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肥胖和脂质相关指数作为国家队列研究中2型糖尿病的预测指标
1 Department of Graduate School, Wannan Medical College, Wuhu, An Hui, China, 2 Student Health Center, Wannan Medical College, Wuhu, An Hui, China, 3 Department of Surgical Nursing, School of Nursing, Jinzhou Medical University, Linghe District, Jinzhou, Liaoning, China, 4 Department of Occupational and Environmental Health, Key Laboratory of Occupational Health and Safety for Coal Industry in Hebei中国北中国科学技术大学公共卫生学院，坦山，赫比，中国，5个妇产科护理，护理学院，瓦南医学院，瓦州，瓦伊，瓦伊，一个紧急护理护理系，沃南医学院，瓦纳医学院，北部医学院，北部医学院，北部医学院，北部医学院。武豪（Wuhu），华盛公司，中国，武氏8位儿科护理系，瓦南医学院，武豪学院，瓦州，瓦伊，hui，中国，9号手术护理系，护理学院，护理学院，Wannan医学院，22 Wenchang West路22 Wuhu，hui，中国
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
a次匹配 - 近距离婚姻压力预测 -
摘要越来越多的工作发现，早期和最近的生命压力之间的不匹配，而不是压力的累积影响，这导致与压力有关的健康结果。迄今为止，尚无工作检查这种不匹配如何与与压力相关的认知结果有关。我们通过评估参与者（n = 154，M = 18.7，104女性）的早期和最近的生命压力，利用相同的库存来解决这一差距，然后在混合静止 - 信号/侧翼任务中评估其抑制性控制。令人惊讶的是，我们发现更大程度的压力不匹配与更好的响应抑制有关（即跨多种分析方法较小的停止信号反应时间）。认知抑制（即侧翼干扰效应）与压力不匹配无关。因此，这些结果表明，早期和最近的生命压力之间的不匹配程度与抑制作用相同，与急性压力会影响反应抑制作用，这表明反应抑制可能是导航急性应激和一般环境条件的重要认知过程，而急性环境条件与一般的环境条件均与不匹配预期应力的条件相匹配。
利用人工神经网络预测定向金属沉积中的高度
定向金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的金属增材制造技术，其中零件是通过使用沿预定义轨迹移动的激光束融合注入的金属粉末颗粒来制造的。刀具路径通常包括曲线或边缘部分，机器轴需要相应地减速和加速。因此，局部施加的激光能量和粉末密度在沉积过程中会发生变化，导致局部过度沉积和过热。这些偏差还受到刀具路径几何形状和工艺持续时间的影响：先前的沉积可能会在时间和空间上影响相近的刀具路径段，导致局部热量积聚，并形成与使用相同参数沉积的其他段中产生的轮廓和微观结构不同的轮廓和微观结构，这是由于几何形状和温度相关的集水轮廓所致。为了防止这些现象，需要轻量级和可扩展的模型来预测可变刀具路径的工艺行为。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法来处理 Inconel 718 的工艺复杂性和多种刀具路径变化。考虑到先前定义的刀具路径，使用人工神经网络 (ANN) 来预测沉积高度。通过打印包含多个曲率和几何形状的随机刀具路径，生成了训练数据。基于训练后的模型，可以成功预测整个刀具路径的显著局部几何偏差，并且可以通过相应地调整工艺参数来预测。
气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
使用基于树的脑电图数据的“脑性别”预测...
1。Alexandre Gramfort，Martin Luessi，Eric Larson，Deni A. Engemann，Strohmeier Daniel，Christian Brodbeck，Roman Goj，Mainak Jas，Brooks，Lauri和Matti S.任何Python的Mne-Python。神经科学的前线，7（267）：1-13，2013。2。Cabanero-Gome，L.，Hervas，R.，Constance，I。和Rodrig-Benite，L。（2021）。eglib：用于EEG提取的Python模块。3。 Head，T.，Mechcoder，G。L.，＆Shcherbatyi，I。 （2018）。 skikit-optimize：v0。 5.2。 版本V0，5 4。 Joel，D。，Berman，Z （2015）。 人脑。 112（50），15468-15473。 5。 Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y. （2017）。 LightGBM：高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。 Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。3。Head，T.，Mechcoder，G。L.，＆Shcherbatyi，I。（2018）。skikit-optimize：v0。5.2。版本V0，5 4。Joel，D。，Berman，Z （2015）。 人脑。 112（50），15468-15473。 5。 Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y. （2017）。 LightGBM：高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。 Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Joel，D。，Berman，Z（2015）。人脑。112（50），15468-15473。5。Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y. （2017）。 LightGBM：高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。 Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y.（2017）。LightGBM：高速公路激动人心的梯度。神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Sychiatry Academy，58（8），787-798。7。TOOLE，JM和BOYLAN，G。B.（2017）。neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。ARXIV预印型ARXIV：1704.05694。Vinck，M.，Oostenveld，R.，Van Wingerden，M.，Battaglia，F。，＆Pennartz，C。M.（2011）。 在存在体积传导，噪声和样品大小偏置的情况下，改进了相结合的相同步指数。 Neuroimage，55（4），1548-1565。 8。 Zhang，C.，Dougherty，C.C.，Baum，S.A.，White，T。，＆Michael，A。M.（2018）。 功能连通性预测性别：静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图，39（4），1765-1776。Vinck，M.，Oostenveld，R.，Van Wingerden，M.，Battaglia，F。，＆Pennartz，C。M.（2011）。在存在体积传导，噪声和样品大小偏置的情况下，改进了相结合的相同步指数。Neuroimage，55（4），1548-1565。8。Zhang，C.，Dougherty，C.C.，Baum，S.A.，White，T。，＆Michael，A。M.（2018）。 功能连通性预测性别：静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图，39（4），1765-1776。Zhang，C.，Dougherty，C.C.，Baum，S.A.，White，T。，＆Michael，A。M.（2018）。功能连通性预测性别：静止大脑连通性中性别差异的证据。人类脑图，39（4），1765-1776。
利用深度学习预测老化电池放电
电化学电池是我们社会中无处不在的设备。当用于关键任务应用时，在高度变化的操作条件下准确预测其放电终止的能力至关重要，以支持运营决策并充分利用整个电池的使用寿命。虽然有充电和放电阶段潜在过程的准确预测模型，但老化建模仍然是一个悬而未决的挑战。这种缺乏理解通常会导致模型不准确，或者每当电池老化或其条件发生重大变化时，就需要耗时的校准程序。这对在现实世界中部署高效、强大的电池管理系统构成了重大障碍。在本文中，我们介绍了 Dynaformer，这是一种新颖的深度学习架构，它能够同时从有限数量的电压/电流样本推断老化状态，并以高精度预测真实电池的全电压放电曲线。在评估的第一步中，我们调查了所提出的框架在模拟数据上的性能。在第二步中，我们证明了只需进行少量微调，Dynaformer 就能弥补模拟与从一组电池收集的实际数据之间的差距。所提出的方法能够以可控且可预测的方式利用电池供电系统直至放电结束，从而显著延长运行周期并降低成本。
人工智能用于预测...
自身免疫性风湿病（ARD）提出了一个重要的全球健康挑战，其特征是患病率上升。这些高度异质性疾病涉及复杂的病理生理机制，从而导致跨个体的可变治疗效率。这种可变性强调了对个性化和精确治疗策略的需求。传统上，临床实践取决于经验治疗的选择，这通常会导致有效的疾病管理延迟，并可能对多个器官造成不可逆转的损害。这样的延误显着影响患者的生活质量和预后。人工智能（AI）最近成为风湿病学的一种变革性工具，提供了新的见解和方法。当前的研究探讨了AI在诊断疾病，分层风险，评估预后和预测ARD治疗反应方面的能力。AI中的这些发展为更精确和有针对性的治疗策略提供了潜力，从而促进了增强患者预后的乐观情绪。本文批判性地回顾了预测ARD治疗反应的最新AI进步，强调了当前的艺术状况，确定了持续的挑战，并提出了未来研究的方向。通过利用AI的能力，研究人员和临床医生准备开发更个性化和有效的干预措施，改善ARD患者的护理和结果。
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。
在现实环境中选择性筛查前糖尿病和糖尿病的选择性筛查：
摘要目的：在现实世界中描述一种方法，以通过公共牙科服务与斯德哥尔摩地区的公共牙科服务与初级卫生保健之间的跨专业协作来识别患有未诊断前观和2型糖尿病的人。设计：描述性观察性研究。设置：该研究是在瑞典斯德哥尔摩地区的七个地点进行的。每个合作网站都由一家初级健康诊所和牙科诊所组成。主题：研究参与者包括18岁以上的成年人，他们访问了公共牙科服务，并且没有糖尿病前期或2型糖尿病的病史。主要结果指标：根据公共牙科服务的风险评估协议进行选择性筛查。在调查的方法（牙科和糖尿病）中，被诊断为龋齿和/或牙周炎的成年人被转介给初级卫生保健诊所，用于筛查糖尿病前期和2型糖尿病。结果：Dentdi在2017年至2020年之间在七个地点引入，所有这些都继续使用该方法。共有863名来自公共牙科服务的参与者转交给了初级卫生保健。中有396人接受了在初级卫生保健中心进行筛查的邀请。24个人不符合纳入标准，导致研究中总共包括372人。在372名参与者中，27％（101）的葡萄糖水平升高，其中12个被诊断为2型糖尿病，根据研究分类为89个糖尿病。结论：Dentdi是一种可行的跨专业协作方法，每个专业都会在日常临床实践中所包含的能力，以早日鉴定患有糖尿病前观察和2型糖尿病的人，并具有完整的护理链。目标是在斯德哥尔摩县甚至瑞典的其他地区传播这种方法。