XiaoMi-AI文件搜索系统
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引用：Vimalesvaran K，Robert D，Kumar S等。评估人工智能（AI）优先考虑CT头部解释
摘要简介诊断成像在急诊部门（EDS）至关重要。可访问性和报告影响ED工作流程和患者护理。由于放射学劳动力短缺，报告容量受到限制，导致图像解释延迟。图像报告的周转时间是ED瓶颈。人工智能（AI）算法可以提高诊断放射学的生产率，效率和准确性，取决于其临床功效。这包括积极影响患者护理和改善临床工作流程。接受-AI研究将评估QURE。AI的QER软件在识别和优先级，从非对比度头部CT（NCCT）扫描的AI分析中确定和优先级。方法和分析这是一项多中心试验，在13个月内跨越了四个不同的地点。它将包括所有18岁以上的人出席ED，转交给NCCT。该项目将分为三个连续的阶段（QER解决方案的实施前，实施和实施后实施和实施后），以控制采用偏见并调整背景患者特征的基于时间的变化。实践前涉及标准护理的基线数据，以支持主要和次要结果。实施阶段包括员工培训和QER解决方案阈值调整，以在必要时检测目标异常。实施后阶段将在放射学信息系统中引入通知（优先标志）。放射科医生可以选择同意QER的发现，或者根据他们的临床判断，在撰写和签署报告之前根据其临床判断而忽略它。非QER处理的扫描将按照标准护理进行处理。伦理和传播该研究将根据良好临床实践的原则进行。该协议已于2023年5月获得东米德兰兹研究伦理委员会（莱斯特中央）的批准（REC（研究伦理委员会）23/EM/0108）。结果将在同行评审的期刊上发表，并在科学发现（临床检查。
对病原体驱动的合奏模型的开发和解释，用于预测胃癌免疫疗法的反应
抽象背景只有一部分患有胃癌的患者从免疫检查点抑制剂（ICIS）中经历了长期益处。当前，ICI功效的精确预测生物标志物缺乏。这项研究的目的是使用H＆E染色的整个幻灯片图像（WSI）开发和验证病原体驱动的集合模型，以预测胃癌ICI的反应。方法回顾性地收集并分析了584例胃癌患者的H＆E染色WSI和临床数据。使用病原体特征开发和验证了一个集成四个分类器的合奏模型：最低绝对收缩和选择操作员，k-nearest邻居，决策树和随机森林。模型性能。此外，Shap（Shapley添加说明）分析还用于解释该模型的预测值作为每个输入特征的归因值的总和。病原体分析被用来解释模型预测的基础分子机制。结果我们的病原体驱动的集合模型有效地分层了训练队列中对ICI的响应（AUC 0.985（95％CI 0.971至0.999）），这在内部验证队列中得到了进一步验证（AUC 0.921（AUC 0.921（95％CI 0.839至0.9999999999999999），以及外部验证CORET cohort in Outsheral Valsice cohort in uc cohort in uc cohort in uc cohort in uc cohort in uc cohort cohort cohort cohort cohort cohort cosemess。至0.990）和外部验证队列2（0.927（95％CI 0.802至0.999））。单变量的COX回归分析表明，病原体驱动的集合模型的预测特征是对胃癌患者进行无进展生存的预后因素，这些因素接受了免疫疗法的胃癌患者的预测因素（P <0.001，HR 0.35，HR 0.35（95％CI 0.24至0.50至0.50至0.50至0.50），并且在多种多样的范围内进行了多变的调节，并且是可行的cox concoia coxArtiver coxARTARTARTARTARTARTARTARTARS，并且是可行的。性别，年龄，癌症抗原，碳水化合物抗原19-9，治疗方法，分化，位置和程序性死亡配体1（PD-L1）在所有患者中的表达（p <0.001，HR 0.34（95％CI 0.24至0.50））病原体分析表明，整体模型是由分子水平的免疫，癌症，代谢相关的途径驱动的，并且相关
使用 KMA 分析的散弹枪宏基因组学长读测序数据以检测细菌病原体及其抗生素耐药性基因
