XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemappr
疫苗补种：针对流动家庭和部分接种疫苗患者的实用方法
• 在中国很常见 • 2018 年 7 月以后出生的儿童必须接种脑膜炎球菌 ACWY • 为所有新来的孩子提供一剂 ACWY（如果尚未接种）。 • 脑膜炎球菌不在许多东南亚计划中
参与式与分析式方法在理解风险认知方面的比较：三种方法的比较
摘要 考虑到监管科学风险分析中参与式方法的日益增多，本文比较了社会科学家如何使用参与式和分析式方法来了解风险认知并满足代表性和包容性的相互竞争的要求。通过对三个欧洲风险机构如何在生物技术背景下使用参与式和分析式方法的案例研究，本文证实了分析方法在应用于不熟悉的话题时难以阐明认知。本文还表明，尽管在促进包容性方面存在挑战，但参与式方法，特别是协商式方法仍有潜力让受影响的人群参与到风险分析过程中。这些案例呼吁整合各种方法，同时意识到需要了解风险构建和结构性不平等之间的相互作用。
发展中国家建筑业数字化障碍评估：前景
摘要 建筑业数字化带来诸多好处，但其在印度的广泛应用面临障碍。本研究旨在识别和分析阻碍印度建筑业采用数字化的关键障碍。该研究采用多阶段研究方法，包括文献综述以确定潜在障碍。随后，对印度建筑业的 162 名专业人士进行了问卷调查。调查显示，印度建筑业愿意接受数字化，并列举了诸如提高生产力和对建筑流程产生革命性影响等好处。大型组织表现出更大的积极性，而小型企业面临资源和知识方面的挑战，导致采用率较低。该研究确定了五个关键障碍主题，包括财务/资源限制、文化/组织限制、区域差异、数据安全/隐私问题以及意识/能力建设限制。这项研究的意义在于揭示关键障碍并为量身定制的干预措施提供见解，帮助利益相关者、政策制定者和研究人员驾驭印度建筑业不断发展的数字化格局。这项研究有助于探索印度建筑专业人士对印度建筑业尚未完全接受数字化的原因的看法。
在低反应等离子体环境中Cu纳米线的降解
建筑部门在所有部门的运营能源消耗和温室气体排放中的份额最高。许多国家设定的环境目标迫使需要改善现有建筑股票的环境足迹。建筑改造被认为是该方向的最有希望的解决方案之一。在本文中，提出了用于评估必要的建筑包络和能源系统改造的替代模型。人工神经网络被利用以建立此模型，以在准确性和计算成本之间取得良好的平衡。对所提出的模型进行了培训和测试，用于瑞士苏黎世市的案例研究，并将其与使用构建模拟和优化工具的建筑改造最先进的模型之一进行了比较。替代模型在较小的输入集上运行，而推导改造溶液所需的时间从3.5分钟减少到16.4μsec。结果表明，所提出的模型可以显着降低计算成本，而无需大多数改造维度的误差准确性。例如，改装成本和能源系统SE部门的平均精度为r 2 = 0。9408和F 1得分= 0。9450。最后，重要的是，这种替代改造模型可以有效地用于宽面积的自下而上的改造分析，并有助于加速采用改造措施。
AI驱动的机器学习方法确定了与支架大象植入的总主动脉弓置换后30天死亡率相关的风险因素
8中国；北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号，北京Xicheng区，8中国；北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号，北京Xicheng区，
基于a-lyapunov的诉讼 - 诉讼 - > ...
Abstract In many real-world reinforcement learning (RL) problems, besides optimizing the main objective function, an agent must concurrently avoid violating a number of constraints.In particular, besides optimizing performance, it is crucial to guar- antee the safety of an agent during training as well as deployment (e.g., a robot should avoid taking actions - exploratory or not - which irrevocably harm its hard- ware).To incorporate safety in RL, we derive algorithms under the framework of constrained Markov decision processes (CMDPs), an extension of the standard Markov decision processes (MDPs) augmented with constraints on expected cu- mulative costs.Our approach hinges on a novel Lyapunov method.We define and present a method for constructing Lyapunov functions, which provide an ef- fective way to guarantee the global safety of a behavior policy during training via a set of local linear constraints.Leveraging these theoretical underpinnings, we show how to use the Lyapunov approach to systematically transform dynamic programming (DP) and RL algorithms into their safe counterparts.To illustrate their effectiveness, we evaluate these algorithms in several CMDP planning and decision-making tasks on a safety benchmark domain.Our results show that our proposed method significantly outperforms existing baselines in balancing con- straint satisfaction and performance.
数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
基于反义寡核苷酸和RNA干扰的内分泌疾病的致病治疗方法
分子疗法使用基于核酸的治疗剂，成为对传统药物方法无反应的疾病条件的有前途的替代方法。反义寡核苷酸（ASO）和小干扰RNA（siRNA）是用于调节基因表达的两种众所周知的策略。靶向RNA的疗法可以精确地调节目标RNA的功能，具有最小的脱靶效应，并且可以基于序列数据进行合理设计。ASO和基于siRNA的药物具有在目标患者群体中使用的独特功能，或者可以作为患者抑制的N-ef-1治疗方法量身定制。反义疗法不仅可以用于治疗单基因疾病，而且还可以通过靶向涉及疾病发病机理的关键基因和分子途径来解决多基因和复杂疾病。在内分泌疾病的背景下，分子疗法在调节病原机制（例如缺陷胰岛素信号传导，β细胞功能障碍和激素失衡）方面特别有效。此外，siRNA和ASO具有下调过度活跃的信号传导途径，这些信号传导途径有助于复杂的，非发育性内分泌疾病，从而以分子起源解决这些疾病。ASOS还在全球范围内被研究为开发N-1-1疗法疗法的独特候选者。当寡核苷酸可以靶向患者的精确突变序列时，序列 - 特异性ASOS结合在N-OF-1方法中提供了非凡的精度。在这篇综述中，我们专注于内分泌系统的疾病，并讨论包括单基因β细胞糖尿病和肥胖症在内的糖尿病中潜在靶向RNA的治疗机会，包括综合征肥胖
一种用于现实的深度学习技术的混合方法......
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先，改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点，然后进行心跳分割。随后，提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类，例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示，使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%，F 1 分数为 99.24%，而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。