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为临床生殖系基因检测树立新标准：配对 DNA 和 RNA 测序可提高准确性和检测率
基因数据通常来自欧洲人群，因此在代表性不足的人群中存在证据缺口。生成新的功能证据有助于弥补这些差距，并导致非白人群体的准确性优先提高，其中记录的阳性率增加较大，VUS 率下降较大。因此，配对 DNA 和 RNA 测序可能在提高基因检测结果的公平性方面发挥重要作用。
前驱额痴呆的研究标准的诊断准确性
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//creativecom- mons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
TIP4P/2005和SPC/FW水模型的准确性
表1：用于每个水模型的力场参数。Lennard-Jones位点位于氧原子上，参数为σ和ϵ。氧和氢的电荷分别为Q O和Q H。TIP4P/2005 28模型具有四个相互作用位点 - 在三个原子上，以及沿着氢和氧原子之间的对称轴的第四位位置，该位点被称为M位点Q m，距离为M位，距离为M位，距离为负电荷Q和氧气d om
基于水电学信号的加拿大大西洋地区流量预测准确性的定量改进：多级先进的高级智能专家框架
，伊朗B加拿大B加拿大伊朗B加拿大气候变化与适应中心，爱德华王子岛大学，加拿大PE，圣彼得斯湾，c，加拿大PE，CANAHID CHANRAN UNICACTION of CANDAD 64001，伊拉克E UNISQ学院，昆士兰州南部大学，昆士兰州4350，澳大利亚，可持续设计工程学院，爱德华王子王子大学，夏洛特镇，夏洛特镇，PE C1A4P3，加拿大G水工程系印度I工程系，达尔豪斯大学，特鲁罗大学，北卡罗来纳州B2N 5E3，加拿大J公民与环境工程系，国王法赫德大学石油和矿业大学，沙特阿拉伯31261，阿拉伯语，阿拉伯沙特阿拉伯，伊朗B加拿大B加拿大伊朗B加拿大气候变化与适应中心，爱德华王子岛大学，加拿大PE，圣彼得斯湾，c，加拿大PE，CANAHID CHANRAN UNICACTION of CANDAD 64001，伊拉克E UNISQ学院，昆士兰州南部大学，昆士兰州4350，澳大利亚，可持续设计工程学院，爱德华王子王子大学，夏洛特镇，夏洛特镇，PE C1A4P3，加拿大G水工程系印度I工程系，达尔豪斯大学，特鲁罗大学，北卡罗来纳州B2N 5E3，加拿大J公民与环境工程系，国王法赫德大学石油和矿业大学，沙特阿拉伯31261，阿拉伯语，阿拉伯沙特阿拉伯，伊朗B加拿大B加拿大伊朗B加拿大气候变化与适应中心，爱德华王子岛大学，加拿大PE，圣彼得斯湾，c，加拿大PE，CANAHID CHANRAN UNICACTION of CANDAD 64001，伊拉克E UNISQ学院，昆士兰州南部大学，昆士兰州4350，澳大利亚，可持续设计工程学院，爱德华王子王子大学，夏洛特镇，夏洛特镇，PE C1A4P3，加拿大G水工程系印度I工程系，达尔豪斯大学，特鲁罗大学，北卡罗来纳州B2N 5E3，加拿大J公民与环境工程系，国王法赫德大学石油和矿业大学，沙特阿拉伯31261，阿拉伯语，阿拉伯沙特阿拉伯
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
错误、嵌合体、偏差和 GC 含量对扩增子测序准确性的影响
摘要 靶向扩增子测序广泛应用于微生物生态学研究。然而，测序伪影和扩增偏差令人担忧。为了确定这些伪影的来源，我们使用由来自 33 种细菌菌株的 16S rRNA 基因组成的模拟群落进行了系统分析。我们的结果表明，虽然测序错误通常只发生在低丰度操作分类单元中，但嵌合序列是伪影的主要来源。单序列和双序列主要是嵌合体。嵌合序列的形成与目标序列的 GC 含量显着相关。低 GC 含量的模拟群落成员表现出较低的嵌合序列形成率。GC 含量对序列恢复也有很大影响。定量能力明显有限，恢复率差异很大，预期和观察到的菌株丰度之间的相关性较弱。GC 含量较高的模拟群落菌株的恢复率高于 GC 含量较低的菌株。由于引物亲和力的差异，还观察到了扩增偏差。两步 PCR 策略将嵌合序列的数量减少了一半。此外，基于模拟群落的比较分析表明，几种广泛使用的序列处理流程/方法，包括DADA2、Deblur、UCLUST、UNOISE和UPARSE，在伪影去除和稀有物种检测方面各有优缺点。这些结果对于提高测序质量和可靠性以及开发新的算法来处理目标扩增子序列具有重要意义。
