XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempredict
预测...影响的方法
维塔 ................................................ ……………………………… ...................................... 166
预测未来的唯一方法是...
•全球思想领导力：根据普华永道，AI在2030年为全球经济贡献高达15.7万亿美元，超过了中国和印度当前的总和。但是，几乎有70％的人将用于美国和中国。对于全世界其他地区都能渴望的包容性发展模式的紧迫性。鼓励发展和利用技术作为公平进步的催化剂的一种，以确保进步使人类和环境都受益。这是印度介绍印度发展模式的理想时机，该模型是以人为本，对行星友好且具有弹性的印度。模型将人们放在首位，尊重环境并构建可以承受时间考验的系统。制定了在全球建立印度发展模式的战略和当务之急。
时间序列分析和建模预测...
时间序列分析和建模预测航空安全绩效指数摘要。安全绩效指数是一种有潜力掌握航空安全无形领域的工具，它基于有意义的航空安全系统属性的量化。该工具本身以航空性能因子的形式开发，已用于航空业。然而，由于该工具的潜力尚未得到业界的充分认可，因此该工具并不成功。本文介绍了对潜力的分析，并概述了利用时间序列分析的新功能，这既可以提高业界对该指数的认可度，也可以激发进一步研究和开发使用其量化系统属性评估整体航空安全绩效的方法的动机。本文不仅讨论了这些特征，还讨论了它们如何融入现有的航空安全发展方法，强调了可能需要克服的缺陷，并介绍了该领域已经开展的科学工作。本文讨论了各种适当的时间序列方法，并针对所讨论的安全性能指数问题阐述了它们使用的关键规范。1.简介 航空安全是当今研究最多的领域之一。飞机和机场使用的技术达到了非常高的安全性和可靠性水平；然而，事故和严重事件仍然时有发生。尽管发生频率很低——2015 年每年近 3800 万次航班中只有 4 起致命事故 [1]——但仍然存在重大的政治承诺 [2] 来提高这一绩效。然而，最近的商业航空事件和事故正变得越来越复杂 [3]，这使得这一承诺面临相当大的挑战。由于各种原因，传统的预防方法已不再有效。例如，Reason 模型原本非常成功，但在当今的航空安全问题 [4] 背景下却相当无效，这主要是由于行业的复杂性，其中不仅其组成部分而且它们之间的复杂相互作用都很重要。当然，该模型仍可用于理解接近事件方面的特定问题，但要真正实现任何进一步和稳定的航空安全改进的目标，解决方案仍有待研究。正是这种复杂性使得当今的事故难以预防。在一定程度上，航空业现有的安全水平还能提高多少值得怀疑，但考虑到航空安全领域的现状和目标 [2] 以及系统理论和安全工程知识 [4]，进一步的改进似乎是可以实现的。由于航空业本质上是一个社会技术系统，因此解决方案首先必须能够处理人类在运营以及管理和组织结构中存在所导致的无形性。尽管人类作为个体仍然是航空研究的主题 [5, 6]，但无论是人为因素还是技术本身都不被视为核心
肿瘤微环境图像的特征预测...
