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使用临床数据进行建模阿尔茨海默氏病痴呆症进展的机器学习：系统文献评论
目的：阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见原因，这是一种综合征，其特征是认知障碍，足以干扰日常生活的活动。我们旨在对研究机器学习（ML）方法进行系统的文献综述（SLR），以将电子健康记录得出的临床数据应用于临床数据，以模拟AD痴呆症的发展风险。材料和方法：我们搜索了2010年1月1日至2020年5月31日在PubMed，Scopus，ScienceDirect，IEEE探索数字图书馆，计算机机械数字Library和Arxiv的文章。我们使用预先确定的标准选择相关文章，并根据ML分析的关键组成部分进行总结，例如数据特征，计算算法和研究重点。结果：在过去的5年中，使用基于ML-基于ML的痴呆症建模的研究论文数量有了可观的增长。我们在SLR中审查了64篇相关文章。结果表明，大多数现有研究都集中在使用包含神经影像学和临床数据的公共可用数据集（神经行为状态考试评分，患者表现，神经影像学数据和实验室测试值）进行预测AD痴呆症的进展）。讨论：确定有可能进步的AD痴呆症的人可能有助于个性化疾病管理以计划未来的护理。由结构化数据表和临床注释组成的临床数据可以有效地用于基于ML的方法，以模拟AD痴呆症进展的风险。结果的数据共享和可重复性可以增强本研究的影响，适应性和概括性。
综述使用人工智能方法检测物联网网络安全攻击：系统文献综述
摘要：近年来，技术已发展到第四次工业革命（工业4.0），物联网（IoT）、雾计算、计算机安全和网络攻击呈指数级大规模发展。各种形式的物联网设备和网络的快速发展产生了大量数据，进而需要仔细的身份验证和安全保护。人工智能（AI）被认为是解决网络安全威胁和提供安全性最有前途的方法之一。在本研究中，我们提出了一个系统的文献综述（SLR），对现有的用于检测物联网环境中的网络安全攻击的人工智能方法的文献进行分类、绘制和调查。本SLR的范围包括对网络安全中大多数人工智能趋势技术和最新解决方案的深入研究。在各种电子数据库（SCOPUS、Science Direct、IEEE Xplore、Web of Science、ACM 和 MDPI）上进行了系统搜索。在已确定的记录中，选择了 2016 年至 2021 年期间发表的 80 项研究，进行了调查和仔细评估。本评论探讨了物联网安全中使用的深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 技术及其在检测攻击方面的有效性。然而，一些研究提出了智能入侵检测系统 (IDS)，该系统使用人工智能的智能架构框架来克服现有的安全和隐私挑战。研究发现，支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF) 是最常用的方法之一，因为检测准确率高，另一个原因可能是高效的内存。此外，其他方法也提供了更好的性能，例如极端梯度增强 (XGBoost)、神经网络 (NN) 和循环神经网络 (RNN)。该分析还提供了对 AI 路线图的洞察，以根据攻击类别检测威胁。最后，我们提出了未来潜在调查的建议。
我们对拥抱脸有什么了解？对定性主张的系统文献综述和定量验证
随着从头开始发展深度学习（DL）模型的规模和成本继续上升，工程师越来越多地转向将开源预培训模型（PTMS）作为一种具有成本效益的替代品[30]。PTM注册机构通过提供包括预培训的权重，配置和文档的软件包来促进开源模型的重复使用[28]。拥抱面已成为PROMENT PTM注册表，与NPM和PYPI等传统软件注册机构的普及相当[28]。了解PTM注册表的特征，例如拥抱面孔是支持在这种新兴环境下有效和有效的软件重用的关键。先前的研究在将PTM注册机构与传统软件包注册表进行比较方面取得了长足的进步，并提出了诸如碳排放，模型选择和漏洞之类的问题[14，28，32]。但是，没有系统的文献综述描述了当前知识的状态。此类评论通过提供研究议程来推进该领域。我们的研究以三种方式做出了贡献。首先，我们对PTM注册表的知识进行了首次系统评价。第二，我们提出了现有定性见解的定量指标，从而对现有关于PTM注册表的现有索赔进行了更强大的验证。最后，我们通过定量分析来验证或挑战以前的定性见解。如图1所示，我们的方法有两个部分。首先，我们进行了系统的文献综述（SLR），以提取有关拥抱面孔的现有知识（索赔）。第二，我们确定未量化和量化较低的索赔，并使用现有数据集提供指标和测量。我们的SLR提取了关于拥抱面的12个不同主张，其中4个缺乏大规模的定量证据。定义指标后，我们以大规模的方式支持其中2个；和
