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ChatGpt-4喉咽反流的患者教育精度
摘要简介聊天机器人生成预培训的变压器（CHATGPT）是一种由人工智能的语言模型聊天机器人，能够帮助耳鼻喉科医生在实践和研究中。评估了Chatgpt产生与喉咽反流疾病（LPRD）有关的以患者为中心的信息的能力。方法二十五个问题是针对LPRD的定义，临床表现，诊断和治疗的方法，从迪拜的定义和LPRD共识和最近评论的管理中脱颖而出。有关四个上述类别的问题已输入Chatgpt-4。四位经过董事会认证的喉科医生以5分李克特量表评估了Chatgpt-4的准确性。评估了互置可靠性。结果CHATGPT-4的平均得分（SD）分别为4.13（0.52），4.50（0.72），3.75（0.61）和4.18（0.61）和4.18（0.47）。专家报告了子评分的高度可靠性（ICC = 0.973）。ChatGpt-4的性能最低的是关于最普遍的LPR符号的答案，这是诊断最可靠的客观工具（咽咽 - 食管多渠道多通道型内肺内障碍-PH监测（HEMII-PH），以及用于使用Hemii-PH的LPR诊断的标准。结论ChatGpt-4可以提供有关LPR定义，与GERD（胃spho术 - 大约反流疾病）和临床表现相比的差异的足够信息。在诊断外表现和半ph上提供的信息可能需要进一步优化。关于确定患者使用互联网来源进行自我教育的最新趋势，本研究的发现可能有助于引起人们对Chatgpt-4对LPR主题的准确性的关注。
使用...
脑电图（EEG）在记录大脑活动中起着至关重要的作用，并且是脑部计算机界面（BCI）技术的发展。但是，EEG信号的有限可用性和高可变性在创建可靠的BCI时面临着重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个实用的解决方案，了解深度学习的最新发展和Wasserstein生成的对抗网络（WGAN）。WGAN在BCI2000数据集上进行了培训，其中约1500个脑电图记录和45个人的64个渠道。通过三个分类器评估生成的脑电图信号，得出的平均精度提高了。使用特里切特构成距离（FID）测得的生成信号的质量分别为1.345和11.565，分别为眼睛开放和闭合。即使没有光谱或空间损失项，我们的wgan模型也能够模仿脑电图训练数据的光谱和空间特性。在其地形图和功率频谱密度（PSD）图中，wgan生成的数据在封闭式静止和高三角波中的闭合静止和高增量波中的主要α活性反映了。我们的研究证明，通过增强小型数据集以提高分类器的概括性，WGAN在解决BCI开发的有限脑电图数据问题方面的潜力。
机载激光扫描仪数据的平面和高度精度
由于主要用于生成点间距为几米的数字地形模型，机载激光扫描仪数据的精度通常仅指定为高度精度。然而，数据采集系统的最新发展导致机载激光扫描仪数据的点密度大幅增加。与此同时，该技术越来越多地用于从高密度点数据生成 3D GIS 信息的新应用领域。在这些基于高密度数据集的应用中，数据点的高度和平面精度同等重要。对激光扫描仪系统组件的分析以及实际测试表明，机载激光扫描仪数据的高度精度通常明显优于平面精度。虽然单个地面点的高度精度通常在 10-15 厘米的量级，但可以说平面测量精度与地面飞行高度几乎呈线性依赖关系，在飞行高度为 1000 米时，典型精度在 0.5-1.0 米的量级。高度和平面测量精度都受到显著的系统效应的影响，这些效应通常大于随机误差。
遥感数据精度审查 - HESS
透明、政治中立，并在整个河流流域保持一致，即使是尼罗河和恒河等大型流域也是如此。虽然某些卫星数据集已处理为第一级反射率、发射率和后向散射系数，但其他数据集甚至将提供第二级产品，可直接用于水资源规划目的（例如土地覆盖、土壤湿度和降雨）。蒸散量 (ET) 15
在 AI 决策中权衡准确性和可解释性
1 英国曼彻斯特大学曼彻斯特学术健康科学中心健康信息学中心、信息学、成像和数据科学部、2 英国曼彻斯特大学曼彻斯特学术健康科学中心健康科学学院 NIHR 大曼彻斯特患者安全转化研究中心、3 英国曼彻斯特大学健康科学学院药学和验光部、4 英国曼彻斯特大学健康科学学院人口健康、卫生服务研究和初级保健部、5 美国明尼苏达州圣保罗杰斐逊中心、6 英国威姆斯洛信息专员办公室、7 英国曼彻斯特大学法学院、人文学院、8 英国曼彻斯特公民陪审团 CIC
远程医疗中人工智能 (AI) 聊天机器人的准确性
