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冠状动脉疾病老年患者的脆弱风险预测模型的开发和验证
再入院和全因死亡[10]，严重影响了患者的生活质量。因此，加强冠心病患者的脆弱性，较早识别脆弱因素以及采取有效干预措施的较早是降低老年冠心病患者再生率的关键，预防，延迟，延迟或逆转脆弱的发展。因此，预测冠心病患者的脆弱风险具有重要意义。这项研究的目的是了解冠心病老年患者的脆弱状况并分析影响因素。基于逻辑回归，构建了视觉柱图表模型，以为医务人员提供及时识别脆弱风险的视觉定量工具，并为冠心病老年患者的量化和预防决策提供量化和预防决策。
SQuADDS：用于超导量子比特设计的经过验证的设计数据库和模拟工作流程
我们提供了一个超导量子设备设计的开源数据库，可用作定制设备的起点。每个设计都可以使用开源 Qiskit Metal 包以编程方式生成，并使用有限元电磁求解器进行模拟。我们提出了一种强大的工作流程，可在设计模拟中实现高精度。数据库中的许多设计都经过实验验证，显示出模拟参数和测量参数之间的高度一致性。我们的数据库包括一个前端界面，允许用户根据所需的电路参数生成“最佳猜测”设计。该项目为寻求制造新一类设备的研究小组提供了一个特性明确的起点，以便他们改进设计，从而降低了他们的进入门槛。超导量子比特是一个领先的量子信息技术平台。可扩展量子比特制造需要精确控制最常用于预测设备行为的哈密顿参数，例如量子比特非谐性和量子比特谐振器耦合。这反过来又需要精确定位经典电路参数（电感和电容）。这些很难解决，因为通常没有好的分析公式（甚至是近似公式）来根据设计几何预测电路参数。相反，研究人员必须根据其设计的独特边界条件对麦克斯韦方程进行数值求解。电磁场的有限元模拟可以提供相当准确的预测
用于发现和验证药物靶点的人工智能方法
人工智能 (AI) 在加速和改善药物发现的各个方面具有巨大的前景，尤其是靶点发现和验证。通过整合多种生物数据模式，AI 能够准确预测药物靶点的特性，最终阐明疾病的生物学机制并指导药物发现策略。尽管 AI 在药物靶点发现方面具有无可争辩的潜力，但仍有许多挑战和障碍需要克服，包括处理数据偏差、模型的可解释性和普遍性以及预测药物靶点的验证等等。通过探索 AI 的最新进展，本综述展示了 AI 在药物靶点发现中的当前应用，并提供了 AI 在药物靶点发现和验证方面的未来前景，为生产新型和更安全的药物铺平了道路。
我们对拥抱脸有什么了解？对定性主张的系统文献综述和定量验证
随着从头开始发展深度学习（DL）模型的规模和成本继续上升，工程师越来越多地转向将开源预培训模型（PTMS）作为一种具有成本效益的替代品[30]。PTM注册机构通过提供包括预培训的权重，配置和文档的软件包来促进开源模型的重复使用[28]。拥抱面已成为PROMENT PTM注册表，与NPM和PYPI等传统软件注册机构的普及相当[28]。了解PTM注册表的特征，例如拥抱面孔是支持在这种新兴环境下有效和有效的软件重用的关键。先前的研究在将PTM注册机构与传统软件包注册表进行比较方面取得了长足的进步，并提出了诸如碳排放，模型选择和漏洞之类的问题[14，28，32]。但是，没有系统的文献综述描述了当前知识的状态。此类评论通过提供研究议程来推进该领域。我们的研究以三种方式做出了贡献。首先，我们对PTM注册表的知识进行了首次系统评价。第二，我们提出了现有定性见解的定量指标，从而对现有关于PTM注册表的现有索赔进行了更强大的验证。最后，我们通过定量分析来验证或挑战以前的定性见解。如图1所示，我们的方法有两个部分。首先，我们进行了系统的文献综述（SLR），以提取有关拥抱面孔的现有知识（索赔）。第二，我们确定未量化和量化较低的索赔，并使用现有数据集提供指标和测量。我们的SLR提取了关于拥抱面的12个不同主张，其中4个缺乏大规模的定量证据。定义指标后，我们以大规模的方式支持其中2个；和
