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选择学习：通过机器学习镜头
•简化：数据集的处理和标准选择模型的估计是由简单的代码签名促进的，这些签名与Scikit-Learn等主流机器学习包一致（Pedregosa等，2011）。•可扩展：针对数据存储和模型估算实现了优化的过程，从而允许使用具有大量参数的大型数据集和模型。•灵活：可以定制代码库以适合不同的用例。•模型库：相同的软件包提供了标准选择模型和基于机器学习的方法（包括神经网络）的实现。•下游操作：将选择模型用于分类计划和定价的后处理工具已集成到图书馆中。
按信息绘制微生物群，这是一个预测每个人对食物添加剂敏感性
在我们日常生活的许多食物中发现了食品行业的乳化剂，一种乳化剂，一种食品添加剂（面包屑面包，冰淇淋，奶油，奶油奶油，蔬菜奶油等）。其健康消费的影响已成为公共卫生的真正主题，因为它们在当前食品中的存在很重要。Benoit Chassaing，Inserm Research Research总监兼Microbiota-Host互动团队的负责人（Inserm/Inserm/ParisCité/CNRS），此前表明，这些添加剂可以促进慢性炎症性疾病和代谢性消失的发展，直接在我们的肠道杂物上进行作用。在一项新的研究中发表在报纸肠道上，他的团队并开发了一个人类的微生物群模型，该模型能够预测每个人对乳化剂的敏感性，这要归功于一个简单的粪便样本。此发现打开
晚期胆道癌中最佳疗法的选择：化学疗法，靶向疗法或免疫疗法
L.-J. Palmieri，J。Lavolé，S。Dermine，C。Brezault，M。Dhooge等。 晚期胆道癌中最佳治疗方法的选择：化学疗法，靶向疗法或免疫疗法。 药物和治疗学，2020，210，pp.107517-。 10.1016/j.pharmthera.2020.107517。 hal-03490320L.-J.Palmieri，J。Lavolé，S。Dermine，C。Brezault，M。Dhooge等。晚期胆道癌中最佳治疗方法的选择：化学疗法，靶向疗法或免疫疗法。药物和治疗学，2020，210，pp.107517-。10.1016/j.pharmthera.2020.107517。hal-03490320
自噬依赖的丝状伪足动力学限制了果蝇大脑连接过程中突触伙伴的选择
大脑连接非常精确，但大多数神经元一旦有机会就会与错误的伙伴形成突触。动态轴突-树突定位可以限制突触形成相遇，但发育中的大脑中时空相互作用动力学及其调节仍然基本未知。在这里，我们表明轴突伪足的动力学限制了突触形成和伙伴选择，而这些神经元原本不会被阻止形成错误的突触。利用 4D 成像技术对发育中的果蝇大脑进行研究，我们发现伪足动力学受自噬调控，自噬是一种普遍的降解机制，其在大脑发育中的作用仍不太清楚。自噬体以令人惊讶的特殊性在突触形成伪足中形成，随后伪足崩塌。计算建模和遗传实验表明，突触构建材料的自噬降解改变定量调节突触形成。伪足稳定性的增加导致错误的突触伙伴关系。因此，自噬通过动力学排除过程来限制不适当的伴侣选择，这对于连接特异性至关重要。
糖尿病外周神经病中光生物调节疗法的有效性和安全性：系统审查和荟萃分析的方案
生成人工智能（AI）大语言模型（LLM）已被广泛应用于牙科的许多领域。各种应用包括牙科远程医疗，临床决策支持，行政工作，患者教育，学生教育，科学写作和多语言交流[1]。此外，已经使用了生成AI来生成用于训练鲁棒AI模型的合成数据集，该数据集可以应用于牙科研究和教育[2]。此外，与传统文献研究相比，已经证明了生成的AI可以提高牙科学生在知识检查中的表现[3]。除了在回答临床问题方面的使用之外，还在探索LLM的潜力来产生评估临床推理技能的问题，这是医学和牙科教育的关键方面[4]。但是，LLMS对牙科问题的回答的准确性仍然是一个关注的问题，并且已经进行了广泛的研究。研究报告说，LLM在回答开放式问题的准确性范围为52.5％至71.7％，偶尔回答不准确，过于普遍，过时或缺乏基于证据的支持[5，6]。对于True或False问题，LLMS与牙医的准确性较低，范围从57.3％到78.0％[7，8]。考虑到多项选择问题（MCQ），LLMS的准确性从42.5％到80.7％不等，Chatgpt 4.0（OpenAI）证明了最准确的，Llama 2（Meta）[9-11]。研究已经证实，在同一开发人员的LLM中，后来的版本始终超过较旧版本[9-12]。生成AI的领域正在迅速发展，新版本具有越来越强大的参数。然而，对LLM的准确性进行了预先研究，对较旧版本进行了，该版本缺乏现在可用的先进的多模式功能。此外，这些研究排除了基于图像的问题，因为较旧的LLM版本无法在提示中处理图像附件[9，11]。这些关键限制需要进一步的研究，以探讨型模型的全部潜力。因此，本研究旨在评估最新LLM在回答Dental MCQ时的性能，包括基于文本的问题和基于图像的问题。模型选择将基于受欢迎程度，新兴，多模式能力，AI研究和应用中的突出性，可访问性以及解决特定领域特定问题的能力。零假设表明，LLMS对牙齿MCQ的答案的准确性没有差异。