1 比利时布鲁塞尔 Sciensano 应用基因组学横向活动，2 英国威布里奇动植物健康局细菌学系，3 德国柏林联邦风险评估研究所生物安全系，4 丹麦哥本哈根 Statens 血清研究所细菌参考中心，5 丹麦技术大学国家食品研究所，孔恩斯灵比，6 意大利罗马高级卫生研究所食品安全、营养和兽医公共卫生系，7 西班牙马德里康普顿斯大学动物健康系，8 荷兰莱利斯塔德瓦赫宁根大学与研究中心瓦赫宁根生物兽医研究分部，9 意大利泰拉莫阿布鲁佐和莫利塞“G. Caporale”动物研究研究所
对阳性血培养的革兰氏污渍解释的绩效评估
从阳性血液培养物（PBC）中的革兰氏染色的抽象手动显微镜对于诊断血液感染至关重要，但仍然是劳动量，耗时，耗时和主观的。这项研究旨在评估将全自动数字显微镜与深卷积神经网络（CNN）相结合的扫描和分析系统，以协助对PBCS的革兰氏污渍的解释，以供常规实验室使用。The CNN was trained to classify images of Gram stains based on staining and morphology into seven different classes: background/false-positive, Gram-positive cocci in clusters (GPCCL), Gram-positive cocci in pairs (GPCP), Gram-positive cocci in chains (GPCC), rod-shaped bacilli (RSB), yeasts, and多数型标本。总共扫描，预先对PBC进行了1,555个污染的PBC幻灯片。通过矩阵辅助激光解吸/电离飞行时间质谱法（MALDI-TOF MS）将辅助革兰氏染色解释的结果与手动显微镜和文化物种鉴定的结果进行了比较。The compari son of assisted Gram stain interpretation and manual microscopy yielded positive/neg ative percent agreement values of 95.8%/98.0% (GPCCL), 87.6%/99.3% (GPCP/GPCC), 97.4%/97.8% (RSB), 83.3%/99.3% (yeasts), and 87.0%/98.5% （否定/假阳性）。与MALDI-TOF MS物种鉴定相比，辅助的革兰氏污渍解释也产生了相似的结果。在分析性能研究中，辅助解释显示出极好的可重复性和可重复性。PBC中的任何微生物都应以10 5 CFU/mL的确定限制检测到。尽管基于CNN对PBC的革兰氏污渍的解释尚未准备好临床实施，但它具有未来的整合和进步的潜力。
Doyle-Fuller-Newman锂离子电池模型的反馈解释
I.简介锂离子电池的经典Doyle-Fuller-Newman（DFN）电化学模型[10，14，30]，其中包括反馈结构和状态空间。通过将快速双层电容动力学分为模型[31]来得出公式。识别非线性电池模型的固有反馈结构为使用输入输出系统理论[9，19]开辟了其分析的可能性。模型分析的关键特征是它是可靠的，因为它不依赖于模型非线性（例如开路电位（OCP）曲线）的确切知识。因此，该公式可以允许“广义”分析，该分析适用于被动非线性的所有实例。本文的重点是通过考虑其模型方程中的结构，而不是通过提出新的电化学来促进基础DFN模型的使用。希望此处开发的结果能够使DFN模型用于更广泛的应用，例如在单个粒子模型[8]中观察到，并将揭示该模型的关键特征，以促进其开发并了解其对内部电化学的预测。锂离子电池是一种近乎无处不在的能量进程技术，可将出色的功率和能量密度结合到一种设备中。这导致了他们在许多领域的成功应用，包括混合动力汽车，个人电子产品和网格存储。但是，这些电池仍然不受几个局限性的影响，包括几百个电荷周期后的衰老开始，稳定性问题
DNA指纹识别中的挑战和解决方案：样本质量，数据分析和解释
