XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempersona
在处理个人数据中的上瘾模式
在欧盟之外，各个国家和国际机构也认识到在线上瘾实践的影响。例如，联合国强调了在数字环境中解决数字成瘾和保护儿童权利的必要性4。但是，特定法规因国家而异。有些人已经实施了与技术成瘾特征有关的准则或法律，而另一些人仍在探索实际方法。例如，纽约立法机关于2024年6月通过的《儿童法案》第5号法案的停止成瘾性饲料剥削（安全）将禁止社交媒体平台根据某些情况下的建议算法将内容提供给18岁以下的用户。取而代之的是，这些平台将必须为年轻用户提供逆式供稿6。
建立个性化癌症免疫疗法的框架
建议引用推荐引用Gubin，Matthew M。； Artyomov，Maxim n。; Mardis，Elaine R。；和Schreiber，Robert D.，“肿瘤新抗原：建立个性化癌症免疫疗法的框架”。临床研究杂志。125,9。3413-3421。（2015）。https://digitalcommons.wustl.edu/open_access_pubs/4270
基于肌肉侵入性膀胱癌的遗传景观的硅药物反应预测中个性化的展示研究
改进且便宜的分子诊断允许从“一种尺寸适合所有疗法”转移到针对单个肿瘤的个性化疗法。然而，基于全面测序的大量潜在目标仍然是一个尚未解决的挑战，可以阻止其在临床实践中的常规使用。因此，我们设计了一个工作流，该工作流选择基于多摩学测序和计算机药物预测的最有希望的治疗靶标。在这项研究中，我们证明了关注膀胱癌（BLCA）的工作流程，迄今为止，尚无可靠的诊断来预测治疗方法的潜在益处。在TCGA-BLCA队列中，我们的工作流程确定了由21个基因和72种药物组成的面板，这些小组建议对95％的患者进行个性化治疗，包括5个尚未报道为BLCA临床测试的预后标记。自动化的预测是通过手动策划的数据补充的，从而可以进行准确的灵敏度或抗药性指导的药物反应预测。我们根据在手动策展期间发现的陷阱讨论了药物相互作用数据库的潜在改进。
实验1 1-什么组成了个人计算机（...
1 Kilobyte = 1,028 Bytes or 1 Thousand Bytes 1 Megabyte = 1,028,000,000 Bytes or 1 Million Bytes 1 Gigabyte = 1,028,000,000,000 Bytes or 1 Billion Bytes 1 Terabyte = 1,028,000,000,000,000 Bytes or 1 Trillion Bytes All data processed in a computer is made up of bytes, in various combinations as由计算机计算。根据该功能的指令，计算机中使用的软件程序中使用的每个文件都有特定的文件大小。例如，如果数据文件的大小为102kb，则意味着该文件包含102,000个字符（简单的术语）。通常，内存有两种类型：ROM和RAM A-仅读取记忆ROM
仅供个人使用
关于Promarkerd（www.promarkerd.com）与糖尿病相关的慢性肾脏病（DKD）是由糖尿病引起的严重并发症，如果未经检查可以导致透析或肾脏移植。Promarkerd是一种预后测试，可以预测2型糖尿病患者的未来肾脏功能下降，而现有DKD则可以预测肾脏功能。专利的Promarkerd测试系统使用血液测试来检测疾病早期发作的独特“指纹”。在基于云的算法将结果集成到患者风险报告中之前，多元测试测量了蛋白质和临床生物标志物的精选面板。在领先的期刊上发表的临床研究中，Promarkerd正确地预测了多达86％的健康糖尿病患者，他们在四年内继续发展为糖尿病肾脏疾病。
行政命令阻止需要共同疫苗的学校的联邦资金
寻找皮下脂肪和内脏脂肪之间差异的来源，研究人员发现，皮下和腹内脂肪的大多数脂肪细胞亚群相似。尽管如此，显着，尽管更微妙，但在两个组织中脂肪细胞之间发现了差异。例如，两种组织中的细胞间通信有所不同：腹腔内组织中的脂肪细胞表达基因，表明组织中与免疫系统细胞更为活跃，并参与促炎性过程。
解决基于个人爱好偏见的大脑数字指纹的可能性
试图为生物识别验证应用创建更熟悉的脑机互动，我们研究了使用用户的个人爱好，兴趣和内存收集的效率。这种方法创造了独特而愉快的体验，以后可以在身份验证协议中使用。本文介绍了一个新的脑电图数据集，而受试者则观看流行爱好的图像，没有兴趣的图片和具有出色个人意义的图像。此外，我们提出了几种可以通过新收集的数据集来解决的应用程序。也就是说，我们的研究展示了4种应用类型，我们为所有这些应用提供了最先进的结果。已解决的任务是：情绪分类，类别分类，授权过程和人识别。我们的实验显示出对人们身份验证的脑电图可视化响应的巨大潜力。在我们的研究中，我们显示了通过脑电图衡量的识别人的个人爱好偏见的初步结果。此外，我们提出了使用脑电图的新型授权过程范式。代码和数据集可在此处提供。
超个性化，AI驱动的推荐引擎，...
