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可解释的视网膜假体人工智能：根据常规临床测量结果预测电极失活
摘要 — 为了提供适当程度的刺激，必须根据个人的感知阈值校准视网膜假体（“系统适配”）。然后可以停用无功能电极以降低功耗并改善视觉效果。然而，阈值不仅在不同电极之间变化很大，而且随着时间的推移也会变化很大，因此需要更灵活的电极停用策略。在这里，我们提出了一个可解释的人工智能 (XAI) 模型，该模型适用于大型纵向数据集，可以 1) 根据常规临床测量（“预测因子”）预测制造商选择在哪个时间点停用电极；2) 揭示这些预测因子中哪些最重要。该模型根据临床数据预测电极停用的准确率为 60.8%。使用系统适配数据时性能提高到 75.3%，当有后续检查的阈值时性能提高到 84%。该模型进一步确定了受试者的年龄和失明发作时间是电极停用的重要预测因子。依赖于常规临床措施的电极失活的精确 XAI 模型可能使视网膜植入物和更广泛的神经假体界受益。
今天摆脱了vape。
不必担心插入。听起来很陈词滥调，但真的只是做自己。我要说的第二件事就是日复一日地做事，并找到一种健康的选择。，这可能是一项运动，阅读；还有我个人的音乐。我喜欢音乐。在一天结束时，您永远不会知道您喜欢什么[更健康的替代方案]。
Unitron Active UP
警告：此听力仪器的输出音压水平可以超过132 dB。在配合此工具时应特别注意，因为有损害用户剩余听力的风险。儿童耳朵中发达的SPL可以大大高于普通成年人。建议测量以纠正拟合的OSPL90目标的RECD。不允许对未经制造商明确批准的助听器进行更改或修改。这种变化可能会损害耳朵或助听器。
机器学习
2常见方法27 2.1假设空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.1参数和非参数假设空间。。。。。。。。。。。。。。。27 2.1.2线性案例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.3线性可分离性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.1损失功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.2真实和经验风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.3很好的预测因子好吗？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.4经验风险最小化和过度插入。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.3集合方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.3.1包装。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 2.3.1包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.29随机模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.3提升。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33 div>
Unitron Active SP
警告：此听力仪器的输出音压水平可以超过132 dB。在配合此工具时应特别注意，因为有损害用户剩余听力的风险。儿童耳朵中发达的SPL可以大大高于普通成年人。建议测量以纠正拟合的OSPL90目标的RECD。不允许对未经制造商明确批准的助听器进行更改或修改。这种变化可能会损害耳朵或助听器。
使用MSTATE软件包的骨髓移植的多状态模型
在本演讲中，我将解决与协变量的多州模型中产生的两个问题。首先与如何在协变量效应的建模中获得简约有关。在多状态模型中纳入协变量的标准方式是将过渡视为单独的构件，并分别通过分别通过对过渡危险的比例危害模型对协变量的效应进行建模。这通常会导致大量的回归系数估计，并且存在过度拟合的真正危险，尤其是在发生事件很少的过渡时。我们建议使用降低的等级模型来解决此问题。
支持信息 - 芝加哥知识大学
图 S4：在“计算 T 跳跃”实验中，对所有四个序列的慢速（解离）和快速（磨损）响应的指数拟合。从 120 个独立的 1 µ s 模拟中，我们通过记录中心沃森-克里克碱基对完整的序列分数随时间的变化来汇编慢速响应数据，并通过记录两个末端沃森-克里克碱基对完整的序列分数随时间的变化来汇编快速响应数据。如果两个互补碱基的质心位于 1.3 nm 的线性距离内，我们定义沃森-克里克碱基对为完整的。我们通过将衰减指数拟合为结合 A:T 末端分数随时间的变化来提取 k fast d 的计算估计值 f unfrayed ( t ) = exp( − k fast dt ) 。类似地，我们通过将衰减指数拟合到杂交序列分数与时间的函数 f hybridized ( t ) = exp( − k slow dt ) 来提取 k slow d 的计算估计值。我们在每个面板的图例中报告了模型与对数空间中的数据的最小二乘线性拟合的判定系数 R 2 （即，log ( f ) = − kdt ），并且数据绘制在对数线性轴上以便于直观地比较拟合值。在所有情况下，我们都观察到模型与数据的极好拟合，所有 R 2 > 0.88，除了在最低温度 T m - 5 K 下的慢响应，其中解离事件稀疏。
地理生物多样性和城市绿色因素电子书
Biod Isversity净收益（BNG）是一项法律策略，以促进自然恢复的方式发展土地；确保站点的栖息地价值在开发前，期间和之后都得到改善的一种可量化方法。bng在进行任何更改之前评估站点的生物多样性“价值”的工作，然后在ProJE CT完成时应改进生物多样性的目标。bng倡议可能涉及创建新的栖息地，恢复现有的栖息地或以前从该地区缺乏的物种。
