XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemattempts
使用机器的自杀尝试分析和预测...
科学，哥印拜陀。抽象的自杀是，以造成死亡的意图对自己造成损害的行为。自杀通常源于许多原因，例如抑郁症，货币地位，精神地位，法律地位，涵盖条件等自杀企图是一个重大的全球公共卫生问题，需要紧急干预和有效的预防措施。机器学习（ML）已成为分析复杂模式和预测心理健康危机的强大工具，包括自杀企图。本文探讨了ML算法在分析和预测使用多种数据源（例如人口统计学，心理，行为和社会因素）进行自杀尝试的应用。我们回顾了现有的方法，包括受监督和无监督的学习技术，并讨论它们在识别危险因素，预测高风险个人并实现早期干预方面的有效性。该研究还研究了与数据隐私，道德问题和模型解释性有关的挑战。提出了对不同ML模型的比较分析，例如决策树，支持向量机和深度学习，以突出其预测性准确性，可伸缩性和概括性。还讨论了将这些ML模型整合到心理健康支持系统中进行及时，准确干预的潜在好处。最后，未来的研究方向，包括提高数据质量和解决模型中的偏见，以进一步增强预测能力并减少全球自杀尝试。这种方法是在悲剧罢工之前寻求这些危险的意图或行为。该项目的范围是研究自杀案件的模式，并通过剥削机器学习算法预测未来自杀的原因。这项研究强调了机器学习在应对公共卫生挑战方面的潜力，为与自杀相关的人口，社会和心理因素提供了见解。通过利用这些模型，利益相关者可以实施及时的干预措施，降低自杀率并挽救生命。这项研究还强调了多学科合作的重要性，以提高预测系统在现实世界应用中的有效性。对三种机器学习算法的比较评估 - 道路回归，随机森林和幼稚的贝叶斯 - 是为确定这项关键任务的最有效方法而进行的。所提出的系统集成了数据预处理，特征选择和模型培训，以确保预测中的精度。随机森林的整体学习能力，逻辑回归的解释性以及幼稚的贝叶斯的概率框架，以探索它们在自杀预测中的优势和局限性。通过将预测精度与可扩展和适应性解决方案相结合，该项目旨在改善高风险个体的识别。本研究旨在开发出强大的机器学习模型来预先
青少年自杀意念、自残和自杀企图的治疗
自杀、自杀未遂、自残和自杀意念是年轻人中重大的公共卫生问题。自杀现在是美国 15 至 24 岁青少年和年轻人的第二大死亡原因，参考文献 1 并且与成年人相比，青少年的自杀未遂率明显更高。参考文献 2-3 在年轻人中，自杀意念、自残和自杀未遂比自杀死亡更为常见，并且还与其他几种负面后果有关，例如共病精神障碍、教育和职业成果不佳以及因其他原因导致的过早死亡。参考文献 4 研究表明，青少年时期企图自杀的人接受心理健康治疗、精神疾病诊断和成年自杀的可能性更高。5
抵制废除《儿童审讯保护法》的企图
儿童的宪法权利。宪法保障所有人保持沉默的权利和咨询律师的权利，最高法院多次确认了这些权利。为了保护这些现有权利，CIPA 制定了额外的程序，目的是确保儿童在被警方拘留时真正了解自己的权利。任何州都不能侵犯宪法赋予人民的权利。但是，各州可以扩大这种保护。CIPA 引入了程序扩展，确保我们州最弱势群体的现有权利得到保护。
用于检测电磁干扰企图的法医 HPM 检测系统
图片： [1] HPEMcarStop (Diehl)，https://www.diehl.com/defence/de/presse-und-medien/news/diehl-stellt-hpemcarstop-system-auf-polizeimesse-vor/ [2] SafeStop (Teledyne e2v)，https://www.teledyne-e2v.com/en-us/news/Pages/teledyne-e2v%E2%80%99s-safestop-is-set-to-transform-maritime-law-forcement.aspx
在患有耐药性抑郁症的门诊患者样本中自杀企图的危险因素：一项观察性研究