影响与深度学习异常检测相关的大脑MRI研究标记准确性的因素
释放基于深度学习的计算机视觉分类系统的巨大潜力，需要大量的数据集用于模型培训。自然语言处理（NLP）（涉及数据集标签的自动化）代表了实现这一目标的潜在途径。但是，用于数据集标记的NLP的许多方面仍然没有验证。专家放射科医师手动标记了5,000多个MRI头部报告，以开发基于深度学习的神经放射学NLP报告分类器。我们的结果表明，即使仅采用了两个MRI序列（T2加权和基于扩散加权成像的T2加权和基于扩散加权成像的二元标记（正常与异常）显示出很高的准确率，而与所有检查中的所有序列相对。同时，多种疾病类别的更多特定标记的准确性是可变的，并且取决于该类别。最后，结果模型的性能依赖于原始标记器的专业知识，并且在非专家和专家标记的情况下，性能较差。
提高基于深度学习的准确性和不确定性量化
Mehmet Yigit Avci 1,3 , Ziyu Li 2 , Qiuyun Fan 3,4,5 , Susie Huang 3,4 , Berkin Bilgic 3,4 , Qiyuan Tian 3,4,5*
百里香糖和葡萄糖的最小抑制浓度
自锂离子电池的进步以来，已经大大提高了电池性能，降低成本和能量密度。这些进步加速了电动汽车（EV）的开发。电动汽车的安全性和有效性取决于对锂离子电池健康状况（SOH）的准确测量和预测；但是，这个过程尚不确定。在这项研究中，我们的主要目标是通过减少充电状态（SOC）估计和测量的不确定性来提高SOH估计的准确性。为了实现这一目标，我们提出了一种新型方法，该方法利用基于级的优化器（GBO）评估锂电池的SOH。GBO最小化的成本是为了选择最佳的候选者，以通过mem-ory fading遗忘因素更新SOH。我们评估了我们的方法针对四种鲁棒算法，即颗粒群优化最高方形支持矢量回归（PSO-LSSV），BCRLS-MULTIPEPIPPY加权双重加长扩展Kalman滤波（BCRLS-MWDEKF），总平方（TLS），以及近似加权的总载体（AWTLS）（awtles and ever and Square）（HEF）（ev）ev）（EV）。我们的方法始终优于替代方案，而GBO达到了最低的最大误差。在EV方案中，GBO的最大错误范围从0.65％到1.57％，平均误差范围从0.21％到0.57％。同样，在HEV场景中，GBO的最大错误范围从0.81％到3.21％，平均误差范围从0.39％到1.03％。此外，我们的方法还展示了出色的预测性能，均方根误差（MSE）的值较低（<1.8130e-04），根平方误差（RMSE）（RMSE）（<1.35％）和平均绝对百分比误差（MAPE）（MAPE）（MAPE）（<1.4）（<1.4）。
使用对抗网络来延长脑机接口解码精度
摘要 现有的皮层内脑机接口 (iBCI) 将神经活动转换为控制信号，能够恢复瘫痪者的运动能力。然而，由于记录神经元的周转，iBCI 核心“解码器”的准确性通常会随着时间的推移而降低。为了弥补这一点，可以重新校准解码器，但这需要用户花费额外的时间和精力来提供必要的数据，然后学习新的动态。随着记录的神经元发生变化，人们可以认为底层的运动意图信号以变化的坐标来表达。如果可以计算不同坐标系之间的映射，那么可能无需重新校准即可稳定原始解码器从大脑到行为的映射。我们之前提出了一种基于广义对抗网络 (GAN) 的方法，称为“对抗域自适应网络”(ADAN)，它可以对齐底层低维神经流形中潜在信号的分布。然而，我们只在非常有限的数据集上测试了 ADAN。我们在此提出了一种基于循环一致对抗网络 (Cycle-GAN) 的方法，该方法可以对齐全维神经记录的分布。我们在来自多只猴子和行为的数据上测试了 Cycle-GAN 和 ADAN，并将它们与第三种完全不同的方法进行了比较，该方法基于因子分析提供的 Procrustes 轴对齐。这三种方法都是无监督的，只需要很少的数据，因此在现实生活中很实用。总体而言，Cycle-GAN 具有最佳性能，并且比 ADAN 更容易训练且更强大，使其成为长期稳定 iBCI 系统的理想选择。