XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemXu
引用：吴 C、徐 H、白 D 等。公众对人工智能在医疗保健领域应用的看法：定性综合集成。BM
摘要 目的 医学人工智能（AI）由于其便利性和创新性，已广泛应用于临床领域。然而，可信度、责任分担和道德等一些政策和监管问题引发了人们对人工智能使用方面的担忧。因此，有必要了解公众对医学人工智能的看法。本文进行了元合成，以分析和总结公众对人工智能在医疗领域应用的理解，为未来在医疗实践中使用和管理人工智能提供建议。 设计 这是一项定性研究的元合成。 方法 在以下数据库中进行搜索以确定以英文和中文发表的研究：MEDLINE、CINAHL、Web of science、Cochrane library、Embase、PsycINFO、CNKI、万方和VIP。搜索时间为从数据库建立到2021年12月25日。使用JBI的元聚合方法总结定性研究的结果，重点关注公众对人工智能在医疗保健中应用的看法。结果 共筛选出5128篇研究，12篇符合纳入标准，因此被纳入分析。我们以三项综合结果作为结论的基础，包括公众视角下的医疗AI的优势、公众视角下对医疗AI的伦理和法律担忧、以及公众对AI在医疗领域应用的建议。结论 研究结果显示，公众认可医疗AI的独特优势和便利性。同时也观察到对医疗AI应用的若干担忧，其中大部分涉及伦理和法律问题。医疗AI的规范应用和合理监管是确保其有效利用的关键。基于公众的视角，本分析为卫生管理者提供了如何顺利实施和应用医疗AI，同时确保医疗实践安全的建议和见解。PROSPERO注册号CRD42022315033。
引用 Hoang-Xuan, K., Deckert, M., Ferreri, A. J. M., Furtner, J., Perez-Larraya, J. G., Henriksson, R., … Bromberg, J. E. C. (2022)。欧洲协会
APHP，萨尔佩特里埃皮蒂耶医院集团神经内科系；索邦大学；IHU；ICM。法国巴黎（KHX）；科隆大学医学院和科隆大学医院神经病理学研究所，德国科隆（MD）；意大利米兰 IRCCS 圣拉斐尔科学研究所淋巴瘤科（AJMF）；维也纳医科大学生物医学和成像图像引导治疗系，奥地利维也纳（JF）；纳瓦拉健康研究所（IdiSNA），实体肿瘤项目，应用医学研究基金会，纳瓦拉诊所神经内科，西班牙纳瓦拉潘普洛纳（JGPL）；于默奥大学放射科学系、肿瘤学系，瑞典于默奥 S-901 85（RH）；瑞士洛桑 CHUV 大学医院和洛桑大学肿瘤学和临床神经科学系 (AFH)；德国斯图加特医院斯图加特血液学/肿瘤学和姑息治疗系 (BK)；比利时布鲁塞尔自由大学埃拉斯姆医院神经外科系 (FL)；莱斯利和迈克尔加芬神经肿瘤中心主任；以色列耶路撒冷哈达萨-希伯来大学医学中心肿瘤学和神经内科系 (AL)；英国曼彻斯特克里斯蒂 NHS FT 临床肿瘤学系 (CMB)；奥地利维也纳医科大学医学第一系肿瘤学分部 (MP)；瑞士苏黎世苏黎世大学和大学医院神经内科和脑肿瘤中心 (PR、MW)；意大利卡斯泰尔弗兰科威尼托/特雷维索医院神经内科 (RR)；德国波鸿大学医院 (US)；意大利都灵大学神经科学系神经肿瘤学分部和都灵健康科学城大学医院 (RR, RS)；法国圣克卢居里研究所血液学系和法国巴黎 PSL 研究大学 INSERM U932 居里研究所 (CS)；荷兰莱顿大学医学中心神经内科和海牙 Haaglanden 医学中心神经内科 (MJBT)；法国巴黎索邦大学 Pitié-Salpêtrière 医院集团眼科系 APHP；荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯 MC 大学医学中心癌症研究所神经肿瘤学系 (JECB)
microRNA监管网络架构的景观和癌症的功能性重新路由Xu Hua 1，Yongsheng Li 2，Sairahul R. Pentaparthi 2，Danie
摘要◥体突变是癌症发展的主要来源，并且在蛋白质编码区域已经确定了许多驱动器突变。然而，位于miRNA中的突变及其靶点结合位点的突变功能在整个人类基因组中仍然在很大程度上未知。在这里，我们在30种癌症类型上建立了详细的miRNA调节网络，以系统地分析miRNA及其目标位点在3 3 0未翻译区域（3 0 UTR），编码序列（CDS）和5 0 UTR区域的突变效果。从9,819个样品中总共将3,518,261个突变映射到miRNA - 基因相互作用（MGI）。突变在几乎所有癌症类型的靶基因中显示出相互排斥的模式。识别的线性回归方法148个候选驱动器突变，可以显着扰动miRNA调节网络。3 0 UTR中的驱动突变通过更改RNA绑定
简历 - Jake Xuereb
