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评估区域内的机器学习算法的普遍性，以鉴定低资源环境中的癫痫
1牛津癫痫研究小组，纳菲尔德临床神经科学系，约翰·拉德克利夫医院，牛津，英国牛津，2，牛津数字健康实验室，纳菲尔德妇女和生殖健康系，牛津大学，约翰·拉德克利夫大学，约翰·拉德克利夫大学，牛津大学，牛津大学，牛津，英国牛津，英国牛津，3 kemri/well well of Corvey killif sken kily ken ken ken.人口监测系统（种子）癫痫流行病学 - 阿克拉，加纳的区分网络，加纳5号公共卫生系，普瓦尼大学，肯尼亚基利比市，肯尼亚基利比市，六汉纳罗比6号人口健康系，肯尼亚，肯尼亚，肯尼亚尼罗比大学，肯尼亚，7台，儿童卫生部，肯尼亚7号。坦桑尼亚，肯尼亚内罗毕大学数学系9，肯尼亚内罗毕大学，加纳Kintampo 10 Kintampo Health Research Center 10，HO卫生研究所和盟军科学研究所。Ghana，12 MRC/WITS农村公共卫生和健康转型研究部（Agincourt），公共卫生学院，卫生科学学院，南非约翰内斯堡，威特沃特斯堡大学，南非约翰内斯堡，13个发展神经科学，13个发展神经科学，伦敦大学NIHR BRC BRC Greatmond ofders Syertion，United Kirge Service，United Kirtil King Domil，Uister Kirtic＆Serkity，United Kirtil King Domin，United Kirdic＆14伦敦神经病学癫痫中心神经病学，查尔范·圣彼得，英国15，塞皮氏丝菌Instellingen Nederland，荷兰海姆斯特德，荷兰，西九岛，西丘德大学16号神经病学系，中国校长，乔治大学，伦敦，国王，国王，国王，国王，校园，校园，纽约市17号。Ghana，12 MRC/WITS农村公共卫生和健康转型研究部（Agincourt），公共卫生学院，卫生科学学院，南非约翰内斯堡，威特沃特斯堡大学，南非约翰内斯堡，13个发展神经科学，13个发展神经科学，伦敦大学NIHR BRC BRC Greatmond ofders Syertion，United Kirge Service，United Kirtil King Domil，Uister Kirtic＆Serkity，United Kirtil King Domin，United Kirdic＆14伦敦神经病学癫痫中心神经病学，查尔范·圣彼得，英国15，塞皮氏丝菌Instellingen Nederland，荷兰海姆斯特德，荷兰，西九岛，西丘德大学16号神经病学系，中国校长，乔治大学，伦敦，国王，国王，国王，国王，校园，校园，纽约市17号。
分布式云架构中大数据处理的可扩展和容错算法
数字数据的快速增长是当今时代的特征，预计到 2025 年，全球数据量将超过 175 ZB。这种巨大的数据融合对处理系统提出了巨大的要求，因为传统方法难以跟上数据量、速度和种类的不断增长。云计算已成为一种重要的推动因素，为管理和分析这些无尽的数据集提供了灵活的基础。尽管云平台具有这些功能，但大数据处理的效率通常取决于处理大规模操作所需的计算的优化。由于数据处理速度通常落后于数据生成速度，因此迫切需要升级处理解决方案。
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力
对同相听觉的实时算法进行基准测试...
