XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemalgo
研究人员表示，健康领域的 AI 应该受到监管，但不要忘记算法
尽管人工智能具有巨大潜力，但在美国卫生与公众服务部（HHS）民权办公室（OCR）根据《平价医疗法案》（ACA）发布新规定后，麻省理工学院电气工程与计算机科学系（EECS）、Equality AI 和波士顿大学的研究人员在《新英格兰医学人工智能杂志》（NEJM AI）上发表的一篇评论中呼吁监管机构加强对人工智能的监督。
ureta，n。;冈萨雷斯（M。）； Bar，s。;蚊子Villarroel，S。； Hidalgo，P。; Cortés，J.P。; Sarabia，L。基于L 的算法的诊断能力
摘要：简介：乳腺癌是智利女性的第二个死亡原因之一，因此，早期诊断非常重要。 div>此外，鉴于乳房X线摄影应用的增加，需要新的可靠策略来加速病理的检测，因此这项研究的目的表明，人工智能（AI）的使用有效地检测了恶性病理。 div>目的：通过审查2022年至2023年间在沙漠健康中心拍摄的乳房X线照片，评估AI在检测恶性病理学中的诊断能力。材料和方法：这项研究是由人工智能进行的为此，使用了在Python中编程的Google Collacon，Microdicom可视化器和图像登山者之类的工具。 div>结果：从经过修订的女性患者的总共100张乳房X线摄影图像中，获得了12个结果。 div>讨论：从编译后的乳房X线照片的处理中，可以指出的是，在大多数情况下，人工智能能够检测和定位发现结果，因此该算法确实实现了其作为支持诊断的工具的目的，即使有改进算法的空间。 div>结论：获得的结果表明，随着该技术的完善，AI是制定决策，提高诊断精度和优化工作流程的工具有效的，以减少误报和负面，而后者是避免减少错误诊断的最重要的。 div>
再生混凝土力学性能预测与灵敏度分析的人工智能算法综述
使用从拆除废物中产生的再生骨料来生产混凝土是减少建筑环境对环境影响的一种有希望的选择。然而，预测再生骨料混凝土的硬化性能是其在建筑领域大规模部署的主要障碍之一。由于传统的经验方法对于预测新的再生骨料配方的性能不太可靠，近年来，人工智能方法已得到广泛发展，以实现这一目标。在本文中，我们对预测再生骨料混凝土的机械性能和进行敏感性分析的人工智能 (AI) 方法进行了广泛的文献综述。本研究对文献中发现的主要方法和算法的适用性、准确性和计算要求进行了详尽的描述、检查和讨论。此外，还强调了各种算法的优点和缺点。人工智能算法已在各种预测应用中取得了成功，并且准确率很高。虽然这些算法是用于估计再生骨料混凝土混合物成分和机械性能的强大预测工具，但它们的性能高度依赖于数据结构和超参数选择。这项研究可以帮助工程师和研究人员更好地决策使用人工智能算法进行机械性能预测和/或优化再生骨料混凝土的配方。
：迭戈铺设，迭戈评估香蕉衍生的腐蚀控制抑制剂
摘要本研究研究了香蕉皮提取物作为A36钢的腐蚀抑制剂的有效性，以满足基础设施维持中可持续解决方案的需求。受控的腐蚀暴露测试是在用香蕉皮提取物处理的钢板上进行的，以不同的浓度（0％，5％，10％和15％）进行。表面特征。在整个测试中监测pH和电导率。使用重量表表征确定腐蚀速率。使用通用测试机进行了机械测试，包括应力 - 应变行为分析。结果表明，香蕉皮提取物可显着增强A36钢的耐腐蚀性。较高的抑制剂浓度，尤其是在15％的情况下，导致了机械性能的改善，例如最终应力，屈服应力，弹性，弹性和韧性的模量。SEM分析揭示了保护性化学吸附层的形成，而比色法表明随着抑制剂浓度的增加，可以更好地保存钢的表面特征。香蕉皮提取物是对民用基础设施腐蚀保护的有前途且可持续的替代方法。抑制剂的有效性随较高的浓度增加，从而防止腐蚀并增强钢的机械完整性。农业废物作为功能腐蚀抑制剂的利用促进了循环经济原则。通过重新利用香蕉皮，该研究有助于可持续的工程实践，