简介表皮生长因子受体 (EGFR) 的酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 作为一线疗法在治疗 EGFR 突变型肺癌患者时已显示出生存改善。厄洛替尼是一种 EGFR TKI，也是全球首个获批的针对局部晚期或转移性非小细胞肺癌 (NSCLC) 的靶向治疗药物 (1, 2)。在携带致敏 EGFR 突变的 NSCLC 患者中，EGFR TKI 治疗的反应率为 60%–80% (3–5)。这使得相当一部分癌症对治疗无反应，因此前瞻性地确定 EGFR TKI 反应和耐药的预测因子在临床上非常重要。作为常规临床程序，H&E 染色的病理组织切片可以高分辨率提供详细的肿瘤形态学特征。多项研究已经探讨了临床定义的病理亚型与靶向治疗反应之间的关系。Kim 等人报告称，在肺腺癌 (LUAD) 患者中，主要的乳头状亚型可预测 EGFR TKI 敏感性 (6)；Miller 等人报告称，支气管肺泡病理亚型（可能代表当今几种不同的生长模式）与 EGFR TKI 相关
表达可能预测FGFR靶点
a 西班牙马德里 12 de Octubre 医院和国家肿瘤研究中心 (CNIO) 的 H12O-CNIO 肺癌临床研究中心 b 美国纽约州纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心的分子药理学项目 c 西班牙马德里 CIBERONC d 西班牙潘普洛纳应用医学研究中心 (CIMA) 的生物信息学部 e 西班牙马德里 PROTEORED f 西班牙马德里 Universitario Doce de Octubre 医院肿瘤医学科。西班牙马德里 g 塞维利亚生物医学研究所 (IBIS) (HUVR、CSIC、塞维利亚大学)，西班牙塞维利亚 h 治疗靶点实验室，西班牙马德里圣奇纳罗大学医院 i 实体肿瘤项目，应用医学研究中心 (CIMA)，西班牙潘普洛纳 j 纳瓦拉大学病理学、解剖学和生理学系，西班牙潘普洛纳 k IdiSNA，纳瓦拉健康研究所，西班牙潘普洛纳 l 康普顿斯大学医学院，西班牙马德里
生物标志物能否正确预测呼吸机相关
结果：在 ANTHARTIC 试验中，有 161 名患者可以获得生物样本，与未患 VAP 的患者（n = 121）相比，患 VAP 的患者（n = 33）的体重指数和急性生理与慢性健康评估 II 评分较高、未目击心脏骤停次数较多、儿茶酚胺较多，且治疗性低温持续时间较长。在单变量分析中，与 VAP 显着相关且曲线下面积 (AUC) 大于 0.70 的生物标志物是 CRP（AUC = 0.76）、白细胞介素 (IL) 17A 和 17C (IL17C) (0.74)、巨噬细胞集落刺激因子 1 (0.73)、PCT (0.72) 和血管内皮生长因子 A (VEGF-A) (0.71)。结合新型生物标志物的多变量分析显示，p 值小于 0.001 且比值比大于 1 的几对：VEGF-A + IL12 亚基 β (IL12B)、Fms 相关酪氨酸激酶 3 配体 (Flt3L) + C–C 趋化因子 20 (CCL20)、Flt3L + IL17A、Flt3L + IL6、STAM 结合蛋白 (STAMBP) + CCL20、STAMBP + IL6、CCL20 + 4EBP1、CCL20 + caspase-8 (CASP8)、IL6 + 4EBP1 和 IL6 + CASP8。观察到 CRP + IL6 (0.79)、CRP + CCL20 (0.78)、CRP + IL17A 和 CRP + IL17C 的最佳 AUC。
使用人工智能预测成年人虐待行为
国家成人虐待报告系统 (NAMRS) 和成人保护服务技术援助资源中心 (APS TARC) 是美国卫生与公众服务部社区生活管理局、老龄管理局的一个项目，由 WRMA, Inc. 管理。承包商的调查结果、结论和观点不一定代表美国卫生与公众服务部社区生活管理局、老龄管理局的官方政策。
预测和计划RTG维护包
KoneCranes数据科学实验室已经分析了数百个港口起重机的材料和零件故障数据跨越数十年。使用模型和算法公式的组合，我们的数据科学家为我们构建了一个工具，当可能发生物质故障时，可能会钉点点。
缩放定律以预测湿度引起的肿胀
从面食到生物组织，再到隐形眼镜，凝胶和凝胶状材料，随着水的膨胀而固有地软化。在干燥的低湿度环境中，这些材料在用水中静止时变硬。在这里，我们使用半稀释聚合物理论来发展水凝胶弹性模量和肿胀之间的简单幂律关系。从这种关系中，我们可以预测在任意相对湿度下的水凝胶刚度或肿胀。我们对在不同的交联密度和相对湿度的三个不同聚合物网格家族中水凝胶的性质的仔细预测证明了我们理解的有效性和一般性。这种预测能力可以在不同的湿度环境中对水凝胶应用进行更快的材料发现和选择。