XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemclassi
基于依维莫司血液浓度的移植患者分类：使用免疫分子存在``错误分类''的风险？
建议依维莫司的治疗药物监测（TDM），以防止与服药不足有关的排斥风险，并最大程度地减少与上层面暴露有关的毒性作用[1]。可以使用两种主要方法进行此监测：具有基于质谱的分析检测的色谱程序，这些分析检测是对母体特异的，并且使用特定的抗体 - 抗原反应进行免疫测定，这些反应对与药物代谢物的交叉反应性敏感[2]。然而，从临床角度来看，测定之间的偏差可能会使人混淆，并导致调整依维莫司剂量的错误。国际治疗药物监测和临床毒理学免疫抑制药物科学委员会建议在理论值为1.0的10％以内的线性回归坡度，而线性回归截距则在零以截然不同的情况下截然不同[3]。
机翼干预模式（WIPS）和机器学习，用于分类的某些医学兴趣
属于伊蚊属的毒性昆虫是病毒和丝状病原体的载体。Ades bopotus是一个越来越重要的向量，因为它在全球范围内的迅速扩展。在全球气候变化和人畜共患疾病的出现的背景下，需要使用现场应用的识别工具来加强对具有医疗兴趣的节肢动物的昆虫学调查的努力。大规模的蚊子对蚊子的主动调查需要熟练的技术人员和/或昂贵的技术设备，这使大量命名物种更加困惑。在这项研究中，我们通过利用机翼干涉模式显示的特定物种标记来开发出一种伊蚊物种的自动分类系统。保留494个24 Aedes spp的显微照片的数据库。记录了十多张图片的人经历了一种深入的学习方法，以训练卷积神经网络并测试其在属，亚属和物种分类学水平上对样本进行分类的准确性。我们在属水平上记录了95％的准确性，在三个测试的亚属中，两种（ochlerotatus and stegomyia）的准确性> 85％。最后，将8个精确地分类为10个Aedes sp。经历了总体准确性> 70％的培训过程。总的来说，这些结果证明了这种方法对艾德斯物种识别的潜力，并将代表未来实施大规模昆虫学调查的工具。
Fondazione Don Gnocchi的临床并发症量表用于对严重获得性脑损伤患者的临床并发症进行分类：发育和多中心验证
严重获得性脑损伤（SABI）的患者由于共存的认知运动残疾而表现出很高的临床复杂性，并且对日常生活活动的专业护理和依赖性很高（1，2）。此外，这些患者患临床并发症的风险很高，这可能导致急性护理病房重新院长的发生率很高（3），并使急性后的康复治疗变得困难（1）。Some patients with sABI can evolve from the comatose state to the prolonged Disorders of Consciousness (pDoC), which include patients in Vegetative State/Unresponsive Wakefulness Syndrome (VS/UWS; i.e., awake patients, but no evidence of conscious behaviors) ( 4 ), and patients in Minimally Conscious State (MCS; i.e., patients with minimal but reproducible intentional behaviors) ( 5 ）。对于患有SABI和PDOC的患者，最常见的临床并发症包括癫痫，呼吸道和生殖器尿液感染，Bedsores，Hypertonia，Heterotopic Ossifienation，Deep静脉血栓形成，心脏心脏和内分泌 - 代谢功能障碍（6-9）。这些临床并发症中的某些并发症会对生存率（例如，代谢性疾病），意识恢复（即癫痫）（6，10）和运动障碍的恢复（11）产生负面影响。基于这一证据，美国学院神经病学指南强烈建议识别临床并发症，以适当治疗它们并防止其恶化（12）。
真菌endophys：对植物的进化，分类和生态功能的见解，lobna hajj-hedfi 1，2 *，takwa wannassi 1，yousra A.