全世界大约3亿人患有严重的抑郁症（MDD）（1）。世界卫生组织（WHO）将MDD识别为残疾负担的主要原因，导致生产力降低，医疗保健费用提高，并且最显着，这是实现实现和丰富生活的障碍（2）。抗抑郁药的出现导致了严重抑郁症治疗的变革转变。不幸的是，大约60％的患者对第一线药理治疗没有足够的反应，而30％的患者对使用各种抗抑郁药的不同试验反应较差（3）。抗抑郁治疗反应的极端变异可能是由于神经生物学和环境因素引起的（4）。耐药性抑郁症（TRD）通常是由于对至少两种类型的抗抑郁药的积极反应而定义的，该抗抑郁药以正确的剂量和合适的持续时间施用（5）。但是，专家们仍然不同意适当剂量和适当的治疗时间（6）的定义，并且尚未达成TRD的共识定义。关于诊断TRD并衡量其结果的最佳工具也几乎没有共识。这些局限性阻碍了比较和总结研究结果的可能性，从而限制了定义临床指南的可能性（7）。几项研究报告说，TRD可能与死亡率增加有关（8、9），尽管样本量很小，随访时间相对较短。一项基于瑞典人群的研究，考虑到118,774名被诊断出患有抑郁症的人报告的TRD患者的总死亡率比MDD患者高1.35倍（10）。增加的速度主要归因于外部原因，包括自杀和事故。对TRD自杀性的系统性审查发现，每100名患者/年的自杀自杀的总体发生率为0.47，每100例患者每年4.66例自杀（95％CI：3.53-6.23）（11）（11）。这些分别是非耐药患者中发现的两倍和十倍：每100名患者每100例（12）的耐药性自杀和0.43例自杀。通常，几项研究指出，有30％的TRD患者有一次或多个自杀企业（13）。在严重抑郁症的背景下，最近处理自杀性的另一项研究（14）发现，与被诊断为MDD的人相比，患有TRD的人的自杀率更高。先前的研究还强调，即使将抑郁症状分为“轻度”，TRD中与自杀相关的死亡率也高于MDD（15，16）。此外，大多数作者强调，几乎从未报道过在冲动，频繁或精心计划中可以分类的自杀尝试的类型（17）。这阻碍了对TRD中观察到的高自杀风险的基本主持人的研究。例如，自杀企图分类为脉冲，可能表明TRD患者的脉冲控制减少或脉冲增加可能对其他治疗有反应。另一个可能的解释是TRD患者可以知道
试图以旋转机的示例将启发式研究方法应用于机械工程
摘要。在任何网站或百科全书中，例如大不列颠或维基百科，在“启发式”条目下，人们可以从生活的各个领域找到许多定义，参考和示例。但是，本文的作者无法找到与技术相关的示例，尤其是在机械工程中。这个事实激发了我们解决这个主题，尤其是因为实践和日常生活中的许多具体示例似乎非常适合证明启发式方法论在技术科学中的相关性。根据作者，在这种情况下，涡轮机械似乎特别感兴趣。这是关键的机械，即，失败威胁人类生命的机械。因此，开发高级工具来分析它们的重要性，尤其是在整个操作范围内（稳定和不稳定）。使用这些工具，可以有效地在决策过程中使用其智力，直觉和常识。因此形成了经典的启发式共生。本文展示了一个名为Meswir的高级计算机系统，该系统是在Gdańsk（IMP PAN）的波兰科学院流体流量机械研究所开发的，该机械产生了一系列有趣的诊断信息，包括多个旋转和与不平衡载体有关的多个旋转和随机错误。该研究是使用高速，低功率涡轮机作为例子进行的。尽管没有正式的理论证明其正确性，但获得的结果有助于得出正确的结论并做出明智的决策，这是决策启发式方法的本质。
例外主义帝国：欧盟人工智能法案的教训以及加州人工智能立法的尝试
此外，立法者必须权衡监管失败的成本与不监管的风险。加州没有看到不作为的任何直接成本，而欧盟的延迟行动可能导致其内部市场的分裂。此外，鉴于其集体决策，欧盟可以逃避因过早制定法律而导致政策失败的责任，而其他政治体系的领导人则无法做到这一点。
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
运营和供应链管理，B.S.B.A。
Requirements for admission to the upper-division major include the following: • Junior standing (60 credit hours or more) • A minimum grade of C, within two attempts, in all Progression Courses (Progression Courses are denoted by **) • Minimum 2.5 Overall GPA and Minimum 2.5 Progression Course GPA (all attempts are calculated into the Progression GPA)