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医疗人工智能工具箱（MAIT）
机器学习提供了适合探索各种医学研究问题的多种技术，但具有凝聚力的协同框架可以促进对统一模型开发和解释中新方法的整合和理解。因此，我们引入了医学人工智能工具箱（MAIT），这是一种可解释的开源Python管道，用于在表格数据集上开发和评估二进制分类，回归和生存模型。MAIT解决了关键挑战（例如，高维度，类不平衡，混合变量类型和缺失），同时促进报告中的透明度（Tripod+AI兼容）。为初学者提供自动配置，并为专家提供可自定义的源代码，MAIT简化了两个主要用例：Discovery（通过统一评分通过统一评分的特征重要性，例如Shapley添加性解释 - Shap -Shap）和预测（模型开发和使用具有优化解决方案的模型开发和部署）。此外，MAIT提出了新技术，包括对二进制分类中概率阈值的微调，将累积危险曲线转换为二进制分类的翻译，对混合数据类型的模型解释的增强可视化以及通过半纯粹的学习进行审查，以适应广泛的数据约束和研究设计。我们使用四个开放访问数据集在GitHub上提供详细的教程，以证明如何使用MAIT来改善医学研究中ML模型的实施和解释。
建议引用：Engberg，Erik 等人（2024 年）：AI Unboxed 和 Jobs：来自三个国家的新衡量标准和公司层面证据，IZA 讨论文件，第 16717 号，劳动经济研究所 (IZA)，波恩
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一家独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并针对劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类论文时应说明其临时性。修订版本可直接从作者处获得。
科学人工智能的“黑匣子”无法与 200 年历史的方法相提并论
训练尖端的深度神经网络需要大量数据，而使用当前方法进行重新训练的负担仍然很大。在对深度学习网络进行训练和重新训练以执行涉及复杂物理的不同任务后，莱斯大学的研究人员使用傅里叶分析比较了两次迭代中的所有 40,000 个内核，发现超过 99% 是相似的。此图显示了重新训练前（左）和重新训练后（右）差异最大的四个内核的傅里叶光谱。研究结果表明，该方法有可能找到更有效的重新训练路径，并且需要的数据要少得多。图片来源：P. Hassanzadeh/莱斯大学
人工智能的实验性规则：道德和习俗的沙箱
欧盟最近的立法和政策举措旨在提供灵活、创新友好且面向未来的监管框架。主要例子是欧盟人工智能协调计划和最近发布的欧盟人工智能监管提案，它们提到了试验监管沙盒的重要性，以便在人工智能创新与潜在风险之间取得平衡。监管沙盒最初是在金融科技领域开发的，通过放弃其他适用规则、指导合规性或定制执行，为选定数量的创新项目创建了一个试验平台。尽管关于监管沙盒和人工智能监管的文献不断涌现，但这些预期性或有时是适应性监管框架的法律、方法和道德挑战仍未得到充分研究。这篇探索性文章深入探讨了在人工智能监管背景下允许实验工具的一些好处和复杂性。本文的贡献是双重的：首先，它将监管沙盒的采用置于更广泛的监管实验方法讨论中；其次，它对人工智能监管沙盒的设计和实施的未来步骤进行了反思。
自身免疫性糖尿病中谷氨酸脱羧酶抗体阳性的C肽预测水平
患有妊娠期糖尿病和 16 岁以下糖尿病患者被排除在外。本研究为回顾性研究，因此未获得患者的知情同意。本研究根据《赫尔辛基宣言》原则规定的道德标准经伦理委员会批准（日期：2022 年 3 月 17 日，编号：70/2022）。糖尿病患者根据美国糖尿病协会 (ADA) 标准 1 进行分类。记录患者的实验室参数，包括血糖、空腹 C 肽和 HbA1c 水平和 GADA 滴度。记录患者的抗甲状腺过氧化物酶 (Anti-TPO) 和/或抗甲状腺球蛋白 (Anti-Tg) 滴度。根据 GADA 阳性将患者分为两组，并比较他们的实验室参数。
OE-3 手套箱和手套箱 CoP 的完整性检查
• 建议 1. 从手套箱手套上取下手后，检查手部是否受到放射性污染。 • 建议 2. 定期检查手套箱外壳和手套是否被锐器刺破。 • 建议 3. 制定并审查更换计划，以确保防止手套故障。 • 建议 4. 收集并分析手套箱故障数据，以防止手套箱故障。 • 建议 5. 安装彩色编码的磁性压力表，提醒操作员手套箱压力波动，并为操作员提供更多潜在泄漏迹象。 • 建议 6. 在整个手套箱 CoP 和整个 DOE/NNSA 企业中增加培训和操作经验共享。 • 建议 7. 检查手套箱校准并确保传感器读数的准确性。 • 建议 8. 加入手套箱 CoP，获取经验教训和最佳实践。
胞质羧肽酶5维持哺乳动物的室心demandymal多乳腺癌，以确保脑的适当稳态和功能
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年12月30日。 https://doi.org/10.1101/2024.12.30.630763 doi：Biorxiv Preprint
Blackbox.ai 使用 SambaNova Cloud 来支持代理工作流程
Blackbox 利用 SambaNova Cloud 自动化 CyberCoder 任务，包括从头开始构建应用程序、调试代码以及向现有程序添加功能。“我们每秒向 SambaNova Cloud 发送数百个请求，使用 8B 模型，我们的完成速度提高了 3 到 4 倍，我们计划在 2024 年底之前提高利用率”，Rizk 说道，“高性能和低延迟对我们来说非常重要。代理工作流程本质上更长，但这些模型具有更快的推理速度和低延迟，使我们能够优化以获得更好的用户体验。”“不仅技术非常棒，支持也非常棒”，Rizk 说道，“SambaNova 团队在测试和生产阶段对我们的响应和支持速度非常出色，这是一个真正的差异化因素。”要了解有关 SambaNova Cloud 的更多信息，请访问：cloud.sambanova.ai
如何为QC制作测试框？ AN46
如果使用了第3方麦克风，请注意，指定的峰值水平通常是指夹紧基本组件。THD和BUB＆BUZZ（较高的谐波失真）的大幅度增加到约10 dB甚至更低的水平。如有疑问，请将测试麦克风的结果与高级参考麦克风进行比较（有时可以从研发中借来…）。
在盒子里思考——用猫量子比特进行量子计算
十年后，当时就职于贝尔实验室的美国数学家彼得·肖尔 (Peter Shor) 设计出了最早的量子算法之一。对于传统（非量子）计算机来说，将两个数字相乘很容易，但执行逆运算（将数字分解为因数）却非常困难。事实上，随着数字越来越大，这个问题很快就会变得难以解决。这个问题非常困难，以至于现代数据加密利用了这种难解性来保护我们的信息。不幸的是，肖尔利用量子力学的特性发现了一种量子算法，可以大大加快这个逆问题的求解速度。一旦我们制造出足够强大的量子计算机来运行它，这一发现就会使当今的数据安全面临风险。