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方法论放射学评分（指标）：Eusomii认可的放射线研究质量评分工具
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
在急性髓系白血病中使用个性化预后评分系统面临的现实挑战
摘要 个性化医疗对于急性髓系白血病 (AML) 患者来说是一个挑战。在几项 AML 试验中发现了几种基因突变，这促成了一种个性化预后评分算法的创建，即知识库 (KB)。在本研究中，我们评估了该算法对 167 名真实 AML 患者队列的预后价值。我们将 KB 预测的结果与真实结果进行了比较。对于 60 岁以下的患者，有利和中等 ELN 风险类别的 OS 相似。然而，KB 算法无法预测不利 ELN 风险类别中的年轻患者的 OS 以及有利 ELN 风险类别中 60 岁以上患者的 OS。这些差异可以通过几种新的治疗选择的出现以及异基因干细胞移植 (aHSCT) 结果和支持性护理的改善来解释。个性化医疗是一项重大挑战，预测模型是预测患者结果的有力工具。然而，在 AML 领域增加新的治疗选择需要对这些评分系统进行前瞻性验证，以包括最近的治疗创新。
评估脱靶和靶评分算法并整合到向导 RNA 选择工具 CRISPOR 中。
结果：我们首次对 CRISPR/Cas9 预测进行了独立评估。为此，我们收集了八项 SpCas9 脱靶研究的数据，并将它们与流行算法预测的位点进行了比较。我们在一项实施中发现了问题，但发现基于序列的脱靶预测非常可靠，可以识别出大多数突变率高于 0.1% 的脱靶，而通过切断脱靶分数可以大大减少假阳性的数量。我们还根据可用数据集评估了靶向效率预测算法。预测与向导活性之间的相关性差异很大，尤其是对于斑马鱼。结合我们实验室的新数据，我们发现最佳靶向效率预测模型在很大程度上取决于向导 RNA 是从 U6 启动子表达还是体外转录。我们进一步证明，最佳预测可以显著减少向导筛选所花费的时间。
使用无需编程的人工智能辅助图像分类对男性不育进行评分
“自 50 年前首次报道以来，Johnsen 评分已广泛应用于泌尿科。然而，睾丸的组织病理学评估并非易事，需要花费大量时间，因为睾丸组织非常复杂，精子发生过程中涉及多个高度专业化的步骤。我们的目标是利用人工智能技术简化这一耗时的诊断步骤。为此，我们选择了 Google 的自动机器学习 (AutoML) Vision，它不需要编程，可以为单个患者数据集创建人工智能模型。借助 AutoML Vision，没有编程技能的临床医生可以使用深度学习构建自己的模型，而无需数据科学家的帮助，”东邦大学医学院泌尿外科副教授 Hideyuki Kobayashi 博士说道（图 1）。
人工智能作为自动论文评分工具
摘要：本研究探讨了使用人工智能（AI）语言模型Chatgpt作为自动论文评分（AES）工具（AES）工具的有效性，以将英语作为外语（EFL）学习者的论文进行评分。该语料库由50篇论文组成，代表各种类型，包括分析，比较和对比，描述性，叙述和意见论文，由10个EFL学习者在B2级别撰写。人类评估者和Chatgpt（4o Mini版本）使用国际英语语言测试系统（IELTS）任务2写作乐队描述符得分。采用定量方法，使用Wilcoxon签名的秩检验和Spearman相关测试来比较产生的分数，这两种得分方法之间存在显着差异，而人类评估者分配了比Chatgpt更高的分数。同样，各种类型的论文中的每一种都显而易见，与不同程度的显着差异也很明显，这表明论文的流派不是影响人类评估者与Chatgpt之间一致性的参数。毕竟，讨论的是，尽管Chatgpt表现出作为AES工具的承诺，但观察到的差异表明它尚未达到足够的实际使用水平。这项研究强调了在AI语言模型中需要改进的必要性，以满足EFL环境中论文评估的细微差别。
智能消防员ppe：相变材料的影响
本文提出了一个自动的低成本和高级射击系统。使用图像处理技术来分析实际时间目标。在体育射击中，传统评分系统需要大量的时间和资源，因此，为了效率和准确性而需要自动化。所提出的系统使用位置的腔室，以免干扰射击者的射击线，从而捕获每个框架。接下来，使用图像处理算法（例如图像形态处理，透视转换和环检测）对影响的影响。与现有昂贵的系统不同，该系统旨在在官方内部环境中进行实际使用，在该官方内部环境中，可以将框架和黑色磁带用作更实惠的解决方案的目标。适用于寻求专业水平准确性的业余狙击手而无需其他设备。该算法分为两个阶段：标准前图用于测试方法，然后将角度应用于鲁棒性。它是使用计算视觉库在Python中开发的，并考虑到实现该项目目的所需的所有补偿。实验结果表明，该自动系统在射击检测和评分呈现之间需要第二秒，效率为98.3％。
操作方法 - 手机学习得分 - ...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-bth5z orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-5100-5100-8836内容不受ChemRxiv的同行评审。许可证：CC BY-NC 4.0
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
分析中排名列表的稀疏数据列表得分阐明了算法折衷
。cc-by-nd 4.0国际许可在A未获得Peer Review的认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
探索放射线研究质量评分工具
最近，已引入并认可了由领先的成像社会引入并认可了放射组学研究的新共识指南（即放射组学研究的检查清单）和方法论放射素学评分（指标）。6,7 Clear旨在促进透明的报告实践，而指标为评估放射线学研究的方法学质量提供了标准化的工具。指标包括30个分布在五个条件下的项目，旨在适应放射线研究中几乎所有潜在的方法论方案iOS，从传统手工制作的方法到先进的深度学习计算机视觉模型。6指标的开发过程涉及一种修改后的Delphi方法和广泛的国际小组，以减轻偏见并专注于与医学成像有关的放射组研究的特定方面。格式化的欧洲医学成像学会认可了指标工具，其网站为最终质量得分提供了在线计算器，该计算器还考虑了项目条件（请在https：// https：// met ricsscore.github.io.io/metrics/metrics/metrics.html上获得）。6