乳房X光检查中的人工智能：外部验证的系统评价
我们筛选了过去十年（2014 年 1 月 - 2024 年 4 月）的英文出版物。对基于乳房 X 线摄影的乳腺癌检测 AI 算法进行外部验证（单独验证或与放射科医生联合验证）的研究均被纳入。我们排除了提供算法训练细节、使用 AI 评估未来癌症风险、内部验证算法（代表算法开发中使用的相同样本的真实结果）或使用用于训练和开发各种深度学习模型的公共图像数据库进行外部评估算法的研究。同时提供内部和外部验证的研究仅被考虑在外部验证的结果中。系统评价还排除了未报告基于准确度、灵敏度、特异性和/或 ROC 曲线下面积 (AUC) 的发现的研究。我们的方法基于 PRISMA 策略，可以在图 1 中表示的方案中看到。
测试使用EDNA从沉积物核心碳起源分析的有效性
蓝色碳是由海洋生态系统中的活生物体捕获的碳，并存储在生物质和沉积物中。对识别和表征蓝色碳栖息地的兴趣越来越大，因为它们对于理解未来如何为净零目标做出贡献至关重要。目前，英国温室气体IINVENTORY（GHGI）中不包括蓝碳栖息地，但是，政府间气候变化（IPCC）湿地补充剂（IPCC，2014年）包括量化和委托GHG排放和撤离的准则，包括与湿地类型的管理，包括SALTM和SALTM的管理，以及与SALT的管理相关联。其他蓝色碳栖息地，例如降潮和潮间带海洋沉积物，目前尚无将其纳入英国GHGI的机制。
预测出生体重的预测模型的开发和验证：个体参与者数据荟萃分析
约翰·阿洛蒂、1,2 露辛达·阿切尔、2,3 凯姆·IE·斯内尔、2,3 迪尤蒂·库马尔、1,2 雅克·马塞、4 莱恩·斯莱特纳、5 汉斯·沃尔夫、6 乔治·达斯卡拉基斯、7 齐藤茂、8 韦塞尔·甘泽沃特、6 秋秀、19 奥马·米斯特里、10 黛安·法勒、12菲奥诺拉·莫内, 13 张军, 14.15 保罗·T·塞德, 16.17 海伦娜·蒂德, 18 法布里西奥·达·席尔瓦·科斯塔, 19 雅典娜·P·苏卡, 20 梅兰妮·斯穆克, 21 塞尔吉奥·费拉扎尼, 22.23 西尔维娅, 22 普雷莫, 费德里科, 普雷莫 24 里纳特·加贝-本茨夫, 25 奇伊永田，26武田悟， 27 埃文·塞奎拉, 28 奥拉夫·拉佩尔, 29 何塞·吉尔赫姆·塞卡蒂, 30 雷切尔·凯瑟琳·莫里斯, 3 艾哈迈德·巴斯查特, 31 谢尔·萨尔维森, 32, 33 安格斯·卢克, 德斯·史密斯, 34 爱丽丝·朗博尔德, 36 马林·范·格尔德, 37 阿里·库马拉萨米, 1,2 约翰·金德姆, 38 塞波Heinonen, 39 Asma Khalil , 40,41 François Goffinet, 42,43 Sadia Haqnawaz, 44 Javier Zamora, 1,2, 4, Richard Thanga, Rileyna Drati, 3 1,2,46 国际妊娠并发症预测协作网络
认证计划和/或
除非另有规定，否则参考该文件的最新版本。 2.1 ISO/IEC 17011 – 合格评定 – 认可合格评定机构的认可机构要求 2.2 ISO/IEC 17029 – 合格评定 – 审定和核查机构的一般原则和要求 2.3 ISO 14065 – 审定和核查环境信息机构的一般原则和要求 2.4 ISO 14066 – 环境信息 – 审定和核查环境信息团队的能力要求 2.5 IAF MD 6:2014 – IAF 应用 ISO 14065:2013 的强制性文件 2.6 IAF MD 6 – IAF 应用 ISO 14065:2020 的强制性文件 2.7 IAF MD 14 – ISO/IEC 17011 在温室气体审定和核查中的应用（ISO 14065:2013）