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DIAG - 2015 年研究报告
3 研究领域 23 3.1 生物医学工程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3 计算机科学中的工程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.3.5 计算机视觉、计算机图形学和感知 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 3.5.2 连续优化 . . . . . . . . . . . . . 96 3.6 系统与控制工程 . . . . . . . . . . . . . 102 3.6.1 网络化系统 . . . . . . . . . . . . . . 102 3.6.2 非线性系统与控制 . . . . . . . . . . ...
DIAG - 2015 年研究报告
3 研究领域 23 3.1 生物医学工程 ...........................24 3.1.1 生物工程与生物信息学 ..............。。。24 3.2 经济学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..................29 3.2.1 创新、国际化与环境 ........29 3.3 计算机科学中的工程 ......................33 3.3.1 算法设计与工程 ................33 3.3.2 人工智能与知识表示 ........38 3.3.3 人工智能与机器人 .............。。。。。。44 3.3.4 计算机网络和普适系统 ............50 3.3.5 计算机视觉、计算机图形学和感知 .........53 3.3.6 数据管理和面向服务的计算 ........59 3.3.7 分布式系统 .........................65 3.3.8 高性能和可靠的计算系统 .......70 3.3.9 人机交互 .........................75 3.3.10 Web 算法和数据挖掘 ....................78 3.4 管理工程 ................................82 3.4.1 产业组织与管理 .....。。。。。。。。。。82 3.5 运筹学。。。。。。。。。。。。。。。。。................93 3.5.1 组合优化 ........................93 3.5.2 持续优化 ..........................96 3.6 系统与控制工程 ..........................102 3.6.1 网络系统 ..............................102 3.6.2 非线性系统与控制 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。107 3.6.3 机器人技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113
不同患者对人工智能（AI）的态度不同 不同患者对人工智能（AI）的态度不同
人工智能 (AI) 有潜力提高诊断准确性。然而，人们往往不愿意信任自动化系统，一些患者群体可能特别不信任。我们试图确定不同的患者群体对使用 AI 诊断工具的看法，以及框架和告知选择是否会影响接受度。为了构建和预测试我们的材料，我们对一组不同的实际患者进行了结构化访谈。然后，我们进行了一项预先注册 (osf.io/9y26x)、随机、盲法的析因设计调查实验。一家调查公司提供了 n = 2675 份回复，对少数群体进行了过度抽样。临床案例被随机分为八个变量，每个变量有两个水平：疾病严重程度（白血病与睡眠呼吸暂停）、AI 是否被证明比人类专家更准确、AI 诊所是否通过倾听和/或量身定制来为患者提供个性化服务、AI 诊所是否避免种族和/或经济偏见、初级保健医生 (PCP) 是否承诺解释和采纳建议，以及 PCP 是否引导患者选择 AI 作为既定的、推荐的和简单的选择。