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引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
免疫原性声动力疗法诱导免疫原性细胞死亡并激活抗肿瘤免疫
免疫治疗被广泛认为是一种很有前途的癌症治疗方法，但肿瘤微环境（TME）的免疫效应相抑制和免疫相关不良事件的产生限制了它的应用。研究表明，声动力疗法（SDT）能在杀死肿瘤细胞的同时有效激活抗肿瘤免疫。SDT产生肿瘤的细胞毒物质，然后在超声作用下选择性激活声敏剂，导致细胞凋亡和免疫原性死亡。近年来，各种SDT单独使用以及SDT与其他疗法联合使用被开发来诱导免疫原性细胞死亡（ICD）和增强免疫治疗。本文综述了近年来SDT与纳米技术的研究进展，包括单独使用SDT的策略、基于SDT的协同诱导抗肿瘤免疫的策略以及基于SDT的多模态免疫治疗的免疫疗法。最后讨论了这些基于SDT的疗法在癌症免疫治疗中的前景与挑战。
文化、创新和动力 - KIE 会议
版权所有 © 2023 知识、创新与企业会议 版权所有 © 2023 个人作者* 保留所有权利。未经出版商书面许可，不得以任何形式或任何方式（电子、机械、影印、录音或其他方式）复制、存储在检索系统中或传播本出版物的任何部分。首次出版于 2023 年 由 KIE Conference 在英国伦敦出版 由 Corporate Document Services（英国英格兰利兹）在英国印刷和装订 如需许可请求，请通过以下电子邮件地址写信给出版商： 电子邮件：Kieteam@kiecon.org https://kiecon.org/creativity-books/ ISBN 978-1-85924-261-2 创造力书籍卷中的其他标题 卷 IX：庆祝巨人和开拓者：创造力研究和相关领域名人录 A-Z（2021 年） 卷 VIII：70 年的创造力研究：JP Guildford 的角色和当今的焦点（2020 年） 卷 VII：纪念当代现代创造力之父 E. Paul Torrance 诞辰 105 周年（2019 年） 卷 VI：STEM 教育中的创造力和创新（2018 年） 卷 V：创造力、创新和幸福感 (2017) 第 IV 卷：艺术、科学和技术中的创造力 (2016) 第 III 卷：KIE 创造力手册 (2015) 第 II 卷：商业中的创造力 (2014) 第 I 卷：创造力：过程、产品、个性、环境和技术 (2013) 建议章节引用（示例）：Kaufman, J. C. & Zheng, M. (2023)。创造力与未来：技术、全球化和善，Reisman, F.(编辑)，（第321-325 页）伦敦：KIE 出版物。可在线获取：https://kiecon.org/creativity-books/ [或插入您的大学存储库网址] 创造力书籍卷 KIE 出版物
JAK2V617F可逆激活显示其必不可少的...
从http://aacrjournals.org/cancerdiscovery/article-pdf/doi/10.1158/2159-8290.cd22-22-22-0952/3404475/cd-22-22-22-0952.pdf by bern University by Bern Universiti
人工智能应用于
摘要：近年来，香水公司创建了基于人工智能（IA）的技术解决方案，目的是优化香水创造过程。可以观察到，信息科学（CI）作为跨学科领域，可以为香水中的AI应用做出贡献，并在这种情况下研究与科学领域有关的其他方面。本文旨在为香水提供AI贡献，并将研究视角确定为IC。为此，参考书目搜索是在Capes's Journal Portal进行的，并且由于合并后的主题科学文献稀缺，新闻网站或其他被认为重要的Google Search中的新闻网站以及其他香水公司本身也被使用了。结果揭示了以下AI对该部门的贡献：公式优化，数据分析和基于数据的见解；香水个性化；可持续性和香气保存；香水的繁殖；教育;沉浸式和互动的经验以及虚拟现实；视觉设计和营销；以及情感，颜色和文字中香气的翻译。作为CI研究的观点，确定了以下可能性：嗅觉信息的认识论和理论研究；调查针对香水领域的元数据；研究嗅觉家庭的分类以及嗅觉注释及其术语的描述；为香水领域的受控词汇，皇家和特定的本体论制备；基于AI的解决方案生成的数据管理；信息体系结构的研究和应用，信息的发现性和偶然性；从嗅觉记忆的角度研究嗅觉研究；并反映了为信息兆头扩散的倡议而创建的倡议。
超重/肥胖和胰岛素抵抗与妊娠糖尿病后女性循环先天淋巴样细胞的激活相关
