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从基础角度进行高级数据分析
16 因子模型 375 16.1 从PCA到因子模型 375 16.2 图模型 377 16.3 因果发现中因子分析的根源 380 16.4 估计 382 16.5 旋转问题 388 16.6 因子分析作为预测模型 389 16.7 再次比较因子模型与PCA 392 16.8 R中的例子 393 16.9 具体化和因子模型的替代方案 397 16.10 进一步阅读 404 练习 404
多视图单传感器红外摄像机的固定图案去除噪声
固定图案噪声（FPN）是由于成像传感器的反应中的不均匀性而在视频上存在的时间相干噪声。对于红外视频来说，这是一个常见的问题，它降低了观察者的质量并阻碍了随后的应用程序。在这项工作中，我们引入了FPN删除问题的概括，其中输入数据由具有相同FPN的几个不同序列组成。这是由红外摄像机通过镜子或相机本身（例如用于监视的镜子本身）捕获多个传感器的红外摄像机的动机。与从单个视图中的标准FPN删除问题相比，该多视图设置为FPN进行了更准确的估计。我们提出了一种新型的能量最小化，以进行多视图FPN去除，并提出了可以以离线和线路方式应用的两种优化算法。此外，我们还表明，提出的能量可以适应从单个视图中删除FPN的问题，并具有滚动窗口的方法，从而对最终的状态进行了显着改进。我们通过合成数据和来自监视红外摄像机的真实数据证明了所提出的方法的性能。
疫苗不信任：家长对孩子接种疫苗的看法和态度调查
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
查看健康展览会时间表
Health Fair Fraser Fontaine＆Kong Ltd.保险经纪，热带电池Mandella High Way，30 Automotive Park Way，Ferry Commercial Park，Kingston 20活动时间9:00 AM 3:00 AM 3:00 PM 2025年2月27日
基于稀疏视图计算机断层扫描
摘要提出了一种新的稀疏 - 视图计算机断层扫描重建方法，该方法利用了变压器网络的恢复能力，特别是基于Swin Transformer的图像重建网络SWINIR。我们的方法包括三个关键块：通过线性插值来提高采样，使用两者中深度学习的初始重建以及残留的细化。测试了两个架构：一个长期的架构，该结构在残留细化块的两个域中使用神经网络，而在正式结构域中仅使用网络的网络进行了简短。用swinir和u-net测试了每种方法，从而产生了四种变体，所有这些方法在PSNR和SSIM方面都优于FBP和SIRT（例如FBP和SIRT）。使用Swinir的短体系结构取得了最佳结果，其训练和计算时间小于基于Swinir的长架构，但比两个基于U-NET的变体都大。
美国对定义贡献计划节省的看法，2024
投资公司研究所（ICI）是代表受监管投资基金的领先协会。ICI的使命是为长期个人投资者的最终利益增强资产管理行业的基础。其成员包括美国的共同基金，交易所贸易资金（ETF），封闭式资金和美国的单位投资信托（UITS），以及向其他司法管辖区提供给投资者的UCITS和类似资金。ICI还代表其成员作为集体投资信托（CITS）和零售账户（SMA）的投资顾问的能力。ICI在华盛顿特区，布鲁塞尔和伦敦设有办事处。
用户和开发人员对使用AI技术来促进初级保健环境中皮肤癌的早期发现：定性半结构
背景：包括黑色素瘤和角质形成细胞癌在内的皮肤癌是全球最常见的癌症之一，在大多数人群中，它们的发生率正在上升。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。 人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。 很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。 目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。 方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。 参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。 我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。 使用主题框架分析分析了转录记录。 使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。 在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。转录记录。使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。结果：主要主题是“ AI在皮肤癌诊断途径中的位置”和“ AI技术的目的”；跨裁切主题包括信任，可用性和可接受性，概括性，评估和监管，实施和长期使用。参与者担心用于开发和测试AI技术的数据的质量，以及这可能对他们与一系列人口统计患者的临床使用的准确性产生的影响以及丢失皮肤癌的风险。易用性，而不是增加已经紧张的医疗保健服务的工作量是参与者的重要考虑因素。医疗保健专业人员和AI研究人员报告说，缺乏评估和规范AI技术的既定方法。结论：这项研究是最早研究各种利益相关者对使用AI技术来促进皮肤癌早期诊断的观点的研究之一。这些技术的诊断途径中的最佳方法和位置