Pratibha Tiwari doi博士：https：//doi.org/10.33545/26174693.2024.v8.i1d.401摘要DNA指纹，这是一种较重要的挑战，是质量分析的，是概念分析的，是遗传学研究的摘要。本文深入研究了这些挑战，突出了样品污染，DNA降解和混合DNA样品的复杂性等问题。它还探讨了数据分析的局限性，这是由于遗传数据的复杂性和当前分析软件的限制。此外，本文讨论了解释挑战，包括道德问题，隐私问题以及误解结果的潜力。为了解决这些问题，本文介绍了各种解决方案，例如用于DNA收集和恢复的高级技术，用于更精确的数据分析的软件中的开发以及实施标准化协议以解释。此外，讨论了自动化在增强准确性和专业培训的重要性中的作用。通过研究DNA指纹识别的挑战和解决方案，提供了对该领域及其未来前景的全面概述，并提供了文章的简洁摘要，概述了DNA指纹领域的问题和解决方案。关键字：DNA指纹，DNA样本，法医学，分析，现代法医学领域中的介绍，DNA指纹作为基石技术，彻底改变了我们在犯罪调查，亲子关系纠纷和遗传学研究中对犯罪研究的认同方式。自成立以来，这种强大的工具一直在解决曾经被认为无法解决的许多情况下。但是，与任何科学技术一样，DNA指纹并非没有挑战。本文旨在阐明与DNA指纹识别相关的复杂性和障碍，特别是专注于样本质量，数据分析和解释的问题，这对于准确可靠的结果至关重要[1，5]。样品质量是DNA指纹的基石。DNA样品的完整性决定了最终结果的准确性。挑战来自各种来源，例如环境退化，污染以及处理混合或有限的DNA样品的复杂性。这些问题可能会导致歧义或错误的结果，从而在法医研究中构成重大障碍。DNA数据的分析是另一个充满挑战的领域。复杂遗传数据的解释需要复杂的软件和分析技能。但是，当前技术的局限性和人为错误的风险可能会导致数据误解，这对法律和道德领域产生了严重的影响。此外，对DNA指纹结果的解释是一个微妙的过程，通常受到道德考虑，隐私问题和滥用潜力的影响。解释的准确性和可靠性至关重要，因为它们在法律判断和个人事务中可能会产生深远的影响。应对这些挑战对于DNA指纹识别的持续成功和可靠性至关重要。本文将探讨为克服这些障碍而开发的各种解决方案，包括用于样本收集和保存的高级技术，数据分析软件的改进以及实施标准化的解释协议。此外，将强调对该领域专业人士的培训和教育的重要性，强调了技术和专业知识不断发展的必要性。
非归一化谐波的物理解释......
不可归一化状态很难用正统的量子形式来解释，但通常作为量子引力中物理约束的解出现。我们认为，导航波理论对不可归一化量子态给出了直接的物理解释，因为该理论只需要配置的归一化密度即可生成统计预测。为了更好地理解这种状态，我们从导航波的角度对谐振子的不可归一化解进行了首次研究。我们表明，与正统量子力学的直觉相反，不可归一化本征态及其叠加态是束缚态，因为速度场 v y → 0 大于 ± y 。我们认为，为这种状态定义一个物理上有意义的平衡密度需要一个新的平衡概念，称为导航波平衡，它是量子平衡概念的概括。我们定义了一个新的 H 函数 H pw ，并证明导航波平衡中的密度使 H pw 最小化，是等变的，并且随时间保持平衡。在与放松到量子平衡的假设类似的假设下，我们证明了粗粒度 H pw 的 H 定理。我们从由于扰动和环境相互作用导致的不可归一化状态的不稳定性的角度解释了导航波理论中量化的出现。最后，我们讨论了在量子场论和量子引力中的应用，以及对导航波理论和量子基础的一般影响。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
人工智能辅助系统通过排除细胞学阴性的切片并加速切片解释来提高细胞学家的工作效率
由于细胞学家的短缺，资源匮乏地区的妇女无法平等地获得宫颈细胞学检查，而宫颈细胞学检查是宫颈癌筛查中的关键作用。新兴研究表明人工智能辅助系统在资源有限的情况下促进细胞学检查实施的潜力。然而，在评估人工智能对提高细胞学家工作效率的帮助方面还存在不足。本研究旨在评估人工智能排除细胞学阴性玻片的可行性，并提高玻片解释的效率。纳入了带有良好注释的玻片，以开发分类模型，该模型用于对验证组的玻片进行分类。近 70% 的验证玻片被人工智能系统报告为阴性，并且这些玻片均未被专家细胞学家诊断为高级别病变。在人工智能系统的帮助下，每张玻片的平均解释时间从 3 分钟减少到 30 秒。这些发现表明人工智能辅助系统在加速大规模宫颈癌筛查中的幻灯片解释方面具有潜力。
牛乳腺炎培养结果的解释指南
大肠杆菌：牛中的常见IMI，导致临床和亚临床乳腺炎。与细胞壁释放脂多糖（LPS）有关的临床体征。经典的大肠杆菌乳腺炎在产犊后的1-2周内与严重的临床体征有关。最近有人提出，乳腺致病性大肠杆菌（MPEC）的某些菌株具有毒力因子，使它们能够持续存在并引起乳房的慢性感染。这些毒力因子包括降低宿主免疫反应，生物膜产生以及侵入乳腺上皮细胞的能力。与其他肠杆菌科的其他成员共同，通常在干旱期间收到感染，一直处于休眠状态，直到饲养在产犊后的头100天内引起临床疾病。（Bradley等，2015）