摘要 — 在非快速眼动 (NREM) 睡眠期间对脑电图慢波 (SW) 进行听觉刺激，当其在 SW 的上行阶段进行时，已被证明可以改善认知功能。对于 SW 幅度较低的受试者，如老年人或患有帕金森病 (PD) 等神经退行性疾病的患者，SW 增强尤其可取。然而，现有的估计上行阶段的算法在低脑电图幅度和 SW 频率不恒定时存在相位精度较差的问题。我们介绍了两种用于在自主可穿戴设备上实时估计脑电图相位的新算法。这些算法基于锁相环 (PLL) 和首次基于相位声码器 (PV)。我们将这些相位跟踪算法与简单的幅度阈值方法进行了比较。优化后的算法在相位精度、估计 SW 幅度在 20 到 60 µV 之间以及 SW 频率高于 1 Hz 的相位的能力方面进行了基准测试，这些记录来自健康的老年人和 PD 患者。此外，这些算法在可穿戴设备上实现，并在模拟睡眠脑电图以及对 PD 患者的前瞻性记录过程中评估了计算效率和性能。所有三种算法都在 SW 上行阶段提供了 70% 以上的刺激触发。PV 在瞄准低幅度 SW 和频率高于 1 Hz 的 SW 时表现出最高能力。实时硬件测试表明，PV 和 PLL 对微控制器负载的影响都很小，而 PV 的效率比 PLL 低 4%。主动听觉刺激不会影响相位跟踪。这项工作表明，在低幅度 SW 人群中，也可以在家庭睡眠干预期间使用可穿戴设备提供相位精确的听觉刺激。
相对的计算分析机 - 学习 - 估计性 -
摘要帕金森氏病（PD）是一种进行性神经退行性疾病，影响了全球数百万。早期诊断对于管理病情和改善患者预后至关重要。这项研究研究了基于各种生物医学特征的机器学习算法检测帕金森氏病的使用。使用多种分类算法进行了比较分析，包括AdaboostClassifier，渐变BoostingClassifier，Kneighborclassifier，LGBMClassifier和随机森林分类器，以识别预测性结果中的模式。其中，Kneighborclassifier的精度最高为95％。这项研究进一步比较了整个算法的精度，回忆和F1评分，强调了在帕金森氏病检测中临床应用中机器学习的潜力。此外，该研究强调了探索先进的深度学习技术以提高预测准确性的重要性。
遗传性AMD-AMD-Angioedema-Algorithms.pdf
1 lanadelumab ta是指i）可能威胁生命的临床意义攻击，因为它会影响头部或颈部或II）导致疼痛或残疾，使患者无法继续其正常活动。应在至少56天内计算频率。2这包括确保C1-层酶抑制剂的静脉通道，以及从多个小瓶中重建剂量的能力。3一些成年患者被雄激素作为口服预防治疗。但是，证据是有限的，并且很难获得治疗，因此不建议新从预防开始的患者作为第一行。如果在雄激素疗法上建立现有患者，则如果认为临床适当的话，这可能会继续下去；如果既定患者进行雄激素疗法停止治疗，请审查对任何预防的需求。应进行个性化评估，以撤回雄激素并开始新的预防。如果记录了历史攻击频率，则可以用作选择其他预防治疗的基础。4 berotralstat应停止，如果经过3个月的治疗，与基线相比，攻击频率尚未降低至少50％。5一些患者，包括12岁以下的儿童，接受曲霉素酸治疗，但证据受到限制。6例无法忍受口服药物的患者也有资格获得LANADELUMAB/静脉内C1-撒酶抑制剂。7在适当的情况下，如果可用的情况，应考虑在治疗急性攻击的情况下，应考虑持牌重组产品。
评估脱靶和靶评分算法并整合到向导 RNA 选择工具 CRISPOR 中。
结果：我们首次对 CRISPR/Cas9 预测进行了独立评估。为此，我们收集了八项 SpCas9 脱靶研究的数据，并将它们与流行算法预测的位点进行了比较。我们在一项实施中发现了问题，但发现基于序列的脱靶预测非常可靠，可以识别出大多数突变率高于 0.1% 的脱靶，而通过切断脱靶分数可以大大减少假阳性的数量。我们还根据可用数据集评估了靶向效率预测算法。预测与向导活性之间的相关性差异很大，尤其是对于斑马鱼。结合我们实验室的新数据，我们发现最佳靶向效率预测模型在很大程度上取决于向导 RNA 是从 U6 启动子表达还是体外转录。我们进一步证明，最佳预测可以显著减少向导筛选所花费的时间。
无监督的机器学习算法的类型
无监督的学习是一种机器学习方法，它处理了未标记的数据，与监督学习不同的是在其中标记了特定类别或结果的数据。无监督的学习算法在数据中找到模式和关系，而没有事先了解其含义，从而自行发现隐藏的群体和模式。该算法没有预定义的标签或类别，因此它必须使用诸如聚类，降低性降低或异常检测等技术基于固有模式来弄清楚如何根据固有模式进行分组或组织数据。此过程可以揭示从标记的数据集中显而易见的数据中的见解。例如，购物中心可以根据购买行为等参数将无监督的学习用于分组客户。该算法的输入包括可能包含嘈杂数据，缺失值或未知数据的非结构化数据。有三种用于无监督数据集的算法的主要类型：聚类，关联规则学习和降低维度。聚类是一种基于它们的相似性，用于无监督的机器学习中，将未标记的数据分组为群集。聚类的目的是在数据中识别数据中的模式和关系，而无需先验其含义。