 2得分，分别用于痛苦的主要品味，均可识别次数的痛苦和0.5055。要探索面部对味觉刺激的反应，我们总结并比较了不同味道类型和味道强度的刺激下的肌肉活动。为了进一步简化模型，我们探索了特征维度的影响，并以频道方式优化了每种口味的特征组合，并且分别从330、120、120、120、120、210、210、260、170降低了五种类型的主要品味。最后，我们分析了多个受试者的模型性能以及模型的性能与实验受试者的数量之间的关系。这项研究可以为使用SEMG提供进一步研究和味觉刺激识别的应用参考。
是否感到困惑：解码大脑活动并认识到使用EEG
抽象目标。混乱是学习过程中的主要认知情绪，影响了学生的参与度以及他们是否感到沮丧或无聊。但是，关于学习混乱的研究仍处于早期阶段，并且有必要更好地了解如何识别它以及哪些脑电图（EEG）信号表明其发生。目前的工作调查了使用脑电图进行推理学习期间的混乱，旨在通过将教育心理学，神经科学和计算机科学结合的多学科方法来填补这一空白。方法。首先，我们设计了一个实验，以积极，准确地引起推理中的混乱。第二，我们提出了一种主观和客观的关节标签技术来解决标签噪声问题。第三，为了确认可以将混乱的状态与非共同状态区分开，我们比较和分析了五个典型频段中混淆和未连接状态的平均频带能力。最后，我们提出了一个用于混乱分析的EEG数据库，以及传统（天真贝叶斯，支持矢量机，随机森林和人工神经网络）和端到端（长期短期记忆，残留网络和EEGNET）机器学习方法的基准结果。主要结果。发现的发现：1。在混乱和未融合条件之间，三角洲，theta，alpha，beta和较低伽玛的功率有显着差异； 2。更高的注意力和认知负荷；和3。意义。具有时间域特征的随机森林算法在二元分类中，具有高精度/F1得分（对于受试者的方法为88.06％/0.88，对于受试者的方法为84.43％/0.84）。这项研究促进了我们对混乱的理解，并提供了在学习过程中识别和分析的实用见解。它在学习过程中扩展了有关困惑和非共同状态之间差异的现有理论，并为认知感染模型做出了贡献。该研究使研究人员，教育者和从业人员能够监测混乱，开发自适应系统和测试识别方法。
患者血液管理：优化输血效益并识别何时输血有益
输注血浆可以纠正严重的凝血病，并将出血风险降至最低。在极端情况下，输血的好处是显而易见的，相比之下，任何风险都微不足道，任何并发症都可以作为患者治疗过程的一部分进行管理。然而，大多数情况下不会进行输血。实验室测试值，无论是血红蛋白浓度、血小板计数还是凝血酶原时间/国际标准化比率 (INR)，通常是预防性输血的理由。开具处方的医生经常会说“我不想让我的病人心肌梗塞”或“我不想让我的病人在手术过程中流血”。这些目标当然值得称赞，因为心肌坏死的损害或出血的并发症可能是严重的和/或不可逆的。在任何治疗方案中，特别是在考虑预防性干预时，必须权衡治疗的潜在益处与治疗旨在避免的发病概率以及治疗本身产生不良影响的概率。在输血的情况下，潜在的并发症通常以输血反应的形式考虑。其中最常见的——发热和荨麻疹反应——被一些临床医生认为是微不足道且易于处理的，而最可怕的——输血传播感染 (TTI)——如今被认为极为罕见，超出了大多数医生的经验范围。因此，可以几乎不考虑风险地输血。但是，虽然今天的输血肯定比医学史上的任何时候都安全，但这些公认的风险具有有限的、非零的概率，其后果可能是灾难性的。例如，输血相关循环超负荷 (TACO) 和输血相关急性肺损伤 (TRALI) 仍然是美国食品药品监督管理局 (FDA) 报告的输血相关死亡的两个最常见原因。1 过去 15 年，人们对输血的担忧发生了有趣的变化。随着人类免疫缺陷病毒 (HIV)、丙型肝炎病毒 (HCV) 和乙型肝炎病毒 (HBV) 等最显著病原体的传播风险大幅降低，人们的担忧已转向其他风险，包括 TRALI 和血小板的细菌污染。在美国，大多数血液供应商现在提供男性、从未怀孕的女性或已证实缺乏 HLA 抗体的女性的血浆和单采血小板，以减轻 TRALI 的风险。这一策略已将 TRALI 的发病率降低到 1：10,000 输血单位。2 红细胞现在是与 TRALI 相关的最常见产品。随着 TRALI 发病率的下降，目前输血相关死亡的最常见原因是 TACO。血小板和血浆成分与 TACO 发生率约 1% 有关，红细胞与 TACO 发生率约 2.7%。2 TACO 最常发生在年龄极端的患者和患有充血性心力衰竭的患者中。