我们的主要结果测量是选择 AI 诊所还是人类医师专科诊所（二元，“AI 采用率”）。我们发现，根据美国人口的权重代表性，受访者几乎平分秋色（52.9% 选择人类医生，47.1% 选择 AI 诊所）。在符合预先登记的参与标准的受访者的未加权实验对比中，PCP 解释 AI 已证明具有卓越的准确性，这增加了接受度 (OR = 1.48，CI 1.24–1.77，p < .001)，PCP 推动 AI 作为既定选择 (OR = 1.25，CI：1.05–1.50，p = .013)，以及保证 AI 诊所有经过培训的咨询师倾听患者的独特观点 (OR = 1.27，CI：1.07–1.52，p = .008)。疾病严重程度 (白血病与睡眠呼吸暂停) 和其他操纵对 AI 的接受度没有显著影响。与白人受访者相比，黑人受访者选择 AI 的频率较低（OR = .73，CI：.55-.96，p = .023），而美洲原住民选择 AI 的频率较高（OR：1.37，CI：1.01-1.87，p = .041）。年长的受访者选择 AI 的可能性较小（OR：.99，CI：.987-.999，p = .03），自认为政治保守的人（OR：.65，CI：.52-.81，p < .001）或认为宗教很重要的人（OR：.64，CI：.52-.77，p < .001）也是如此。教育水平每提高一个单位，选择 AI 提供商的几率就会增加 1.10（OR：1.10，CI：1.03-1.18，p = .004）。虽然许多患者似乎不愿意使用人工智能，但准确的信息、提醒和倾听的患者体验
我们研究的目的是检查尚未诊断的利比亚成年人的HbA1c水平，性别和年龄之间的相关性
我们研究的目的是检查尚未被诊断出患有糖尿病的Zeletin City的Libyan成年人的HBA1C水平，性别和年龄之间的相关性。在我们的横断面研究中，我们总共招募了300名参与者。血液样本，然后进行分析以确定其HBA1C水平。统计分析包括t检验，线性回归分析和单向方差分析。我们的结果表明，与年龄和性别有关的HBA1C水平之间存在显着的正相关。此外，大约58.7％的个体的HBA1C水平等于或超过6.5％，通常用作诊断糖尿病的阈值。这表明研究参与者中有明显的糖尿病发生。在检查不同年龄段时，我们观察到随着年龄的增长，HBA1C水平的大幅增加。与女性相比，在50-59岁及60岁以上的年龄组中，男性的HBA1C水平明显更高（p <0.001）。总而言之，我们的研究验证了先前观察到的HBA1C水平升高与患有糖尿病患者年龄升高之间的联系。此外，我们的研究强调了利比亚Zeletin的未诊断糖尿病的高流行率，这表明糖尿病病例即将增加，这将对医疗保健造成重大的经济负担。引用本文。Zaidi A，Elmghirbi W，El-Rwegi W，Algdar A，Saleh H.在利比亚Zeletin City的Libyan成年人中，性别和年龄在HBA1C水平上的影响。Alq J Med App Sci。2024; 7（3）：464-469。 https://doi.org/10.54361/ajmas.24730 6引言糖尿病是全球公共卫生的关注，其特征是高血糖水平（高血糖症）是由于胰岛素分泌不足或对其作用的抵抗力而导致的，其影响不足[1]。有效的血糖控制在糖尿病管理中至关重要，因为不良控制与并发症的发展有关[2-4]。与糖尿病有关的并发症每年在全球大约有500万人死亡[5]。糖尿病的患病率正在稳步增加，估计有4.22亿成年人受到全球影响，预计到2040年将增加到6.42亿。在利比亚，成人糖尿病的估计患病率约为9％[5,6]。在糖尿病的诊断和管理中，禁食血糖水平和糖基化的HBA1C（血红蛋白A1C）在
量子信息理论解决方案 5
（i）失相通道：ρ → ρ ′ = E ( ρ ) = (1 − p ) ρ + p diag( ρ 00 , ρ 11 )（非对角线元素以概率 p 消失）。失相输出与在标准基础中测量状态相同：diag( ρ 00 , ρ 11 ) = P 1 j =0 P j ρP j ，其中 P j = | j ⟩⟨ j |。因此可能的 Kraus 算子为 A 2 = √ 1 − p 1 , A j = √ pP j , j = 0 , 1。但我们可以找到具有更少 Kraus 算子的表示。注意 σ z ρσ z = ρ 00 − ρ 01 − ρ 10 ρ 11
