XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcori
epcoritamab + r-dhax/c在...
kaplan - 24 Mo的无进展生存率的MEIER估计为60％（总体; n = 29）和61％（高风险PTS; n = 24）。总体而言，估计有86％的PT在24 mo处仍然活着。血小板减少症（76％），贫血（59％），恶心（48％）和中性粒细胞减少症（48％; Febrile中性粒细胞减少症，17％）是最常见的TX AES AES
探索放射线研究质量评分工具
最近，已引入并认可了由领先的成像社会引入并认可了放射组学研究的新共识指南（即放射组学研究的检查清单）和方法论放射素学评分（指标）。6,7 Clear旨在促进透明的报告实践，而指标为评估放射线学研究的方法学质量提供了标准化的工具。指标包括30个分布在五个条件下的项目，旨在适应放射线研究中几乎所有潜在的方法论方案iOS，从传统手工制作的方法到先进的深度学习计算机视觉模型。6指标的开发过程涉及一种修改后的Delphi方法和广泛的国际小组，以减轻偏见并专注于与医学成像有关的放射组研究的特定方面。格式化的欧洲医学成像学会认可了指标工具，其网站为最终质量得分提供了在线计算器，该计算器还考虑了项目条件（请在https：// https：// met ricsscore.github.io.io/metrics/metrics/metrics.html上获得）。6
什么是人工智能 (AI) 评分？DRC 使用...
什么是人工智能 (AI) 评分？DRC 使用专门的专有软件来自动化开放式项目答案的评分过程（即“AI 评分”）。该技术用于对 ELA 测试中学生的简短写作任务答案进行评分。DRC 的 AI 评分引擎已用于对数十万名学生的答案进行评分，具有很高的可靠性和准确性。AI 评分有多准确？DRC 的 AI 评分引擎使用人工裁定的数据进行训练，有助于确保高水平的准确性。在最近的独立研究中，AI 分数达到或超过了人类的可靠性。DRC 的 AI 评分引擎结果与比较专家人类评分员之间的一致性研究相称。由于引擎被训练成像人类评分员一样“思考”，因此其准确性由训练中使用的高质量数据驱动。此外，AI 评分在评分者内部信度方面提供了完美的可靠性，因为它永远不会疲劳，并且每次都以相同的方式对给定的写作样本进行评分。简而言之，与传统的人工评分相比，DRC 的 AI 评分引擎非常准确。人工智能模型是如何构建的？DRC 的人工智能评分引擎利用自然语言处理来分析学生答案的语义内容、语法、句法、词汇和其他几十种详细描述。这些分析产生了量化的答案质量指标，这些指标由统计模型处理后产生预测分数。对试题评分标准、人工评分训练材料、测距数据和示例试题答案也进行了类似的分析。所有材料都结合了数千个学生答案示例，这些示例已由专家评分员独立评分两次。这些数据用于训练模型，以高精度区分不同级别的答案质量。进行了详细的测量以确保人工评分和人工智能评分分布之间的一致性，包括在每个可能的得分点分别计算召回率和准确率。人工智能还能识别“警告试卷”吗？DRC 的人工智能评分引擎内置了各种算法，用于评估学生答案的“可评分性”并分析其中可能包含的任何令人不安的内容（通常称为“警告试卷”）。 DRC 的 AI 评分引擎会标记那些缺乏适当开发、缺乏足够内容来评分或使用不受支持的语言编写的答案。还会识别包含不当语言或代表恶意完成测试的警报试卷。无法有效评分的答案将被标记为由专家评分员进一步审查，并发送到 DRC 的绩效评估手动评分系统。
评估信用评分模型的公平性
本文献综述对信用评分模型的公平性评估有关保留不足人群的抵押贷款可及性的公平性。审查审查了各种学术文章，报告和实证研究，这些研究涵盖了各种学科，包括金融，经济学，社会学和公共政策。它研究了现有研究的方法，发现和局限性，以阐明信用评分公平性的多方面维度及其对抵押贷款可及性的影响。首先，审查概述了信用评分公平性的概念框架，强调了平等，透明度和问责制在信用评估过程中的重要性。它探讨了信用评分模型的演变及其对抵押贷款实践的影响，尤其是对于历史上边缘化的社区，例如少数群体，低收入家庭和信用历史有限的个人。其次，审查分析了评估信用评分模型公平性时采用的方法。它标识了用于评估人口统计群体中抵押贷款批准率，利率和贷款条款差异的关键指标和统计技术。第三，审查综合了关于保留不足人群抵押可及性差异的程度和持久性的经验证据。它突出了系统性障碍，包括歧视性贷款实践，嵌入信用评分模型中的偏红线和制度化的偏见。第四，审查讨论了信用评分公平性对金融包容性，社会公平和经济流动性的影响。它强调了对创新政策干预，行业最佳实践和消费者教育计划的需求，以解决抵押贷款贷款中的系统性不平等，并促进包容性的房屋拥有机会，以使保留不足的不足之处，最后，本文献综述提供了对信用评分模型的公平概述，这些概述是在保留不足的人口范围内的抵押贷款范围内的信用评分模型。通过综合经验证据，理论框架和政策影响，它有助于更深入地了解所有人促进公平获得房屋所有权和财务安全的挑战和机遇。