伊达尔戈县社区服务机构 2025 年申请说明
• 我确认我提供的信息据我所知是准确的。• 我的家庭收入是根据机构程序计算的。• 我理解我可以要求举行听证会以对资格决定提出上诉。• 我授权德克萨斯州住房和社区事务部和伊达尔戈县社区服务机构出于数据目的核实我的水电费账单。• 我同意允许伊达尔戈县社区服务机构访问我的水电费账户信息以获取我 12 个月的账单和付款历史记录，这些信息将仅用于确定资格。我理解这可能包括个人信息。• 我承认伊达尔戈县社区服务机构不会在未经同意的情况下使用我的信息，除非需要处理我的申请。• 我知道提供虚假信息可能会遭到联邦起诉。• 我同意通过电子邮件和短信接收通信。
机器学习算法预测中国老年人的抑郁症：一项横断面研究
方法：这项研究通过利用2020年中国卫生和退休纵向研究的数据选择了7,880名老年人。此后，数据集以6：4的比例分类为训练和测试集。使用六种ML算法，即逻辑回归，k-neart邻居，支持向量机，决策树，LightGBM和随机森林，用于构建老年人抑郁症的预测模型。比较了不同模型的ROC曲线中的差异，进行了DELONG检验。同时，为了评估模型的性能，这项研究执行了决策曲线分析（DCA）。此后，将构图的解释值用于模型解释，以预测结果的实质性贡献。
使用多层感知神经网络和BAT优化算法来增强皮肤疾病诊断
Hasanain Hayder Razzaq doi：https：//doi.org/10.33545/2707661x.2024.v5.i2b.102抽象的皮肤癌源自构成皮肤主要成分的细胞。这些细胞生长，分裂形成新细胞，并随着老化和死亡而替换旧细胞。然而，这个过程有时会出现故障，导致产生不必要的新细胞或旧细胞死亡，从而导致大量被称为肿瘤的组织。在这项研究中，我们专注于使用公开可用的ISIC数据集中的皮肤图像诊断七种类型的皮肤病。作为一种创新，采用了一种称为Google Net的卷积神经网络体系结构，以进行最佳特征提取。随后，使用带有传输学习的三层感知器网络对特征进行了分类。在分类之前，使用BAT优化算法在单独的特征选择阶段选择有效特征。然后将这些优化的特征送入感知到的网络进行分类。所提出的方法的准确性为98％，与基线方法相比，提高了5％。关键字：皮肤疾病，感知到神经网络，蝙蝠优化算法1。引入匹配治疗方法以诊断速度和准确性对当今医学界患者的生活质量和治疗结果至关重要。由于皮肤癌和皮肤疾病中有分化模式和类似症状的错误的机会很高，因此诊断提出了挑战。dl辅助皮肤科医生以0.87的AUC实现了最佳性能。常规的诊断方法大部分时间都取决于专家的经验，有时结果是错误的且耗时的。因此，这种情况证明了在皮肤图像分析的这一领域中改进的技术的依赖性，以提高诊断精度[1]。在这种情况下，人工智能技术，尤其是神经网络，赋予医学成像中自动化和有效分析的可能性。仍然，挑战仍然存在于最佳特征选择和减少计算复杂性。这项工作提出了一个具有多层感知神经网络和BAT优化算法的模型，以有效地解决并为皮肤疾病诊断提供准确的解决方案[2,3]，这些问题需要在现实生活中解决方案中解决方案。已经完成了各种工作以提高皮肤病诊断的性能。在研究中，黑色素瘤危险使用了在皮肤镜图像训练的DL模型。