XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemasked
有关行为科学和疫苗接种的常见问题 (FAQ)
风险沟通和社区参与 (RCCE) 工作与在 BeSD 框架内开展的工作有许多相似之处。两者都重视与社区的合作和倾听社区的意见——无论是干预设计和实施，还是监测和评估——并依靠社区的意见和观点来实现其成果。两者都旨在改变个人的行为以改善健康结果。两者都需要目标受众的信任才能取得成功。事实上，应用 RCCE 原则——即通过受众可访问、适用、值得信赖、相关、及时和可理解的沟通——可以帮助改善 BeSD 干预措施。
医生 AI？一项试点研究考察人工智能对老年患者常见问题的回答
在 1956 年首次创造人工智能 (AI) 一词之前（ Russell and Norvig，2016 ），艾伦·M·图灵 (Alan M. Turing) 构思了他著名的“图灵测试”。图灵通过测试试图探索计算机生成的反应是否能够在不知情的观察者看来与人类的反应区分开来（ Kleppen，2023 ）。如果计算机的回答与真实人类回答者的回答无法区分，则计算机“通过”了图灵测试。 2014 年，名为 Eugene Goostman 的聊天机器人（ Warwick and Shah，2015 ）成为第一台通过图灵测试的机器，代表了人工智能和机器学习的一个重要里程碑，为后续程序树立了标杆。按照目前的定义，人工智能是指设计用于执行原本需要人工干预的任务的计算机系统（ Sutton and Barto，2018 ）。早期的人工智能研究侧重于使用符号逻辑和基于规则的系统解决一般问题（Jordan and Mitchell，2015）。最初，人工智能研究受到了乐观的评价（Russell and Norvig，2016）；然而，由于资金和计算能力不足等因素，研究工作停滞不前。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪，由于神经网络、强化学习、计算机视觉和自然语言处理的出现（Jordan and Mitchell，2015），以及大数据、更便宜的计算和先进的计算算法的兴起，机器学习取得了重大进展。最近，深度学习人工智能模型（一种机器学习算法的分层网络，可以通过处理大量数据来提取越来越复杂的信息）已导致基于人工智能的研究取得重大突破（LeCun 等人，2015）。关于人工智能是否通过了图灵测试，仍然存在激烈的争论。如今，无论是在文本还是语音中，都有大量论断声称深度学习程序（例如 Chat GPT）和文本转语音程序能够生成与人类难以区分的输出，从而通过图灵测试（Biever，2023 年；Mai 等人，2023 年）。近年来，人工智能技术对医疗保健系统产生了尤为重要的变革性（Yu 等人，2018 年）。例如，在医学成像领域，深度学习算法已被用来以比放射科医生更高的准确度检测潜在异常（Liu 等人，2019 年）。自然语言处理使人工智能能够分析和提取患者病历中的相关健康数据，以协助准确诊断和辅助治疗计划（Kreimeyer 等人，2017 年）。可穿戴人工智能辅助监测系统已被用来追踪重要的患者健康指标，并可以提醒护理人员注意潜在的健康风险（Senders 等人，2018 年）。人工智能还被用于机器人辅助手术，以实现常规任务的自动化并提高手术的精准度（Hashimoto 等人，2018 年）。在制药行业，深度学习在药物开发中非常有用，甚至可以用来帮助医疗服务提供者根据患者的生物/遗传特征和个人需求确定对患者最有效的药物（Mak 等人，2023 年）。在临床实践中，聊天机器人和虚拟助手已被证明对患者教育、药物提醒和心理健康支持有益（Miner 等人，2016 年）。在精神保健领域，人工智能技术的应用同样具有影响力。具体来说，人工智能和机器学习工具已经
HPV疫苗 - 常见问题
