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使用 Transformer 预测人类大脑状态
摘要：人脑是一个复杂且高度动态的系统，目前我们对其功能机制的了解仍然非常有限。幸运的是，利用功能性磁共振成像（fMRI），我们可以观察到血氧水平依赖性（BOLD）变化，反映神经活动，从而推断大脑状态和动态。在本文中，我们提出了一个问题：区域大脑 fMRI 所代表的大脑状态是否可以预测。由于自注意力和 Transformer 架构在顺序自回归问题（例如语言建模或音乐生成）中的成功，我们探索了使用 Transformer 基于来自人类连接组项目（HCP）的大规模高质量 fMRI 数据预测人脑静息状态的可能性。目前的结果表明，我们的模型可以准确地预测长达 5.04 秒的大脑状态，而之前的预测为 21.6 秒。此外，即使预测误差在更长时间段内累积，生成的 fMRI 大脑状态仍反映了功能性连接组的结构。这些有希望的初步结果表明，使用自注意力机制开发 fMRI 数据生成模型的可能性，该模型可以学习人类大脑的功能组织。我们的代码可在以下网址获取：https://github.com/syf0122/brain_state_pred
使用...
准确地预测足球比赛成果对于球迷，分析师，体育博彩公司和团队战略家等利益相关者来说很有价值。在这项研究中，我们通过将数值特征转换为上下文输入来探讨大语模型（LLMS）预测足球匹配结果的潜力。关键功能包括历史匹配结果，球员评分，教练评分和其他相关条件，这些条件由LLM处理以预测比赛获胜者。我们将基于LLM的预测的性能与传统机器学习（ML）模型进行了比较，包括随机森林和XGBoost。我们的发现表明，LLM与这些常规ML技术的准确性可比。此外，LLM提供了重要的优势，因为它不需要模型培训，简化实施并降低计算成本。这使LLMS成为足球比赛预测的有前途，资源有效的替代方案，为AI驱动的体育分析提供了新的机会。
应用人工智能技术来预测......
由于全球化，环境、社会和治理 (ESG) 问题在过去几十年中变得越来越重要。ESG 是一个全球性问题，这表明世界各地的组织都缺乏对可持续发展的环境、社会和公司治理特征的贡献。需要解决 ESG 问题涉及到所有利益相关者的问题。在这方面，评级机构也密切关注 ESG 问题，并制定了评分方法，旨在披露 ESG 指标，从而帮助投资者和资产管理者更好地区分负责任和不负责任的公司。ESG 评分已成为资产管理者的重要工具，但其可靠性受到高度质疑。该研究的目标是开发机器学习算法，以评估 2008 年至 2020 年资产负债表和损益表数据如何影响美国、英国和德国非金融上市公司的汤森路透 ESG 评分。此外，该研究还有一个目标，即评估哪种机器学习 (ML) 算法可以使用结构化数据（即资产回报率 (ROA)、股本回报率 (ROE)、每股收益 (EPS)、息税前利润 (EBIT)、股息收益率和净销售额）更好地预测 ESG 评分。结果得出结论，资产负债表和损益表数据对于解释 ESG 评分至关重要，而 ANN 算法的表现优于其他算法，RMSE 和 MAE 值最小。总之，该研究结果基于人工智能的概念，为全球监管机构、研究人员、学术界、从业人员、上市公司以及美国、英国和德国市场提出了改进建议。此外，它还为遵守 ESG 相关活动以提高公司业绩提供了建议。
放射组学预测疗效的系统评价
摘要 目的：先进的医学图像分析越来越多地用于预测胃肠道肿瘤患者的临床结果。本综述概述了放射组学在预测胃肠道肿瘤患者治疗反应中的价值。方法：根据 PRISMA 指南进行系统评价。该方案是前瞻性注册的（PROSPERO：CRD42019128408）。搜索了 PubMed、Embase 和 Cochrane 数据库。纳入了报告放射组学在预测胃肠道肿瘤患者治疗反应中的价值的原始研究。对结果进行了叙述性综合。结果按肿瘤类型分层。根据放射组学质量评分对纳入的研究进行质量评估。结果：全面文献检索确定了 1360 项独特研究，其中 60 篇文章被纳入分析。在 37 项研究中，放射组学模型和个体放射组学特征显示出对治疗反应的良好预测性能（曲线下面积或准确度 > 0.75）。构建预测模型的策略多种多样。预测模型通常进行内部验证，而大多数研究缺乏外部验证。没有一项研究报告在临床实践中实施的预测模型。结论放射组学越来越多地用于预测胃肠道癌症患者的治疗反应。本综述展示了其在帮助预测治疗反应、以非侵入性方式改善患者选择和早期调整治疗策略方面的巨大潜力。
利用人工智能预测跌倒风险
解释………………………………………………………………………………………… 42 局限性………………………………………………………………………………………… 43 结论………………………………………………………………………………………… 44 第六部分：资金……………………………………………………………………………………………… 45 第七部分：参考文献……………………………………………………………………………… 46 第八部分：附录 附录 A. ............................................................................................................. 