我们对拥抱脸有什么了解？对定性主张的系统文献综述和定量验证
随着从头开始发展深度学习（DL）模型的规模和成本继续上升，工程师越来越多地转向将开源预培训模型（PTMS）作为一种具有成本效益的替代品[30]。PTM注册机构通过提供包括预培训的权重，配置和文档的软件包来促进开源模型的重复使用[28]。拥抱面已成为PROMENT PTM注册表，与NPM和PYPI等传统软件注册机构的普及相当[28]。了解PTM注册表的特征，例如拥抱面孔是支持在这种新兴环境下有效和有效的软件重用的关键。先前的研究在将PTM注册机构与传统软件包注册表进行比较方面取得了长足的进步，并提出了诸如碳排放，模型选择和漏洞之类的问题[14，28，32]。但是，没有系统的文献综述描述了当前知识的状态。此类评论通过提供研究议程来推进该领域。我们的研究以三种方式做出了贡献。首先，我们对PTM注册表的知识进行了首次系统评价。第二，我们提出了现有定性见解的定量指标，从而对现有关于PTM注册表的现有索赔进行了更强大的验证。最后，我们通过定量分析来验证或挑战以前的定性见解。如图1所示，我们的方法有两个部分。首先，我们进行了系统的文献综述（SLR），以提取有关拥抱面孔的现有知识（索赔）。第二，我们确定未量化和量化较低的索赔，并使用现有数据集提供指标和测量。我们的SLR提取了关于拥抱面的12个不同主张，其中4个缺乏大规模的定量证据。定义指标后，我们以大规模的方式支持其中2个；和
银行的资产负债成本，货币政策和RRP
使用准自然实验，我们表明定量宽松（QE）与银行调节相互作用，从而影响非银行的大小和投资组合选择。在2021年，补充杠杆率（SLR）救济到期后，激励银行以降低杠杆率，放弃存款并减少批发债务的供应。我们表明，因此，货币市场基金（MMF）经历了大量流入，并将其投资组合转移到了美联储的ONRRP工厂。我们的结果表明，当非银行可以访问中央银行资产负债表时，他们最终承担了一部分中央银行负债，排出储量并减轻量化宽松的影响。关键词：资产负债表约束，银行，杠杆比率，货币政策，货币市场基金，ONRRP
类风湿关节炎药物治疗的疗效
摘要 目的 为欧洲抗风湿病联盟 (EULAR) 2019 年更新的类风湿关节炎 (RA) 治疗建议提供信息。 方法 通过在 MEDLINE、Embase 和 Cochrane Library 中搜索 2016 年至 2019 年 3 月 8 日期间发表的文章，进行系统文献研究 (SLR)，以调查任何改善病情的抗风湿药物 (DMARD)（传统合成 (cs)DMARD、生物 (b) 和生物仿制药 DMARD、靶向合成 (ts)DMARD）或糖皮质激素 (GC) 治疗对 RA 患者的疗效。 结果 选择了 234 篇摘要进行详细评估，最终纳入 136 篇。它们包括 bDMARD 与安慰剂或其他 bDMARD 的疗效、Janus 激酶 (JAK) 抑制剂 (JAKi) 在不同患者群体中的疗效以及不同 bDMARD 与 JAKi 或其他 bDMARD 的正面比较。评估了 bDMARD 转换为其他 bDMARD 或 tsDMARD、bDMARD、csDMARD 和 JAKi 的战略试验和逐渐减少的研究。评估的药物包括阿巴西普、阿达木单抗、ABT-122、巴瑞替尼、赛妥珠单抗、SBI-087、CNTO6785、地塞诺替尼、依那西普、菲戈替尼、戈利木单抗、GCs、GS-9876、古塞库单抗、羟氯喹、英夫利昔单抗、来氟米特、马威利木单抗、甲氨蝶呤、奥洛珠单抗、奥替利单抗、培非替尼、利妥昔单抗、沙利鲁单抗、柳氮磺胺吡啶、苏金单抗、西卢卡单抗、他克莫司、托珠单抗、托法替尼、曲格珠单抗、乌帕替尼、乌司他克单抗和沃巴利珠单抗。展示了许多 bDMARD 和 tsDMARD 的疗效。在 TNFi 治疗失败后，改用另一种肿瘤坏死因子抑制剂 (TNFi) 或非 TNFi bDMARD 是有效的。对于实现长期严格临床缓解的患者，可以逐渐减少 DMARD 用量；对于有残留疾病活动的患者（包括 LDA 患者），在逐渐减少用量期间，爆发的风险会增加。生物仿制药不劣于其参考产品。结论本 SLR 向工作组通报了各种治疗方案的证据基础，以制定 EULAR 的 RA 管理建议的更新。
化学教学中化学教学中的数字技术教育研究与实践：通过
