XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempredictions
利用语义相似性解释人工智能对疾病进展的预测
摘要 神经退行性疾病的复杂性促使人们开发人工智能方法来预测损伤和疾病进展的风险。然而，尽管这些方法取得了成功，但它们大多是黑箱性质，阻碍了它们在疾病管理中的应用。可解释的人工智能有望通过对模型及其预测进行解释来弥合这一差距，从而促进用户的理解和信任。在生物医学领域，鉴于其复杂性，可解释的人工智能方法可以从将模型与领域知识的表示（本体）联系起来中受益匪浅。本体提供了更多可解释的特征，因为它们在语义上丰富且情境化，因此最终用户可以更好地理解；它们还对现有知识进行建模，从而支持探究给定的人工智能模型结果如何与现有科学知识相吻合。我们提出了一种可解释性方法，利用丰富的生物医学本体全景来构建基于语义相似性的解释，将患者数据和人工智能预测情境化。这些解释反映了人类的基本解释机制——相似性——同时解决了数据复杂性、异质性和规模的挑战。
生理数据中的地理偏见限制了全球变化的预测1
Div> Diamond，St.John，L.M.，McCoy，N.，Hirsch，C.，Pelini，St.，St. ＆Dunn，232Div> Diamond，St.John，L.M.，McCoy，N.，Hirsch，C.，Pelini，St.，St. ＆Dunn，232
基于统计系统生命周期模型的现场可持续性预测⋆
摘要。可靠性衡量系统提供其预期服务水平的能力。它在系统生命周期中受到许多因素的影响。对其影响的详细理解通常仍然难以捉摸，因为这些因素无法独立研究。将可靠性研究作为贝叶斯回归问题，可以同时评估其影响，并确定可靠性指标的预测模型。所提出的方法应用于Cern当前操作的粒子加速器设备。通过结合来自各种组织数据库的数据来收集相关指标。为了获得预测模型，使用不同的监督机器学习算法，并根据其预测错误和可靠性来组合。结果表明，识别模型准确地预测了设备之间的平均时间 - 范围 - 这是可维修系统的重要可靠性指标 - 并揭示了导致可靠性提高的因素。这些结果是对未来粒子加速器高度可靠设备的早期开发阶段的有价值的投入。
基准对囊性纤维化变体的字母固定致病性预测
对囊性纤维化变体的字母敏感性致病性预测Eli Fritz McDonald 1,2，Kathryn E. Oliver 3,4，Jonathan P. Schlebach 5，Jens Meiler 1,2,6,7**生物学，范德比尔特大学，纳什维尔，田纳西州37240，美国3美国埃默里大学医学院儿科学系，亚特兰大，佐治亚州30322，美国4囊性纤维化和航空疾病中心，亚特兰大和埃默里大学的儿童医疗保健，亚特兰大大学，亚特兰大，亚特兰大，加利福尼亚州30322，美国5个部门。范德比尔特大学药理学，纳什维尔，田纳西州纳什维尔37240，美国7莱比锡大学药物发现研究所，莱比锡大学，莱比锡，萨克斯04103，德国8号，8 8日，纳什维尔大学生物科学系，纳什维尔，田纳西州37235，美国37235作者：JM（jens@meilerlab.org），lp（lars.plate@vanderbilt.edu）囊性纤维化跨膜电导调节剂基因（CFTR）中的摘要变体导致囊性纤维化 - 一种致死性自身骨膜衰减障碍。在CFTR蛋白中改变单个氨基酸的错义变体是最常见的囊性纤维化变体之一，但是迄今为止，用于准确预测错义变体的分子后果的工具已限制为迄今为止。字母启示（AM）是一项新技术，可预测基于双重学识料蛋白质结构和进化特征的错义变体的致病性。在这里，我们评估了AM预测CFTR错义变种的致病性的能力。AM预测总体CFTR残基的致病性很高，从而在CFTR2.org数据库的CF变体上产生了高的假阳性率和公平分类性能。AM致病性评分与CF患者的致病性指标适度相关，包括汗液氯化物水平，胰腺功能不全率和铜绿假单胞菌感染率。相关性也与CFTR运输和体外折叠能力相关。相比之下，AM分数与CFTR通道功能在体外良好相关 - 尽管在训练过程中缺乏此类数据，但表明双重结构和进化训练方法学习了重要的功能信息。跨指标表明AM的不同性能可能会确定CFTR中的多态性是否是隐性CF变体，但无法区分机理效应或病理生理学的性质。最后，AM预测提供了有限的实用性，以告知CF变体的药理响应，即Theratype。开发新方法以区分CFTR变体的生化和药理学特性，仍然需要完善新兴精度CF治疗剂的靶向。
商业世界中人工智能的采用：当前趋势和未来预测