51 附录 B. ............................................................................................................. 52 附录 C. ............................................................................................................. 83 附录 D. ............................................................................................................. 84 附录 E. ............................................................................................................. 85 附录 F. ............................................................................................................. 86 附录 G. ............................................................................................................. 87 附录 H. ............................................................................................................. 88
预测二尖瓣反流的中风和死亡率
摘要：我们假设考虑合并症，P波和超声心动图测量的可解释的换档机（GBM）模型，可以更好地预测二尖瓣反理中的死亡率和脑血管事件（MR）。分析了三级中心的患者。GBM模型被用作可解释的统计方法，以识别具有CVA和全因死亡率结果的高危患者的主要指标。总共包括706名患者。GBM分析表明，年龄，收缩压，舒张压，血浆白蛋白水平，平均p波持续时间（PWD），MR反理体积，左心室射血分数（LVEF），剩余的心房限制，预测末端 - 类固有（LADS），VELOCITY PITY ENTIMAL（VELOCITY CONTIN）和有效的commigi andi andi andi ofi andi andi andi ofi andi ori ori ofi ofii ofii na
开发和验证用于预测的评分系统...
1。明尼阿波利斯心脏研究所和明尼阿波利斯心脏研究所基金会，美国明尼苏达州明尼阿波利斯的雅培西北医院； 2。心血管师，美国密歇根州底特律的亨利·福特医院； 3。马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 4。 克利夫兰诊所，美国俄亥俄州克利夫兰； 5。 美国德克萨斯州达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院； 6。 埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。 UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 4。克利夫兰诊所，美国俄亥俄州克利夫兰； 5。美国德克萨斯州达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院； 6。 埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。 UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院美国德克萨斯州达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院； 6。埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。 UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院
遥感在预测和确定中的作用...
随着沿海人口继续快速增长，海平面持续上升，风暴引发的洪水和其他破坏成为一个重大问题。为了预测飓风或其他沿海风暴的路径和登陆地点并评估破坏程度，应急管理人员和科学家需要持续掌握风暴路径、强度、预计登陆地点和大面积破坏的相关信息。卫星和机载遥感器可以及时可靠地提供所需信息，飓风卡特里娜对新奥尔良及其周边地区影响的案例研究就证明了这一点。卫星图像和飓风猎人飞机被用来追踪飓风卡特里娜，建模者准确预测了其路径、强度、浪涌水平和登陆地点。当飓风接近陆地时，岸基雷达被用来确认数据。中高分辨率卫星传感器、直升机和飞机被用来评估对城市的破坏程度，包括交通、电力和通信基础设施，以及对邻近湿地和其他沿海生态系统的破坏程度。从卡特里娜飓风中吸取的教训有助于优化未来追踪飓风和预测其对沿海生态系统和发达地区影响的方法。