霍金辐射中的信息回归，高斯量子信息理论的视角
𝐶= 𝑆 diag 𝑑 1 , 𝑑 1 , 𝑑 2 , 𝑑 2 , ⋯, 𝑑 𝑁 , 𝑑 𝑁 𝑆 𝑇 实对称 C 可以通过辛变换 S 转化为对角形式。高斯纯态有 𝑑 1 = 𝑑 2 = ⋯= 𝑑 𝑁 = 1 。
Qubo组合优化问题的QUBO公式量量计算设备
其中q∈Rn×n是对称矩阵，而c∈Rn。请注意，由于x 2 i = x i，每个i∈{1，。。。，n}，一个人可以重写x⊺qx +c⊺x = x = x⊺（q + diag（c））x，其中diag（c）是对角矩阵的对角矩阵，其对角线元素由向量c的条目给出。同样，当使用值-1和1的值-1和1（而不是0和1）定义二进制可行的问题集时，在优化和物理文献中通常出现的QUBO问题（1）的等效表示；这是一个可行的问题集，由x∈{ - 1，1} n给出。在应用A级转换x 7→2 x -1之后，等效性在映射{0，1} n至{ - 1，1} n。在这种情况下，问题（1）也称为ISING模型[参见，例如6]。此外，很明显，当最小化被（1）中的最大化取代时，由此产生的问题等同于QUBO，通过简单地将客观函数的负数简单地占据。QUBO模型（1）捕获了广泛的整数和组合优化（COPT）问题；也就是说，一些或全部决策变量仅限于整数的优化问题[请参见，
一种简化的机器学习衍生的风险方法 -
在这项观察性队列研究中，维也纳医科大学健康记录和超声心动图数据库被用来确定所有具有中度或重度次生三尖瓣反流和慢性心力衰竭的人。心力衰竭是根据目前的指南伸出的，并通过保留的射血分数（HFPEF，左心室射血分数（LVEF）≥50％]，心力衰竭，轻度减少射血分数（HFMREF，HFMREF，LVEF 41-49％），以及降低的射精率（HFMREF）（HFMREF）（HFMREF下降）（HFREFFE）（HFREFFRE），心脏衰竭（LVEF）≥50％），将心力衰竭分为心力衰竭。18这种方法使心力衰竭的指南定义完全符合，这对于三个射血分数范围有所不同，并包括适当的诊断性诊断的强制性特征，例如相关的结构性心脏病，舒张性功能障碍，体征和症状，以及脂肪尿素的水平升高。临床，回声二线和实验室数据是在回声二线检查时收集的，其耐受性为±7天。原发性电视疾病（狭窄或浮力）的患者被排除在外。 此外，我们没有在具有明显（中等或等于中度）主动脉瓣，肺动脉瓣或原发性二尖瓣疾病的clude个体中。 主要结果是通过从国家死亡注册中检索查询获得的全部原因。原发性电视疾病（狭窄或浮力）的患者被排除在外。此外，我们没有在具有明显（中等或等于中度）主动脉瓣，肺动脉瓣或原发性二尖瓣疾病的clude个体中。主要结果是通过从国家死亡注册中检索查询获得的全部原因。
缓慢学习者的治疗，教育和预后（...
边界情报是指认知测试情报的状态低于平均水平，但未达到智力残疾水平（在71-84范围内）[1]。bor derline智能会损害学习成绩，并在成年后对判断，社会功能和EM策略产生负面影响[2]。它也可以伴随着成长过程中各种神经发育问题，并可能导致心理健康问题，例如成年后的焦虑，抑郁，人格障碍和自杀。尽管大约12％的人口对个体的终生影响和患病率[3]，但目前，Intelline Intelline Intelline Intellline Intellie Gence尚未根据Diag Nostic Nostic标准归类为一种疾病，并未被认为是残疾，使其处于治疗，教育和社会福利
所有车辆域的软件平台和生态系统
与AutoSar Classic平台相比，AutoSar自适应平台并未定义其自己的操作系统TEM，而是使用已建立的POSIX接口。除了通过零拷贝机械态的ECU-Inter NAL数据交换以及诸如某些/IP之类的通信协议的有效连接之外，中间件还支持其他汽车用例，例如Diag Nostics和网络管理。在其定义上，特别重点是并且放在功能安全性和网络安全性上，而无需忽略有关数据吞吐量的高要求。由于这些特征，Autosar自适应平台已确立为ADA/AD应用程序以及在车身和舒适等其他车辆域中的中间件。在信息娱乐域中，越来越多地使用受消费电子启发或源自消费电子的软件解决方案。由于其起源和方向，通常需要进行特定于车辆的集成。一个重要的例子是Android Automo