这项工作描述了进行的系统文献综述（SLR），旨在探索和描述数字技术在化学教学中的使用，重点介绍化学教育研究与实践（CERP）。该研究遵循以五个阶段结构的方法学过程。结果表明，化学教学中数字生产的增加，显示了该研究领域的趋势。总共确定了与该主题相关的704篇文章，其中45篇符合SLR中的标准。通过根据时间跨度分开这些结果，可以看到每个时期发现的文章数量的变化，因此可以注意到，即使出版物的分布在一年中仍然不统一。在文章中确定的主要技术资源中，其中一些包括：多媒体，网站，软件，计算机和手机。este trabalho descreve umarevisãoSistemáticada trimatura（rsl）realizada para explaor e descrever o uso de tecnologias digitais no ensino digitais no ensino dequímica，com foco foco foco na revista revista化学教育研究和实践（CERP）。o esudo segue um Processometodológicoestruturado em cinco etapas。OS RESSUREDOS APONTAM PARA UMAUMENTO NAPRODUçãoDigitalno Ensino deQuímica，穆斯特兰多umaTendênciaNestaÁreade pesquisa。um De 704 Artigos Relacionados ao tema foram disenificados，dos quais 45 atenderam aoscritériosna rsl。entre os principlais recursostecnológicosdiscentificados nos artigos，alguns含义：多米迪亚，网站，软件，Computadores E TelefonesMóveis。I.简介根据时间段将这些结果划分，可以观察到每个时期发现的文章数量的差异，并指出，尽管出版物的分布逐年增加，但尚不统一。
系统文献评论
目的：言语障碍通过阻碍社会运营并阻碍有效的沟通来深刻影响整体生活质量。本研究解决了有关言语障碍患者的基于机器学习的辅助技术的系统评价的差距。总体目的是通过系统的文献综述（SLR）对该领域进行全面概述，并为基于ML的解决方案和相关研究的景观提供宝贵的见解。方法：利用系统文献综述（SLR）方法，该研究采用系统方法。该研究广泛研究了有关言语障碍的基于机器学习的辅助技术的现有文献。特别注意ML技术，在训练阶段被剥削的数据集的特征，扬声器语言，特征提取技术以及ML算法所采用的功能。独创性：本研究通过系统地探索辅助技术的言语障碍技术来为现有文献做出了贡献。原创性在于对ML语音识别对言语障碍使用者的识别的重点调查（2014- 2023年）。强调与ML技术，数据集特征，语言，特征提取技术和功能集有关的系统研究问题，为当前的话语增加了独特而全面的观点。发现：系统文献评论确定了2014年至2023年之间发表的重要趋势和批判性研究。在2021年至2022年之间发表了几乎一半的纳入研究）。在对著名期刊的65篇论文，支持载体机和神经网络（CNN，DNN）的分析中，是最受使用的ML技术（20％，16.92％），研究最多的疾病是构造障碍（35/65，54％的研究）。此外，在2018年之后观察到了使用基于神经网络的建筑（主要是CNN和DNN）的兴起。关键字：语音障碍，语音识别，构想障碍，机器学习，辅助技术
推进系统文献评论：大型语言模型（Claude Sonnet 3.5，Gemini Flash 1.5和GPT-4）的比较分析
• A Systematic Literature Review (SLR) is a research methodology that employs a systematic approach to gather, identify, and critically evaluate the available research studies • This process is inherently time-intensive and complex, as it requires precise search strategies, the searching of large volumes of literature • With the development of generative AI, these issues are addressed by automated, intelligent systems capable of doing many of the challenging tasks required in SLRs • SLRs can可以使用这些生成AI模型的功能快速有效地进行，同时遵守严格的标准•LLM和Generative AI方法允许自动筛选任务自动化•Gemini 1.5 Flash，GPT-4等先进的LLMS和Claude Sonnet 3.5具有强大的能力，因为它与SLRS效果相关，因此可以执行SLRS