•Q1。澳大利亚有哪些HPV疫苗可供选择，它们与其他HPV VAC CINES有何不同？•Q2。需要多少剂HPV疫苗？•Q3。为什么HPV疫苗推荐将其更改为一种剂量？•Q4。我接种了4VHPV疫苗Gardasil的疫苗。我需要用9VHPV疫苗Gardasil9重新捕获吗？•Q5。如果只有一小部分HPV感染导致癌症，是否真的需要疫苗？•Q6。我听说有许多HPV类型可以感染人，但是澳大利亚使用的疫苗只能防止九种。即使我接种了疫苗，我仍然可以因HPV引起癌症吗？•Q7。如果我接种疫苗，我是否仍需要进行宫颈筛查？•Q8。我认为HPV疫苗可防止宫颈癌。为什么也提供给男性？•Q9。其他HPV类型会取代我们接种疫苗接种的类型吗？•Q10。HPV疫苗可以与其他疫苗（如流感和Covid-19）共同采用？
抗高血压治疗对隐匿性高血压患者靶器官保护的疗效（ANTI-MASK）：一项多中心、双盲、安慰剂对照试验
方法 这项在中国 15 家医院开展的多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验纳入了 30 – 70 岁未经治疗的门诊患者，门诊血压 (BP) <140/<90 mm Hg，24 小时、白天或夜间动态血压 ≥ 130/≥ 80、≥ 135/≥ 85 或 ≥ 120/≥ 70 mm Hg。患者有 ≥ 1 个 TOD 体征：心电图左心室肥大 (LVH)、臂踝脉搏波速度 (baPWV) ≥ 1400 cm/s，或尿白蛋白与肌酐比值 (ACR) ≥ 3.5 mg/mmol（女性）和 ≥ 2.5 mg/mmol（男性）。排除标准包括继发性高血压、糖尿病肾病、血清肌酐≥176.8μmol/L和筛选前6个月内患心血管疾病。根据中心、性别和夜间高血压分层后，符合条件的患者被随机分配（1：1）接受抗高血压治疗或安慰剂治疗。患者和研究者都不知道分组情况。积极治疗包括从80mg/天开始的艾力沙坦，在第2个月增加到160mg/天，如果动态血压仍然无法控制，则在第4个月联合使用氨氯地平2.5mg/天。对照组同样使用匹配的安慰剂。主要终点是TOD的改善，定义为在48周的随访中baPWV、ACR或LVH恢复正常，或baPWV或ACR减少≥20％。意向治疗分析包括所有随机患者，符合方案分析包括完全遵守方案的患者，安全性分析包括所有接受至少一剂研究药物的患者。本研究已在 ClinicalTrials.gov 注册，注册号为 NCT02893358。
蒙版视频和肤色imu自动编码器用于以自我为中心动作识别
摘要。与视觉信号相比，放置在人体四肢上的惯性测量单元（IMU）可以捕获准确的运动信号，同时对照明变化和遮挡具有鲁棒性。尽管这些角色 - 在帮助以以上为中心的行动识别方面是有价值的，但IMU的潜力仍然不足。在这项工作中，我们提出了一种新颖的动作识别方法，该方法将来自人体磨损的IMU的运动数据与以自我为中心的视频相结合。由于标记的多模式数据的稀缺性，我们设计了一种基于MAE的自我监管预处理方法，通过对视觉和运动信号之间的自然相关性进行建模，从而获得了强大的多模式表示。为了建模整个体内的多个IMU设备的复合关系，我们利用了多个IMU设备中的协作动力学，并建议将人类关节的相对运动特征置入图形结构中。实验表明我们的方法可以在多个公共数据集上实现最新性能。在更具挑战性的场景中，我们的基于MAE的预培训和基于图的IMU建模的有效性得到了进一步的验证，包括部分缺少IMU设备和视频质量损坏，从而促进现实世界中更灵活的用法。
DreamDiffusion：通过时间掩蔽信号建模和 CLIP 对齐实现高质量 EEG 到图像生成
摘要。本文介绍了 DreamDiffusion，这是一种直接从脑电图 (EEG) 信号生成高质量图像的新方法，无需将想法转化为文本。DreamDiffusion 利用预先训练的文本到图像模型，并采用时间掩蔽信号建模来预训练 EEG 编码器，以获得有效且稳健的 EEG 表示。此外，该方法进一步利用 CLIP 图像编码器提供额外的监督，以更好地将 EEG、文本和图像嵌入与有限的 EEG-图像对对齐。总体而言，所提出的方法克服了使用 EEG 信号进行图像生成的挑战，例如噪声、信息有限和个体差异，并取得了令人鼓舞的结果。定量和定性结果证明了所提方法的有效性，这是朝着便携式和低成本“思想到图像”迈出的重要一步，在神经科学和计算机视觉领域具有潜在的应用。