“合成数据”是一类人工生成的数据，而不是从对现实世界的直接观察中获得的数据。可以使用不同的方法生成数据，例如从真实数据中进行统计严格采样、语义方法和生成对抗网络，或者通过创建模拟场景来生成数据，其中模型和流程相互作用以创建全新的事件数据集。
解释用于神经影像数据分析的核 SVM 模型的预测
机器学习方法在许多领域都表现出色，包括神经影像数据分析。然而，模型性能只是神经影像分析的一个目标。从数据中获得洞察力在这一领域也至关重要，例如识别检测到的信号与认知和诊断任务相关的区域。为了满足这一需求，实现模型决策过程的可解释性至关重要。众所周知，复杂机器学习模型的预测很难解释。这限制了核支持向量机 (SVM) 等复杂模型在神经影像分析中的使用。最近，已经开发了几种基于置换的方法来解释这些复杂模型。然而，解释结果会受到与类无关的特征（如抑制变量和高背景噪声变量）的影响。在解释线性模型时也可能会出现这个问题。一个可能的原因是，当特征不独立（例如相关）时，置换过程会产生不切实际的数据实例。这些不切实际的数据实例会影响解释结果。在神经影像分析中，激活模式（对应于当前分类器的假设生成模型的估计权重）用于处理线性模型的这一问题。该方法不依赖于置换过程，而是依赖于可用的数据信息。在本文中，我们提出了一种通过激活模式解释（EAP）的新方法来解释用于神经影像数据分析的不同类型核的 SVM 模型。我们的方法可以通过估计核 SVM 模型的激活模式来生成全局特征重要性分数。我们在模拟数据集和公开的视觉任务 EEG/MEG 数据集上将我们的方法与三种流行方法进行了评估。实验结果表明，与其他三种方法相比，所提出的 EAP 方法可以提供低计算成本的解释，并且受类无关特征的影响较小。在使用视觉任务的 MEG/EEG 数据集的实验中，所提出的 EAP 方法在视觉任务 EEG/MEG 数据上提供的结果与文献中报道的大脑电活动模式一致，并且比其他解释方法快得多。
热带公牛生育能力的多种基因组预测和功能变异
全球，大多数牛肉繁殖牛群都是自然交配的。因此，识别和选择肥沃的公牛的能力对于生产力和遗传提高至关重要。在这里，我们从六个热地改编的品种中收集了十种与生育率相关的表型，用于6,063名公牛。表型由四个公牛构象性状和六个与公牛精液质量直接相关的特征。我们还为所有动物生成了高密度DNA基因型。总共分析了680,758个单核苷酸多态性（SNP）基因型。在不同品种中观察到的同一性状的基因组相关性是大多数品种比较的阴囊周长和外壳评分的位置，但对于正常精子的百分比接近零，表明该性状的遗传背景有分歧。我们证实了在参考人群中存在某个品种对在跨批性验证方案中准确基因组估计值（GEBV）产生的重要性。平均GEBV精度从0.19到0.44不等。当该品种在参考人群中时，范围提高到0.28至0.59。与基因HDAC4相关的变体，来自精子发生相关（SPATA）蛋白质家族的六个基因，并将29个转录方面鉴定为候选基因。总的来说，这些结果使得非常早期的牛育特征选择，支持当前在热带牛肉生产系统中发生的遗传改善策略。这项研究还提高了我们对哺乳动物男性生育能力的分子基础的理解。
云计算的未来：未来十年的关键趋势和预测
本文探讨了在未来十年中塑造云计算未来的关键趋势和预测。它研究了混合和多云环境的兴起，云服务中的AI和机器学习的集成，边缘计算革命，不断发展的安全性和合规性景观以及向可持续的云计算实践的转变。本文借鉴了行业报告和专家预测，以全面概述这些发展将如何影响各个部门的企业。本文强调了这些趋势所带来的机遇和挑战，强调组织需要调整其策略，投资新技术和技能，并在其云采用旅程中优先考虑安全和可持续性。
EEG解码揭示了自然材料行为的神经预测
材料属性（例如柔软度或粘性）确定如何使用对象。基于我们的现实经验，我们对物体在典型的材料属性（典型的材料特性）方面的行为形成了强烈的期望。这些期望已被证明可以调节感知过程，但是我们目前不知道期望如何影响对象及其材料的皮质视觉分析的时间动态。在这里，我们使用时间分辨的脑电图解码在违规的违规行为中追踪了预期和意外物质行为的神经代表，在该egm中，对象落在地面上并以预期或意外的方式变形。参与者是25名男女。我们的研究产生了三个关键结果：首先，物体和材料以暂时的方式迅速代表。第二，表现出意外材料行为的对象比在影响后190毫秒内表现出预期行为的对象更成功地解码，这可能表明当期望未满足时，其他处理需求。第三，在影响后的前150毫秒内发现了跨特定对象和材料的一般期望实现信号。一起，我们的结果提供了对时间神经加工的新见解，该过程是对现实世界物质行为分析的基础。他们揭示了一系列预测的顺序，皮质信号从期望实现的一般标志发展到增加意外材料行为的处理。