XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemusing
使用Luminex液体悬浮芯片技术
方法：该研究包括737例患者：585例糖尿病（DM）和152例DKD。人口统计和医学特征的倾向评分匹配（PSM）确定了78例患者的子集（DM = 39，DKD = 39）。使用两个Luminex液体悬浮芯片根据分子量和浓度来检测11个尿生物标志物。The biomarkers, including cystatin C (CysC), nephrin, epidermal growth factor (EGF), kidney injury molecule-1 (KIM-1), retinol-binding protein4 (RBP4), a 1-microglobulin ( a 1-MG), b 2-microglobulin ( b 2-MG), vitamin D binding protein (VDBP), tissue在DM和DKD组中比较了金属蛋白酶-1（TIMP-1），肿瘤坏死因子受体1（TNFR-1）和肿瘤坏死因子受体-2（TNFR-2）的抑制剂。使用接收器操作特征（ROC）曲线分析评估了单个生物标志物和各种生物标志物组合的诊断值。
![arxiv：2207.05713v2 [Quant-ph] 4月4日2023](/simg/3/3bff5730a897fb9fbabad4208f92ffba694f03d5.webp)
arxiv：2207.05713v2 [Quant-ph] 4月4日2023
摘要 - 医疗保健是人类生活中最重要的方面之一。心脏病是最致命的疾病之一，它阻碍了世界上许多人的生活。心脏病，以便可以预防生命丧失。大规模数据用于医学诊断有助于开发了复杂的机器学习和基于深度学习的模型，用于自动化心脏病的早期诊断。经典方法在培训集中尚未看到的新数据方面受到限制。这是通过训练和测试精度的较大差距来指示的。本文提出了一种新型的深度学习结构，使用一维卷积神经网络，以在健康和不健康的人之间进行分类，以克服经典方法的局限性。各种临床参数用于评估有助于早期诊断的患者的风险特征。各种技术用于避免在建议的网络中过度拟合。拟议的网络在数据集上实现了97％以上的培训准确性和96％的测试准确性。使用各种性能参数将模型的精度与其他分类算法进行了比较，这些算法证明了所提出的体系结构的有效性。
使用Div>使用Dimainmatic算法的速度使用）
我们提出了一种使用多体分离式化催化的方法来加快量子绝热算法的方法。这将应用于随机场抗铁磁液体自旋模型。该算法的催化方式使得进化在过程中间近似于海森堡模型，并且该模型处于离域相。我们以数字方式显示，我们可以加快标准算法来使用此想法来查找随机模型的基础状态。我们还证明了加速是由于差距扩增而引起的，即使基础模型并非没有挫败感。分频器到加速度大致出现在相互作用的值中，这被称为离域转变的关键。我们还将参与率和纠缠熵计算为时间的函数：他们的时间依赖关系表明该系统正在探索更多的状态，并且比没有催化剂时更纠缠。一起，所有这些证据都表明加速与离域有关。即使只能研究相对较小的系统，但证据表明，该方法的缩放尺寸是有利的。通过一台小型在线IBM量子计算机的实验结果来说明我们的方法，显示了如何随着这些机器的改善来验证该方法。与标准算法相比，催化方法的成本只是一个恒定因素。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。
使用粒子群优化人工神经网络检测黑色素瘤
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌，死亡率很高，最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误，就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤，因为由于病变的细粒度变化，检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中，提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853，特异性为 90.0%，灵敏度为 94.07%，准确率为 93.04%。
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
使用基于树的脑电图数据的“脑性别”预测...
1。Alexandre Gramfort，Martin Luessi，Eric Larson，Deni A. Engemann，Strohmeier Daniel，Christian Brodbeck，Roman Goj，Mainak Jas，Brooks，Lauri和Matti S.任何Python的Mne-Python。神经科学的前线，7（267）：1-13，2013。2。Cabanero-Gome，L.，Hervas，R.，Constance，I。和Rodrig-Benite，L。（2021）。eglib：用于EEG提取的Python模块。3。 Head，T.，Mechcoder，G。L.，＆Shcherbatyi，I。 （2018）。 skikit-optimize：v0。 5.2。 版本V0，5 4。 Joel，D。，Berman，Z （2015）。 人脑。 112（50），15468-15473。 5。 Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y. （2017）。 LightGBM：高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。 Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。3。Head，T.，Mechcoder，G。L.，＆Shcherbatyi，I。（2018）。skikit-optimize：v0。5.2。版本V0，5 4。Joel，D。，Berman，Z （2015）。 人脑。 112（50），15468-15473。 5。 Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y. （2017）。 LightGBM：高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。 Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Joel，D。，Berman，Z（2015）。人脑。112（50），15468-15473。5。Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y. （2017）。 LightGBM：高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。 Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y.（2017）。LightGBM：高速公路激动人心的梯度。神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Sychiatry Academy，58（8），787-798。7。TOOLE，JM和BOYLAN，G。B.（2017）。neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。ARXIV预印型ARXIV：1704.05694。Vinck，M.，Oostenveld，R.，Van Wingerden，M.，Battaglia，F。，＆Pennartz，C。M.（2011）。 在存在体积传导，噪声和样品大小偏置的情况下，改进了相结合的相同步指数。 Neuroimage，55（4），1548-1565。 8。 Zhang，C.，Dougherty，C.C.，Baum，S.A.，White，T。，＆Michael，A。M.（2018）。 功能连通性预测性别：静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图，39（4），1765-1776。Vinck，M.，Oostenveld，R.，Van Wingerden，M.，Battaglia，F。，＆Pennartz，C。M.（2011）。在存在体积传导，噪声和样品大小偏置的情况下，改进了相结合的相同步指数。Neuroimage，55（4），1548-1565。8。Zhang，C.，Dougherty，C.C.，Baum，S.A.，White，T。，＆Michael，A。M.（2018）。 功能连通性预测性别：静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图，39（4），1765-1776。Zhang，C.，Dougherty，C.C.，Baum，S.A.，White，T。，＆Michael，A。M.（2018）。功能连通性预测性别：静止大脑连通性中性别差异的证据。人类脑图，39（4），1765-1776。