molScore：从头开始的评分和评估框架
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-c4867-v2 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-1610-3499 consemrxiv notect content consect consentrxiv contemr-rxiv notect content。许可证：CC由4.0
使用Aruco标记对啮齿动物参与度的实时评估：一种可扩展且可访问的方法，用于鼻子戳/不做任务
在行为神经科学领域，动物行为的分类和评分在动物展示的复杂行为的量化和解释中起着关键作用。传统方法依靠调查人员的视频检查，这是劳动密集型并且容易受到偏见的影响。为了应对这些挑战，研究工作集中在计算方法和图像处理算法上，用于自动行为分类。出现了两种主要方法：基于标记和无标记的跟踪系统。在这项研究中，我们展示了“增强现实科尔多瓦大学”（Aruco）标记的实用性，是一种基于标记的跟踪方法，用于评估鼻子poking/no-go行为任务期间的大鼠参与度。此外，我们还基于Aruco标记跟踪数据引入了一个两国参与模型，可以通过矩形内核卷积分析，以识别参与状态和分心状态之间的关键过渡点。在这项研究中，我们假设可以利用Aruco标记来准确估计动物互动在鼻子的行为/无行为行为任务中，从而可以计算出行为测试的最佳任务持续时间。在这里，我们介绍了我们的Aruco跟踪程序的性能，证明了98％的分类精度，该准确性已通过视频数据的手动策划进行了验证。此外，我们的卷积分析表明，平均而言，我们的动物在约75分钟时与行为任务脱离，为限制实验性会话持续时间提供了定量基础。总的来说，我们的方法为行为数据收集过程中的啮齿动物互动提供了可扩展，高效且可访问的解决方案。
睡眠卫生指数 (SHI) 评分指南。...
评分指南：• 大于 39.5 = 睡眠卫生状况不佳。请考虑您的结果，写下 1 个优点和 1 个目标，以在 7 天内关注。• 26 至 39.5 = 睡眠卫生状况一般。请考虑您的结果，写下 2 个优点和 1 个目标，以在 7 天内关注。• 12.5 至 26 = 睡眠卫生状况中等。请考虑您的结果，写下 3 个优点和 1 个目标，以在 7 天内关注。• 小于 12.5 = 睡眠卫生状况极佳。请考虑您的结果，写下 4 个优点，并确定哪些情况可能导致您损害您的睡眠习惯。
评分简介2023
引言评分与CDP的使命非常一致 - CDP与市场力量合作，激励公司披露其对环境和自然资源的影响，并采取行动减少负面影响。CDP使用评分方法来激励公司通过参与CDP的气候变化，水安全和森林计划来衡量和管理环境影响。CDP的2023调查表采用以部门为中心的方法；在这种方法下，CDP的每个问卷（气候变化，森林和水安全）都与针对高影响部门的部门特定问题一起提出了一般问题。这些问卷中的每一个都有一个单独的评分方法。CDP问卷的评分是由CDP培训的认可得分合作伙伴进行的。CDP的内部评分团队协调并整理所有分数并运行数据质量检查和质量保证过程，以确保样本和得分合作伙伴之间的评分标准保持一致。
基于基因组编辑
Glycyrrhizin是一种三萜皂苷，是Medicinal Plant Licorice（Glycyrrhiza Uralensis，G。Glabra和G. glabra和G. forfata）中包含的一种主要活性成分，并且在全球范围内用于多样化的应用程序，例如Herbal Medicines和Seeltbal MediceSealsens和Seeltealsealseperines。对甘草的需求不断增长，威胁着野生资源，因此需要一种可疑的供应糖依氏素的方法。目的是建立一种不取决于野生植物的替代性糖素供应方法，我们试图使用毛茸茸的根培养产生糖依氏菌素。我们试图通过使用基于CRISPR/CAS9的基因编辑来阻止竞争途径来促进糖素的产生。CYP93E3 CYP72A566双敲击（KO）和CYP93E3 CYP72A566 CYP716A179 LUS1四倍体-KO变体，并在两种类型的毛毛根中都证实了大量的糖酰藻蛋白。此外，我们评估了通过同时CYP93E3 CYP72A566 Double -KO和CYP88D6 -Over Exprespression促进进一步的糖素产生的潜力。这种策略在双ko/ cyp88d6-offertexpression中的糖素积累中增加了3倍（〜1.4 mg/ g），与双旋毛根相比，平均生成的毛状根部增加了3倍。这些发现表明，封闭途径的结合和生物合成基因的过表达对于增强G. uralensis毛状根部的糖依氏菌素产生至关重要。我们的发现为使用毛茸茸的根系构成可持续性糖素的生产奠定了基础。鉴于基因组编辑技术在多毛根中的广泛使用，这种结合与基因敲除和过表达相结合，可以广泛应用于各种植物根中包含的有价值物质的生产。