Balaji现代管理学院助理教授，Sri Balaji University，Pune，India，印度1摘要本研究探讨了AI推荐引擎如何帮助使在线营销中的超个性化更容易，以及如何影响客户参与度，特别是在印度背景下。我们使用了研究方法和技术组织 - 环境（TOE）框架的混合，以查看来自印度475个响应的数据，包括消费者，营销人员和AI专业人员。过度个性化随着人类的推荐系统而大大增加（r 2 = 0.62，p <0.001）。这会导致消费者指标大大增加，例如点击率（CTR：r = 0.72，p <0.01），转换率（r = 0.68，p <0.01）和客户忠诚度（r = 0.75，p <0.01）。然而，它的大规模使用受到技术，组织和道德原因的约束，最适用的约束是道德问题（平均= 4.5）。定性结果表明，道德和良好的AI实践对于减少消费者对数据隐私和算法公平性的担忧（β= 0.45，p <0.001）的重要性是多么重要。研究得出的结论是，尽管超个性化具有改变数字营销的革命性潜力，但其成功是以克服道德问题的成本，提供透明度，并负责任地利用AI技术。这项研究增加了AI和数字营销的学术工作，并为公司提供了可行的建议，以最大程度地提高消费者的互动。早期的数字营销依靠质量，毛毯通信，这些通讯交付给大型市场（Korongo，Ikoha和Nambiro）。关键字超个性化，AI驱动的推荐引擎，消费者参与，道德AI，数字营销，脚趾框架2引言2.1数字营销的演变以及向个性化的变化数字营销历史一直是创新和发明的历史之一，由技术和不断变化的消费者行为驱动。即使这样的计划，在他们试图淹没人口的尝试中，他们的奇异交付失败了，由于消费者的股息降低了，但股息下降了
肠道微生物和免疫反应对不同类型的饮食纤维的功能分析：迈向个性化饮食干预的一步
和短链脂肪酸的产生。为了测试这一点，采用了纵向跨界研究设计，其中健康的成年女性消耗了三种不同的饮食纤维补充剂：inulin（果酸 - 寡糖），vitafiber（Isomalto-oligosacacachiely）和一周的介入时间为2周的洗手间。每种补充剂每天消耗总共15克可溶性纤维。样品，通过16S rRNA测序和使用核磁共振测量的短链脂肪酸的16S rRNA测序和粪便水平分析肠道菌群的组成。使用光流式细胞仪进行干预后SCFA水平较高的参与者的子集研究了外周血单核细胞中的表型变化。结果表明，整个肠道细菌群落对纤维引起的变化的实质稳定性和韧性。但是，每种补充剂对肠道细菌α和β多样性，SCFA产生和免疫变化都有特定的影响。inulin始终发挥了在个体中最明显的作用，并且某些分类单元被确定为响应二氨蛋白的潜在产生指标。对于其他纤维补充剂没有观察到这种区分特征。需要进一步的大规模研究来确认这些发现。总体而言，我们的研究意味着个性化的饮食纤维干预措施可以量身定制，以促进有益细菌的生长，以最大程度地提高SCFA生产和相关的健康益处。