我们学到多少？测量通过选择与贝叶斯更新的对称和不对称偏差
ilke aydogan：i.aydogan@ieseg.fraurélienbaillon：baillon@em-lyon.com emmanuel kemel：emmanuel.kemel@gemel@greg-hec.com chen li：c.li@ese@ese.eur.nl，我们感谢Peter Wakker和Han Bleichrodt和Han Bleichrodt的帮助和讨论。Baillon承认NWO Vidi Grant 452-13-013的财务支持。Aydogan承认该地区Haut-De-France（2021.00865 Clam）和欧盟的Horizon Horizon Europe Research and Innovation计划，根据Grant协议（101056891具有能力）。li感谢NWO Veni Grant VI.Veni.191E.024的财务支持。1 See, for instance, Phillips and Edwards ( 1966 ), Edwards ( 1968 ), Tversky and Kahneman ( 1974 ), El-Gamal and Grether ( 1995 ), Oswald and Grosjean ( 2004 ), Möbius, Niederle, Niehaus, and Rosenblat ( 2022 ), Bén- abou and Tirole ( 2016 ), Ambuehl and Li ( 2018 ).
互动机器人技术的神经形态计算
共享经济通过建立不断新的平台，在业务模型的核心中建立数字中间和点对点交流，在多个行业中获得了关注。关于共享经济的大多数研究都涉及现象水平或关注单个平台的运营。本文通过询问：共享经济如何传播到新平台来连接各种共享经济平台？本文的目的是解释共享经济业务模型的传播模式。调查结果指出，在遥远的部门共享经济业务模型的无缝，不引人注目的模式回荡特征，以避免在不断新的资源环境中重现活动的同时。论文探讨了通过从印度平台转变为新平台的方式，探索与工业营销相关的共享经济，同时承认新平台的创新模型是如何基于通过承认自己作为榜样继任者而创造的授权。这样的传播机制重新定义了创新，适应和扩散，并提出了新的见解，以了解当前的业务格局将如何在新的运营逻辑上过渡。
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Xie, Y., Tian, K., Huang, F., Chen, Y., Lau, O., Feng, G., Du, J., Chu, B., Shi, T., Zhao, J., Cai, Y., Hu, X., Akinwunmi, B., Huang, J., Zhang, CJP, & Ming, W.-K. (2021). 新冠疫情前和疫情期间人工智能临床医生的偏好：离散选择实验和倾向得分匹配研究。医学互联网研究杂志，23(3)，文章 e26997。https://doi.org/10.2196/26997
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系，广州，中国 2 暨南大学国际学院，广州，中国 3 南安普顿大学社会科学学院，南安普顿，英国 4 香港理工大学应用数学系，香港，香港 5 河南理工大学计算机科学与技术学院，河南，中国 6 北京师范大学（珠海）应用数学学院，珠海，中国 7 布莱根妇女医院妇产科，马萨诸塞州波士顿，美国 8 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心，马萨诸塞州波士顿，美国 9 伦敦帝国理工学院公共卫生学院流行病学与生物统计学系，伦敦，英国 10 香港大学公共卫生学院，香港，香港 * 这些作者的贡献相同
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
HB 209——监控发起人：Van Schoiack
未经个人或财产所有者同意，任何个人、实体或国家机构不得使用无人机或其他无人驾驶飞机对法案中规定的任何个人或财产进行监视或观察。个人、实体或国家机构只能在 14 CFR 107.51 规定的操作限制内发射或操作无人机或其他无人驾驶飞机。未经财产所有者或占用人的同意，任何个人、实体或国家机构不得在私人财产的产权线内发射或操作无人机或其他无人驾驶飞机。