部分由于疫情的影响，远程医疗中的人工智能 (AI) 聊天机器人是医疗领域的最新进展，并正在推动医疗界向自动化医疗迈进。这项研究的目的是发现人工智能聊天机器人是否能够有效地让患者在咨询医疗专业人员之前了解自己可能患有的疾病。假设在所使用的四个人工智能聊天机器人（Symptomate、Ada、Isabel 症状检查器和 K Health）中，K Health 是最准确的。这一预测是基于用户界面和应用程序的可访问性做出的。聊天机器人的测试方法是，在咨询医疗专业人员后，首先开发一组医疗症状。预先确定的医疗症状被输入到人工智能聊天机器人中，然后由聊天机器人进行诊断。在三十次试验中，聊天机器人的准确率如下。Symptomate 平均诊断正确率为 66%，Isabel 症状检查器平均诊断正确率为 86%，K health 和 ADA 的平均准确率为 80%。由于 F u 小于 F，因此无法拒绝零假设。简介
使用
关键词：光束法区域网平差、自校准、系统校准、非度量相机 摘要 使用市售的非度量相机（例如佳能、尼康）进行摄影测量操作正变得非常流行。使用它们的原因有几个，例如有效载荷更轻、传感器成本低、尺寸更小，以适应有限的机载空间（例如无人机作为数据采集平台）、快速周转项目、易于更换等。与使用数字高分辨率度量图像传感器（Hexagon DMC、Microsoft Vexcel UltraCam 系统等）相比，所有这些属性都具有优势。然而，为了获得接近使用度量系统获得的结果，必须考虑上述非度量图像传感器的所有系统误差；对它们进行建模并消除（或尽量减少）它们对所获取图像的影响。本文回顾了与使用非度量图像传感器相关的功能和随机模型。将关注传感器内部校准参数，即校准焦距、主点、对称 - 非对称 - 切向镜头畸变模式和可能严重扭曲所获取图像的其他偏差。为此，使用焦距为 50 毫米的尼康 D810 数码相机在摄影测量测试场区域“Franklin Mills Mall”进行相机校准。该场地覆盖了多个飞行高度，分别产生 15 和 30 厘米 GSD 的图像。飞行了两个垂直摄影测量飞行带，具有高端搭接和侧搭接。测试场区域拥有大约 25 个目标控制和检查点，这些点的测量精度为 2 厘米或更高。使用 PIX4Dmapper（专为从无人机或地面获取的图像而创建的软件包）对上述图像进行自动空中三角测量。导出图像观测结果（ASCII），并使用汉诺威莱布尼茨大学程序系统 BLUH 进行相应的束流区域调整，该系统能够通过附加参数（十二个标准加上不同失真模式的中型非度量数字相机）进行自我校准。调查中使用了不同数量和分布的地面控制点 (GCP) 和检查点 (ChkPts)。本文介绍了结果。
利用人工智能改变财务报告：提高准确性
摘要 人工智能 (AI) 技术的进步正在推动财务报告领域发生深刻变革。本综述探讨了人工智能对财务报告的革命性影响，特别关注提高准确性和及时性。机器学习、自然语言处理和预测分析等人工智能驱动的技术正在重塑传统的财务报告流程。这些技术使组织能够自动执行日常任务、分析大量财务数据并以前所未有的速度和准确性提取有价值的见解。通过利用人工智能，组织可以简化数据收集、验证和分析，从而减少人工错误并提高财务报告的整体质量。人工智能在财务报告中的一个主要优势是它能够识别人类分析师可能忽视的财务数据模式和异常。机器学习算法可以检测金融交易中的违规行为、标记潜在风险并增强欺诈检测能力，从而增强财务报告的完整性和可靠性。此外，人工智能驱动的自然语言处理 (NLP) 算法使组织能够从非结构化数据源（例如财务报表、监管文件和新闻文章）中提取相关信息。通过分析文本数据，NLP 算法可以产生见解
遥感数据精度审查——HESS
透明、政治中立且在整个河流流域保持一致，即使对于尼罗河和恒河等大型流域也是如此。虽然某些卫星数据集已处理为第一级反射率、发射率和后向散射系数，但其他数据集甚至将提供可直接用于水资源规划目的（例如土地覆盖、土壤湿度和降雨）的第二级产品。蒸散量 (ET) 15
ALOS PALSAR 垂直精度评估... - RUN
摘要：地球表面的三维数据可以支持多种类型的研究，例如水文、地貌、环境监测等等。但是，由于在现场获取这些数据的难度，免费提供的数字高程模型 (DEM) 已被广泛使用，因此，越来越有必要检查它们的准确性以确保它们根据适当的比例正确适用。然而，还没有研究根据巴西制图精度标准 (PEC) 专门评估 ALOS PALSAR、GMTED2010、SRTM 和 Topodata DEM 的垂直精度。因此，本文旨在使用巴西大地测量系统的官方高精度测高网络数据来评估上述 DEM 的质量。误差统计分析结果表明，DEM 具有与 1:100,000 或更小比例兼容的应用，尽管 GMTED2010 的精度低于其他 DEM，但根据巴西 PEC，它也可以归类为同一精度类别。我们得出结论，DEM 评估对于确保其正确应用非常重要，因为它们可用于许多研究，因为这些数据几乎适用于地球上的所有地区。