这些算法用于将原始的，未分类的数据对象处理为基团，例如根据其物种将大象，骆驼和母牛等动物分组。给定的文本是关于聚类算法，关联规则学习，降低维度，无监督学习的挑战以及无监督学习的应用。2。3。无监督的机器学习算法在没有预定义标签或类别的数据中识别数据中的模式和分组。应用程序包括欺诈检测，网络安全，设备预防，建议系统，图像和文本聚类，社交网络分析，天文学和气候科学。无监督学习的类型包括：1。聚类：分组相似的数据点。降低尺寸：在保留信息的同时降低功能。异常检测：识别偏差模式或异常值。4。建议系统：根据用户行为建议产品。无监督学习的挑战包括缺乏标记的数据，这可能会使评估变得困难，并且对数据质量的敏感性，这可能会影响算法性能。无监督的学习用于NLP任务，例如主题建模，文档群集和言论部分标记。它不同于监督学习，算法学会根据标记的培训数据将输入数据映射到所需的输出值。前8个无监督的机器学习算法是：[插入算法列表]此博客文章旨在帮助用户确定哪种算法最适合其解决问题的需求。k-means聚类，PCA，自动编码器和DBN算法用于无监督的机器学习：比较分析机器学习算法在数据分析中起着至关重要的作用，而无监督的学习是该领域的重要方面。我们将提供一个简短的概述，示例和详细信息，以了解哪些算法更适合特定类型的数据集。在本文中，我们将探讨四种流行的无监督机器学习算法：K-均值聚类，主成分分析（PCA），自动编码器和深度信念网络（DBN）。k-means聚类是用于数据分割的最流行的无监督的机器学习算法之一。它通过将数据集分区为K群集来工作，在K群集中，每个群集的均值是从训练数据中计算出来的。通常通过实验确定簇k的数量。k-均值聚类由于其易于理解和实施而具有优势，并且缺乏对数据基础分布的假设。但是，它可以对初始化值敏感，而不是对大数据集的可扩展性，并且与分类数据无法很好地工作。PCA算法用于降低维度，通常与K-均值聚类结合使用。它找到了一个较低维的空间，其中包含原始数据集中的大多数变化，可以通过降低维度而不会丢失太多信息来帮助使用高维数据集。PCA可以提高许多机器学习算法的性能，因为它们通常对维度敏感。但是，它在计算上可能很昂贵，并且可能不会总是降低维度的情况而不会丢失信息。自动编码器算法是一种用于无监督学习的神经网络。它通过获取输入数据集并将其编码为隐藏层，然后将编码数据与原始输入数据集进行解码和比较。它也无法与分类数据合作。如果两组之间有很高的相似性，则编码器已正确完成了其作业。自动编码器可以在数据中学习复杂的模式，但是如果编码器和解码器不够相似，则可能在计算上昂贵。深度信念网络（DBN）算法是一种用于无监督学习的深度学习算法。它创建了一个层的层次结构，其中每个层由多个神经元组成，从连接到原始数据集的输入层开始，并以产生最终输出的神经元组成的输出层结束。dbn可以学习数据中的复杂模式，但需要广泛的培训数据和计算资源。dbns根据所需的监督学习类型用于分类或回归。他们的快速训练时间是一个重要的优势，因为它们仅在输入到输出层的一个方向上训练。只要存在某些功能信息，它们也可以在有限的标记数据中表现良好。但是，DBN具有限制，例如大量的培训数据和需要大量的计算能力进行培训。此外，他们在分类数据上挣扎。卷积神经网络（CNN）是无监督和监督学习问题的流行选择，因为它们在数据集之间学习复杂的关系的能力。它们是通过将输入图像拆分到小窗口中的，然后将其通过多个执行卷积操作的神经元的层。此过程使CNN能够产生准确的预测，并且只能使用反向传播来快速训练。支持向量机（SVM）是用于无监督和监督学习问题的另一种机器学习算法。它们通过在高维空间中构建超平面而起作用，其中所有训练数据点位于一侧，目标是找到最佳的超平面，以对所有培训数据点进行分类。CNN和SVM都提供了诸如低维输入空间和快速培训时间之类的优点。但是，它们也有缺点，包括对大型数据集的高计算要求以及处理分类数据的局限性。对于有兴趣进一步探索这些算法的人，下面提供了Python代码参考。如果您对其他流行的AI和数据科学主题有建议，请随时让我们知道！
加强对算法和人工智能歧视的法律保护 Zuiderveen Borgesius，FJ 2020，文章/致编辑的信（《国际人权杂志》，24，10，（2020 年），第 1572-1593 页）
摘要 算法决策和其他类型的人工智能 (AI) 可用于预测谁会犯罪、谁会成为好员工、谁会拖欠贷款等。然而，算法决策也会威胁人权，例如不受歧视的权利。本文评估了欧洲目前针对歧视性算法决策的法律保护。本文表明，反歧视法，特别是通过间接歧视的概念，禁止多种类型的算法歧视。数据保护法也可以帮助人们免受歧视。正确执行反歧视法和数据保护法有助于保护人们。然而，本文表明，这两种法律文书在应用于人工智能时都存在严重的弱点。本文提出了如何改进现行规则的执行。本文还探讨了是否需要额外的规则。本文主张制定特定行业的规则而不是一般规则，并概述了一种规范算法决策的方法。
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。