dl算法表现出很高的诊断精度，并证明它们可以与经验丰富的皮肤科医生达成平等。当前的研究的目的是批判性地评估DL在诊断黑色素瘤并探索其与皮肤科医生的相互作用方面的性能。通过多个数据库进行系统搜索确定了37项研究，其中27个具有足够的数据将其包括在荟萃分析中。结果：DL特异性的灵敏度为82％，为87％，AUC为0.92。与皮肤科医生相比，DL模型的表现更好，AUC为0.87，而皮肤科医生的AUC为0.83。这些发现表明，DL可以在黑色素瘤诊断中支持皮肤科医生，尽管进一步的大规模研究对于克服医学AI诊断的挑战是必要的。
在学校联系中保存友谊：一种构建合成时间网络的算法，用于流行建模
关于宿主之间接触的高分辨率时间数据提供了有关传染病传播基础的混合模式的重要信息。公开可用的联系数据集通常在短时间窗口中记录有关流行病的持续时间。为了告知疾病传播模型，数据经常经常重复几次，从而产生涵盖足够长时间的时间表的合成数据。在短期数据上循环到较长的时间尺度上的接触模式可能会导致无效的传输链，因为所有接触的确定性重复，而无需在连续期之间每个人的接触伙伴任何续约。真正的联系确实包括定期重复的接触（例如，由于友谊关系）和更随意的联系。在本文中，我们提出了一种算法，以纵向扩展学校环境中记录的联系数据，并考虑到这一问题的双重方面，尤其是由于友谊而导致的重复联系人。为了说明这种算法的兴趣，我们使用针对学校环境的基于代理的模型模拟了SARS-COV-2在合成接触上的传播。我们将结果与对综合数据进行的模拟进行了比较，以更简单的算法来确定在数据扩展方法中保存友谊的影响。值得注意的是，友谊的保存不会强烈影响学校班级之间的传输路线，而是导致各个学生之间的不同感染途径。我们的结果还表明，在两天内收集接触数据足以产生该人群中较长时间尺度的个体之间的现实综合接触序列。所提出的工具将允许建模者利用现有的联系数据，并有助于最佳未来现场数据收集的设计。
提高量子误差校正的变异量子算法的速度
我们考虑为作用在量子电路上的通用量子噪声设计合适的量子误差校正程序（QEC）程序的问题。通常，没有分析通用程序来获得编码和校正统一门，如果噪声未知并且必须重建噪声，问题甚至更难。现有过程依赖于变分的量子算法（VQA），并且由于成本函数的梯度的大小随量子数而衰减，因此很难训练。我们使用基于量子1（QW 1）的量子Wasserstein距离的成本函数来解决此问题。在量子信息处理中通常采用的其他量子距离方面，QW 1缺少单一不变性属性，这使其成为避免被困在本地最小值中的合适工具。专注于一个简单的噪声模型，该模型已知确切的QEC解决方案，并且可以用作理论基准，我们进行了一系列数值测试，这些测试表明如何通过QW 1指导VQA搜索，确实可以显着提高成功培训的可能性，并在使用恢复状态的情况下，以实现的态度来实现会议的方法。
空间物体分类选定算法的分析
摘要 随着来自世界各地众多设施的天文数据的增加，对更快、更复杂的数据分析方法的需求也随之出现。对天空中大量物体的大量观察所捕获的数据可以非常快地达到很大的体积，这使得科学家无法手动分析。这就需要快速可靠的自动化数据处理方法，这可以在计算机科学研究中找到。利用不同研究领域使用的算法对于处理有关天体的信息至关重要。在这项工作中，我们将计算机科学领域的机器学习方法应用于天文学问题。我们列出了三种不同的机器学习算法及其内部工作原理，并展示了如何将它们应用于天文学问题。我们展示了如何使用这些算法来加速大量数据的处理，以及它们如何帮助科学家对天体进行分类。我们研究了每种算法的表现，并尝试根据不同物体的特征，在分类问题中找到表现最佳的算法。关键词 knn、朴素贝叶斯、决策树