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抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
无效的任务是消除效率低下和
无效的任务是消除物流行业中使用标准盒产生的效率低下和废物。多亏了我们创新的按需包装技术，在短短三年内开发了我们筹集了超过500万欧元的投资并建立了一支由20多名专业人员组成的团队，因此可以实时生产定制的盒子，完全适应每个单独的订单。这种方法不仅降低了废物和运营成本，而且还可以提高物流运营的可持续性。
连续靶向策略中断胶质母细胞瘤中Akt驱动的亚克隆介导的进展
摘要的最新发现表明，翻译伸长率会影响mRNA稳定性。与mRNA衰变和翻译速度之间有关这种联系的因素之一是酵母死盒解旋酶DHH1P。在这里，我们证明了DHH1P的人类直系同源物DDX6触发了人类细胞中未效率低下的mRNA的依赖性衰减。ddx6通过其reca2域中的phe-aspphe（FDF）基序与核糖体相互作用。此外，ddx6需要reca2-介导的相互作用和ATPase活性才能使降低效率低下的mRNA。使用核糖体分析和RNA测序，我们确定了以DDX6依赖性方式调节的两类内源mRNA。确定的靶标在稳态水平上进行翻译调节或调节，并且要么表现出较差的总体翻译或局部降低的核糖体易位速率的特征。将确定的序列延伸到报告基因mRNA中，导致报告基因mRNA的翻译和DDX6依赖性降解。总而言之，这些结果将DDX6识别为mRNA翻译的关键调节剂，并由缓慢的核糖体运动触发，并洞悉DDX6降低了效率低下的mRNA的机制。
CASEREPO RT 克氏综合征糖尿病酮症酸中毒（无恶性肿瘤）伴 CEA 水平异常升高：病例报告
目的：克氏综合征（KS）是男性人群中最常见的性染色体异常，特征为存在一条或多条X染色体。有研究报道KS患者合并糖尿病的比例并不低，血糖控制不佳的糖尿病患者癌胚抗原（CEA）水平一过性轻度升高也并不罕见。本研究报道一例KS患者发生糖尿病酮症酸中毒（DKA）并同时出现CEA水平显著升高（达40.8ng/mL）的病例。方法：该中年KS患者入院后立即接受DKA治疗，进行一系列检查以排除恶性肿瘤的可能，并密切监测患者的血糖和CEA水平。结果：排除恶性肿瘤的可能后，患者血糖控制良好，CEA水平逐渐降至正常。结论：这是首次报道糖尿病性KS患者CEA水平显著升高，这对糖尿病患者的治疗具有重要的临床意义。关键词：糖尿病酮症酸中毒，高血糖，克氏综合征，癌胚抗原
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
先天性红细胞生成异常性贫血 II 型和无效红细胞生成：诊断和治疗的挑战
先天性红细胞生成障碍性贫血 (CDA) 的特征是贫血 — 轻度至重度、溶血、无效红细胞生成，以及在某些情况下铁过载。CDA 主要有三种类型（I、II 和 III），其他类型较为罕见。这种疾病的罕见性以及与其他血液病重叠的体征和症状可能使诊断变得困难并延迟数年。评估包括基本实验室检测、器官磁共振成像以评估铁过载、骨髓评估和基因检测。用于评估无效红细胞生成的实验室检测包括间接胆红素水平（可能正常或升高）、网织红细胞生成指数 < 2 表示红细胞过度增殖，以及完整的铁组（血清铁、铁蛋白和铁饱和度），这可能表明铁过载。基因检测对于 CDA 诊断至关重要，包括下一代测序。一支由血液学家、肝病学家、血液病理学家和遗传咨询师组成的多学科医疗团队对于评估、诊断和治疗这些患者非常重要，有时甚至是必要的。治疗取决于临床表型，一些严重病例可能需要输血、铁螯合疗法、脾切除术，在极端情况下，可能需要造血干细胞移植。这篇小型评论阐述了最常见的 CDA（II 型）的诊断和治疗所面临的挑战。它将重点介绍患者的临床体征和症状，这些体征和症状应促使医疗服务提供者检测 CDA。它还将提高人们对这种疾病的认识，讨论检测的可能障碍，并提供如何管理该疾病的指导。