两年来，我有机会和其他本科生一起访问学校，尝试传达我们为什么如此热爱物理以及物理的真正含义。在这些环境中，我通常会与学生讨论物体颜色的来源，并以此为跳板，让他们思考为什么天空是蓝色的。{ 为《马耳他时报》撰写了一篇题为《信息很热门》的文章，介绍了熵的双重性质，还撰写了一篇较短的文章，阐述了我认为建造传送器在物理上不可能的原因，发表于 2021 年 8 月 8 日。您可以在此处阅读这些文章。{ 为《马耳他时报》撰写了一篇题为《什么是量子？》的文章，发表于 2019 年 11 月 17 日。您可以在此处阅读这篇文章。{ 我喜欢在 Twitter 上撰写有关我的研究和我在量子信息领域思考的事情的帖子，并附上我制作的一些图画和草图。您可以在 @curlyqubit 上找到这些。
以下出版物Zou，K.，Dan，Y.，Xu，H.，Zhang，Q.，Lu，Y.，Huang，H。，＆He，Y。（2019）。无铅介电材料F
以下出版物Zou，K.，Dan，Y.，Xu，H.，Zhang，Q.，Lu，Y.，Huang，H。，＆He，Y。（2019）。无铅介电材料的最新进展用于储能。材料研究公告，113，190-201可从https://doi.org/10.1016/j.materresbull.2019.02.002获得。
Xuanqiang Zhao
• 参与了 Paddle Quantum 和 QAPP 的开发，这两个 Python 包允许用户通过云服务在模拟器和真实量子设备上设计、测试和运行近期量子算法，如变分量子特征求解器。
Zhendong Hu, Xueqing Liu, Tianli Ren, Haroon A. M. Saeed, Quan Wang, Xin Cui, Kai Huai, Shuohan Huang, Yuming Xia, Kun(Kelvin) Fu, Jianming Zhang and
式中，T d 表示信号延迟，K为系数，DK表示介质材料的介电常数。可以看出，材料的介电常数越低，信号延迟越低，信号保真度越高。因此，在第五代通信技术深入发展的背景下，使用低k材料成为降低信号滞后时间的有效途径。一般在微电子领域常用的介质材料都是介电常数相对较低的材料。低介电材料是指介电常数高于空气（1）而低于二氧化硅（3.9）的材料，其值范围在1~3.9之间。低介电聚合物材料因具有易加工、热稳定性、电绝缘性等优点，被广泛应用于电子电工、电子集成、印刷电路板、通讯材料等领域。目前已知聚四氟乙烯（PTFE）[6, 7]、液晶聚合物（LCP）[8 – 10]、聚酰亚胺（PI）[11 – 14]等已广泛应用于电路板基材，环氧树脂、氰酸酯树脂等也作为优良的胶粘剂广泛用于电子设备的封装材料[15 – 17]。图1为环氧树脂、氰酸酯树脂和聚四氟乙烯的介电性能。
技术简报 使用人工智能 (AI) 提高视障学生的数学学习能力 2022 年 5 月 康雪和伊丽莎白·巴克
这项研究是一个大型项目的一部分，该项目旨在让有视力障碍 (VI) 的学生更容易学习在线数学，研究了使用屏幕阅读器的 VI 学生的数学评估项目的文本质量。通过使用约 2950 万名参加 MAP Growth 数学评估标准版的学生和 48,845 名参加无障碍版的学生的数据，我们确定了高质量项目（这些项目可以同样好地衡量有和没有 VI 的学生的成绩）和低质量项目（显示两组学生之间的差异）。研究人员引入了三种词嵌入方法和三种分类器来预测无障碍评估的项目质量。这项工作加深了我们对障碍的理解，并使用尖端技术开发了一种新方法，可以更好地在线呈现数学内容，以提高可访问性并增加 VI 学生学习数学的机会。
技术简报 使用人工智能 (AI) 提高视障学生的数学学习能力 2022 年 5 月 康雪和伊丽莎白·巴克
这项研究是一个大型项目的一部分，该项目旨在让有视力障碍 (VI) 的学生更容易学习在线数学，研究了使用屏幕阅读器的 VI 学生的数学评估项目的文本质量。通过使用约 2950 万名参加 MAP Growth 数学评估标准版的学生和 48,845 名参加无障碍版的学生的数据，我们确定了高质量项目（这些项目可以同样好地衡量有和没有 VI 的学生的成绩）和低质量项目（显示两组学生之间的差异）。研究人员引入了三种词嵌入方法和三种分类器来预测无障碍评估的项目质量。这项工作加深了我们对障碍的理解，并使用尖端技术开发了一种新方法，可以更好地在线呈现数学内容，以提高可访问性并增加 VI 学生学习数学的机会。
Xu 等 2022 社交反应中的深度思维.pdf
计算机是社会行为者（CASA）范式越来越多地被用作解释用户对聊天机器人、语音助手和社交机器人等新兴技术的社会反应的主要理论框架。但CASA范式的核心解释机制仍存在争议。在过去的研究中，出现了不同的发现来支持无意识解释和正念解释。因此，为了更好地理解哪种机制具有更强的解释力，本研究分析了834名被试的反应，采用了一种结合实验设计与经典多维尺度分析的新方法。通过调查被试在唤起社会存在感和感知信任度方面的技术认知图差异，结果表明，与正念相比，无意识在解释用户对技术的社会反应方面具有更强的解释力。研究结果可以作为CASA范式解释机制的重要证据，具有方法论贡献和实际意义。