国际学生关于 MMR 疫苗或滴度检测的常见问题：
解释：这就是您必须今天付款的原因。否则，您将收到学生健康部门的账单。作为活跃的 UCF 学生，“健康费”（学费的一部分）涵盖了初级保健就诊，因此如果您没有进行任何测试或接种疫苗，则无需支付任何费用。如果您欠款，则必须支付账单，否则您的学生账户将被冻结，无法注册任何未来的课程。
文本引导的视频蒙版自动编码器
摘要。最近的视频蒙版自动编码器（MAE）作品已签署了以显着性为重点的改进的掩盖算法。这些作品利用了视觉提示，例如掩盖最突出区域的运动。但是，此类视觉提示的鲁棒性取决于输入视频的频率匹配基础假设。另一方面，自然语言描述是视频的信息密集表示，它隐含地捕获了显着性而无需特定于模态的标题，并且尚未探索视频MAE。为此，我们介绍了一种新颖的文本引导掩蔽算法（TGM），该算法掩盖了与配对字幕最高对应的视频区域。在不利用任何显式视觉提示的情况下，我们的TGM与最先进的掩蔽算法（如运动引导掩盖）具有竞争力。为了从自然语言的语义中进一步受益于掩盖重建的语义，我们接下来引入了一个统一的MAE和蒙版视频文本对比学习的统一框架。我们表明，在现有的掩蔽算法中，与纯MAE相比，在各种视频识别任务上，统一MAE和蒙版视频对比学习可以改善下游性能，尤其是对于线性探测。在这个统一的框架内，我们的TGM在五个动作识别和一个以自我为中心的数据集上实现了最佳的相对性能，从而突出了自然语言对掩盖视频建模的互补性。
缓解气候关键海洋数据集中的蒙面像素
摘要：云和其他数据伪像经常限制从远程感知的地球观测中检索关键变量。我们训练具有高保真海洋模拟的自然语言处理（NLP）启发的算法，以准确地重建海面温度（SST）领域的掩盖或缺失数据，这是由全球气候观察系统确定的54个基本气候变量之一。我们证明，所谓的模型（称为e nki）反复超过先前采用的钻头技术，最多可以在重建错误中的数量级，同时即使在大多数像素被掩盖的情况下也显示出非凡的性能。此外，对具有至少40％的掩盖百分比的真实红外传感器数据的实验显示出比该传感器的已知不确定性少的重建误差（均方根误差（RMSE）≲0.1K）。我们将E nki的成功归因于NLP的细心性质与现实的SST模型输出相结合，这种方法可以扩展到其他远程感知的变量。这项研究表明，基于E nki或其他类似的先进系统的系统可能会产生最佳解决方案，以减轻气候关键海洋数据集中对迅速变化的地球进行采样的蒙面像素。
EEG2Rep：通过信息掩蔽输入增强自监督脑电图表征
脑电图 (EEG) 表征学习的自监督方法面临着 EEG 数据固有的三个特定挑战：（1）低信噪比对所学习表征的质量提出挑战，（2）由于受试者间差异等因素，幅度范围从非常小到相对较大，使模型有可能受较高幅度范围的支配，以及 （3）连续值序列中缺乏明确的分割，这可能导致信息量较少的表征。为了应对这些挑战，我们引入了 EEG2Rep，一种用于从 EEG 进行自监督表征学习的自预测方法。 EEG2Rep 的两个核心新颖组件如下：1) EEG2Rep 不是学习从原始 EEG 预测掩蔽输入，而是学习在潜在表示空间中预测掩蔽输入；2) EEG2Rep 不是使用传统的掩蔽方法，而是使用一种新的语义子序列保留 (SSP) 方法，该方法提供信息丰富的掩蔽输入来指导 EEG2Rep 生成丰富的语义表示。在对 6 种具有受试者差异的不同 EEG 任务进行的实验中，EEG2Rep 的表现明显优于最先进的方法。我们表明，我们的语义子序列保留改进了自我预测文献中现有的掩蔽方法，并发现保留 50% 的 EEG 记录将在所有 6 个任务上平均获得最准确的结果。最后，我们表明 EEG2Rep 对噪声具有鲁棒性，可以解决 EEG 数据中存在的一个重大挑战。模型和代码可在此处获取：https://github.com/Navidfoumani/EEG2Rep