消除零件合作伙伴的供应链效率低下
我们耐用，具有成本效益和可持续性的解决方案可帮助企业运输汽车零件，其运营成本较低，损坏风险较小和供应链的额外可靠性。这种提供令人印象深刻的结果的能力主要来自我们的“共享和重用”模型，这使您可以在需要移动自动零件时使用全球容器池，可以使用这些模型，可以使您更有可用性，减少麻烦并减少资本支出。
引用本文：Nripendra P. Rana、Sheshadri Chatterjee、Yogesh K. Dwivedi 和 Shahriar Akter (2022) 了解人工智能 (AI) 综合业务分析的阴暗面：评估公司的运营效率和竞争力，欧洲信息系统杂志，31:3，364-387，DOI：10.1080/0960085X.2021.1955628
摘要 以数据为中心的革命通常庆祝商业分析和人工智能在挖掘公司潜力和成功方面的普及。然而，关于人工智能集成商业分析 (AI-BA) 的意外后果如何影响公司整体竞争优势的研究还很缺乏。在此背景下，本研究旨在确定 AI-BA 不透明度、次优业务决策和感知风险等因素如何导致公司的运营效率低下和竞争劣势。借鉴资源基础观、动态能力观和权变理论，提出的研究模型捕捉了 AI-BA 不透明度对公司风险环境和负面绩效的组成部分和影响。数据来自印度不同规模组织的各个服务部门的 355 名运营、中层和高级经理。结果表明，缺乏治理、数据质量差以及关键员工培训效率低下导致 AI-BA 不透明。随后，它会触发次优业务决策和更高的感知风险，从而导致运营效率低下。研究结果表明，运营效率低下显著导致销售增长为负和员工不满，从而导致公司处于竞争劣势。研究结果还强调了应急计划在法则链中的显著调节作用。
使用深度学习对运动想象脑电图进行分类可提高低效 BCI 用户的表现
运动想象脑机接口 (MI-BCI) 是人工智能驱动的系统，可捕捉与运动心理想象相关的大脑活动模式，并将其转换为外部设备的命令。传统上，MI-BCI 采用机器学习 (ML) 算法，需要大量信号处理和特征工程来提取感觉运动节律 (SMR) 的变化。近年来，深度学习 (DL) 模型在 EEG 分类中越来越受欢迎，因为它们提供了一种自动提取信号中时空特征的解决方案。然而，过去使用 DL 模型的 BCI 研究只对一小部分参与者进行了尝试，而没有调查这种方法对不同用户群（例如低效用户）的有效性。BCI 低效是 BCI 文献中已知且未解决的问题，通常定义为用户无法为 BCI 分类器生成所需的 SMR 模式。在本研究中，我们评估了 DL 模型在捕捉 MI 特征方面的有效性，尤其是在低效用户中。记录了 54 名执行左手或右手抓握 MI 任务的受试者的 EEG 信号，以比较两种分类方法（ML 方法和 DL 方法）的性能。在 ML 方法中，使用常见空间模式 (CSP) 进行特征提取，然后采用线性判别分析 (LDA) 模型对 MI 任务进行二元分类。在 DL 方法中，在原始 EEG 信号上构建卷积神经网络 (CNN) 模型。此外，根据在线 BCI 准确度将受试者分为高绩效者和低绩效者，并在各组之间比较两个分类器的性能差异。我们的结果表明，CNN 模型将所有受试者的分类准确度提高了 2.37% 到 28.28% 之间，但更重要的是，对于低绩效者，这种改进明显更大。我们的研究结果表明，在未来的 MI-BCI 系统中，DL 模型有望应用于原始 EEG 信号，特别是对于无法为传统 ML 方法产生所需感觉运动模式的 BCI 低效用户而言。
