XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfoq
Neurocibertic，一种新的和相关的神经含量
神经科学中的伦理学提出了一种进化部署，该部署需要从功能神经影像学知识中进行更多的守时注意，该知识定义了与情绪和认知有关的结构。 div>根据神经质，网络和神经纤维性关键词的棱镜形式，在PubMed中进行了系统的审查。 div>尽管神经杂志学和人工智能的当代进步，但在科学内容中 神经含量并未出现。 div>即使确定了与神经科学中人工强度相关的许多贡献，尚未考虑与透明度，调节和合理使用与这种神经环境发展相关的新设备的伦理意义。 div>在当前时代，必须考虑神经急诊室的概念性相关性和在神经杂志全景中的应用，这提出了传统神经药物未考虑的新挑战和困境。 div>
急性肾衰竭和糖尿病肾病：重点关注……
糖尿病肾病 (DKD) 患者面临发生急性肾损伤 (AKI) 的风险增加，从而加剧了 DKD 的进展。本文全面回顾了肾脏损伤的主要病理生理机制的文献和知识，以及在 DKD 并发 AKI 的情况下，适应不良的肾脏修复的生物学意义。此外，我们详细研究了临床试验的结果，这些试验评估了重症监护病房高血糖患者强化胰岛素治疗的有效性和安全性，以及低血糖和死亡的潜在风险。此外，通过对临床试验结果的严格分析，我们发现了采用个性化安全方法减轻副作用的机会。必须进行随机对照研究，以评估强化胰岛素治疗对患有 DKD 的糖尿病患者的影响，并验证该患者群体中的 AKI 生物标志物。此类研究将有助于制定治疗策略，以改善患者预后并保护肾功能。
mfoqa - 空军安全中心
MFOQA 是“大数据”。MFOQA 的成本仅为事故后调查的一小部分，它提供了一种主动的方法来识别危险趋势，并在对国家安全至关重要的人员、设备和资源损失之前减轻这些趋势的影响。美国空军目前收集了十多个机队和多种飞机的数据。调查安全侧重于分析，而 MFOQA 几乎完全侧重于日常的成功任务，以建立正常运营的基线。AFSEC 每月分析来自 2,600 多架飞机执行的 22,000 多次飞行的约 6.5 TB 数据。与 AFSEC 签约的前空军教官和评估飞行员检查飞行数据以检测事故前兆，并为机组人员、作战领导和安全官员提供月度报告。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测