1医学系，路德维希 - 马克西米利人 - 穆斯蒂蒂蒂尼斯大学慕尼黑，慕尼黑，德国，德国，2个糖尿病学科，内科和肾脏科，内科和肾病学，Eberhard-karls-karls-karls-universitättounty，德国，德国，大学医学中心，大学医院，大学医院，大学医院，univerhard-karls-karls-karls-karls-universit；德国的图宾根，4糖尿病研究和代谢疾病研究所，赫尔姆霍尔兹中心，图宾根大学，图宾根大学，欧宾根大学，5个慈善机构 - 柏林大学医学中心，柏林伯林大学柏林和汉堡大学柏林大学柏林大学医学免疫学研究所，柏林柏林哥伦比亚郡医学院，柏林居民，伯林·伯林（Berlin Institute for Libin）。 Therapies (BCRT), Berlin, Germany, 7 IDM/FMEG Center of the Munich at the University of Tübingen, German Center for Diabetes (DZD), Tübingen, Germany, 8 Graduate Training Center of Neuroscience, International Max Planck Research School, University of Tübingen, Tübingen, Germany, 9 Institute for Medical Information Processing, Biometry and Epidemiology (IBE), Faculty of医学，LMU慕尼黑，德国慕尼黑的PETTENKOFER公共卫生学院，德国糖尿病研究中心10号，德国Neuherberg，德国
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
Astro耕种者：垂直农业
•优化农业技术，以生长富含养分的农产品对于在扩展太空任务期间维持宇航员的健康和福祉至关重要。该系统还将通过将自主系统调整为诸如垂直农场和城市农业环境之类的受控环境来解决地面农业挑战。•实施和训练机器学习模型，可促进自动作物监测和植物健康评估。这些模型将使系统能够独立运行，根据图像分类，对象检测和植物健康做出实时决策，以实现空间和陆地应用。•训练深度学习模型，负责在整个收获运动中对机器人组的轨迹和路径预测。该模型将根据机器人臂和最终效应器的定位来解释和训练。
对灭活 COVID 的六个月体液免疫反应......
尚未系统地研究艾滋病病毒感染者 (PLWH) 对灭活 COVID-19 疫苗的纵向体液免疫反应。我们对接种疫苗的 PLWH 和 HIV 阴性对照 (HNC) 进行了为期 6 个月的纵向研究，以确定灭活 COVID-19 疫苗在两组人群中的体液免疫反应效果是否不同。共纳入了 46 名 PLWH 和 38 名 HNC，他们在第 0 天和第 28 天接种了灭活 COVID-19 疫苗。在第 0 天 - 第 190 天检测了 SARS-CoV-2 中和抗体 (nAbs) 以及总特异性 IgM 和 IgG 抗体。HNC 的 nAbs 水平和阳性血清转化率在第 42 天达到峰值，而 PLWH 的 nAbs 水平和阳性血清转化率在第 70 天达到峰值，在峰值之后随着疫苗接种期的延长而逐渐下降。 PLWH 中 nAbs 的峰值水平在第 70 天 (GMC 8.07 BAU/mL, 95% CI 5.67-11.48) 明显低于 HNC 在第 42 天 (GMC 18.28 BAU/mL, 95% CI 10.33-32.33, P =0.03)。PLWH 中 nAbs 的几何平均浓度 (GMC) 在峰值水平后下降了 42.9%，从第 70 天的 8.07 BAU/mL [95% CI: 5.67-11.48] 下降到第 190 天的 4.61 BAU/mL [95% CI: 3.35-6.34] (p = 0.02)。在第 190 天，仅有 7 名（18%，[95% CI：6-40]）HNC 和 5 名（11%，[95% CI：4-25]）PLWH 维持阳性 nAbs 反应。PLWH 中 IgG 的几何平均 ELISA 单位 (GMEU) 和阳性血清转化率从第 70 天（GMEU，0.20 EU/mL，[95% CI：0.13-0.34]；血清转化，52%，[95% CI：34-69]）到第 190 天（GMEU，0.05 EU/mL，[95% CI：0.03-0.08]，P<0.001；血清转化，18%，[95% CI：8-33]，P<0.001）显着下降。第 190 天，两组之间的 nAbs 和 IgG 水平和血清转化率没有显著差异。与 PLWH 相比，灭活 COVID-19 疫苗的峰值免疫原性较慢且较差