抽象的真菌内生菌，居住在植物组织中的共生微生物，由于其进化，分类学和生态重要性引起了极大的兴趣。本综述旨在通过检查植物系统中的生态功能的进化起源，分类和多种生态功能来阐明真菌内生菌。分析了真菌内生菌的进化路径，强调了它们的适应性策略和与宿主植物的共同进化相互作用。检查了这些真菌的分类，强调了它们难以捉摸的生活方式带来的困难以及增强其分类学识别的分子技术的进步。审查研究了真菌内生植物的生态功能，特别是它们对植物胁迫耐受性，促进生长和与其他生物的相互作用的贡献。本评论综合了当前的研究，强调了真菌内生菌在影响植物健康和生态系统动力学方面的重要性。本综述旨在综合当前知识，确定理解中的缺陷，并就未来的研究途径提供观点，从而增强了真菌内生植物在农业，保护和生物技术中的应用。这项研究强调了真菌内生菌与其植物宿主之间的复杂关系，从而对其进化和生态重要性提供了全面的看法。由阿拉伯真菌保护协会出版
在LIBS光谱框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程
Ludovic Duponchel，CécileFabre，Bruno Bousquet，Vincent Motto-Ros。在Libs Specy-troscopy框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程。SpectroChimica Acta B部分：原子光谱学，2023，208，pp.106776。10.1016/j.sab.2023.106776。hal-04191568
冷却技术的进步，以提高太阳能光伏面板的效率：详细的综合审查和创新分类
太阳能光伏（PV）细胞已成为生产绿色电力的主要技术。这项创新利用了直射的阳光来产生动力，其安装灵活性已在PV面板上进行了大量投资。尽管有许多好处，但这些细胞因细胞温度升高而导致的效率下降而阻碍。因此，研究人员对旨在使用多种技术增强光伏细胞性能的可能解决方案进行了广泛的研究。本评论论文对光伏面板的冷却技术进行了彻底的分析。它涵盖了被动和主动冷却方法，包括水和空气冷却，相变材料以及各种不同的方法。在每个类别中，它都深入研究详细的子类别，例如蒸发冷却，浸入水，浮动系统，水管，冷却通道，喷水机，喷射撞击，地热冷却以及通过PV设计增强的自然对流。它还使用冷却管，散热器和空气收集器覆盖强制对流，以及相变材料（PCM），纳米流体，辐射冷却，热电方法，热管，热泵，热泵和其他创新技术的整合。用特定的示意图说明了每种方法，并进行了彻底讨论和比较。此外，本文介绍了适用于光伏面板的这些冷却方法的原始分类系统，为未来的研究提供了宝贵的指导，并洞悉提高效率。关键字：综合；比较;审查;光伏面板；冷却技术。
使用可解释的AI
*: Correspondence: Dr. Ganesh B Chand (Email: gchand@wustl.edu ) and Dr. Hui-Yuan Miao (Email: miaoh@wustl.edu ) Credit authorship contribution statement YN: Conceptualization, Methodology, Software, Formal analysis, Visualization, Data curation, Writing – original draft, Writing - review & editing; TM：方法，软件，正式分析，写作 - 审核和编辑； HYM：方法，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； PB：方法，软件，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； DST：概念化，数据策划，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； GBC：概念化，方法，软件，正式分析，可视化，数据策划，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑；监督，资金收购资金GBC得到了圣路易斯华盛顿大学的Mallinckrodt放射学研究所以及美国国立卫生研究院K01AG083230的支持。利益冲突作者没有利益冲突来宣布
心率变异性有助于对系统性硬化症中的表型进行分类
我们旨在开发系统性硬化症（SSC）子类型分类器工具，以在患者的床边使用。我们比较了静止（5分钟）的心率变异性（HRV），并响应于具有弥漫性（n = 16，DCSSC）和有限（n = 38，LCSSC）的患者（n = 58）的正抑制（5分钟）（n = 58）。在时间，频率和非线性域中从Beat-Beat RR间隔中评估HRV。DCSSC组与LCSSC组不同，主要是较高的心率（HR）和较低的HRV，在depubitus和正稳态条件下。站立机动降低了HR标准偏差（SD_HR），Poincaré拟合椭圆的RR间隔图（SD2）的主要轴长以及DCSSC组中的相关维度（CORDIM），而LCSSC组中这些HRV索引增加了（P = 0.004，P = 0.004，p = 0.002，以及增加了这些HRV指数。我们确定了5个最有用和判别的HRV变量。We then compared 341 classifying models (1 to 5 variables combinations × 11 classifier algorithms) according to mean squared error, logloss, sensitivity, specificity, precision, accuracy, area under curve of the ROC-curves and F1-score.f1得分范围从最佳1-可添加模型的0.823到4个变量最佳模型的最大0.947。最具体和精确的模型包括SD_HR，SD2和Cordim。总而言之，我们提供了高性能分类模型，能够从ECG记录中区分易于在床边执行的有限皮肤SSC子类型。模型基于1至5 HRV索引用作自主综合影响心脏活动的非线性标记。
应用于EEG分类的新型判别分析
摘要 - 本文提供了一种开发t -wishart分布的协方差矩阵的分类方法，该方法概括了WishArt分布。与WishArt分布相比，它对于异常协方差矩阵更为强大，并且更灵活地对分布不匹配。在此矩阵变化分布的最新发展之后，提出的分类器是通过利用判别分析框架并提供原始决策规则来获得的。通过对实际数据的数值实验，我们的方法的实际兴趣得到了表明。更确切地说，所提出的分类器在两个标准的脑电图数据集上获得了最佳结果，而最佳最低距离（MDM）分类器相比。索引项 - EEG，协方差矩阵，t -wishart，Bayseian分类，判别分析，BCI。
基于机器学习的3D点云分类和多个时空变化分析，并使用开源科学
方法和结果：虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1]，但足够且适当的训练数据（通常是带注释的点云）的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示，这对天然表面和动态具有挑战性，在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云，例如，使用开源模拟器Helios ++ [3]，可以解决一些解决方案，以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中，可以模拟不同的激光雷达广告系列，所有生成的点云被自动注释。VLS软件（例如Helios ++）允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置，该平台为数据增强提供了很高的潜力，并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中，纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能，以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。