XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息源
嵌入医学概念的多信息源
摘要。在改善公共医疗保健应用（例如计算机辅助诊断系统）方面，学习医学障碍的低维表示非常重要。现有方法依靠电子健康记录（EHR）作为其唯一的信息来源，并且不利用丰富的外部医学知识，因此它们忽略了医疗概念之间的相关性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多信息源杂种信息网络（HIN），以建模EHR，同时纳入了外部医学知识，包括ICD-9-CM和网格，以进行丰富的网络架构。我们的模型非常了解EHR的结构以及它所指的医学概念之间的相关性，并学习了语义反射医学概念的嵌入。在例外，我们的模型在各种医疗数据挖掘任务中都优于无监督的基线。
YouTube作为出血胶的信息源
口香糖出血是一个常见的牙齿问题，许多患者在线寻求有关该主题的健康相关信息。YouTube网站是搜索医疗信息的人们的流行资源。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。 因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。 使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。 在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。 视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。 全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。 使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。 大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。 最高覆盖范围是症状（95.33％）。 只有14.02％的视频被归类为“好”。 被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。 you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。最高覆盖范围是症状（95.33％）。只有14.02％的视频被归类为“好”。被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。不正确和内容不足会显着影响患者的身份和医疗决定。需要由牙科专业人员，组织和YouTube平台来花费努力，以确保YouTube可以作为出血胶的可靠信息来源。
免疫不平等：数据和信息源
2021年2月，英格兰公共卫生（PHE）发布了对国家免疫计划，国家免疫不平等策略和地方行动计划模板的卫生公平审计。卫生公平审计发现，全国免疫计划在整个人群中获得了很高的疫苗覆盖范围，但也发现了一些人口群体中疫苗覆盖率不平等的复杂情况。例如，给定组的免疫不平等有时在不同的疫苗接种计划中有所不同，这些不平等的大小因地区而异。作为卫生公平审计的一部分，开发了一种社会生态模型，以帮助识别和解决疫苗吸收不平等背后的一些复杂因素。这些因素包括社区，机构和政策因素，以及个人和家庭的健康信念以及知识。响应审计，PHE与利益相关者合作制定了国家免疫不平等策略和地方行动计划模板。本地行动计划模板旨在被本地团队使用，以确定可以采取的行动来减少健康不平等，并根据世界卫生组织（WHO）调整免疫计划的指南。本文档是为了补充不平等策略和当地行动计划模板的补充，因此应与这些文件一起阅读。本文档旨在总结为正在努力减少本地免疫不平等现象的当地团队使用的数据和信息源。它还包含案例示例，说明了本地NHS英格兰筛查和免疫团队如何使用本文档中的数据源来实施当地行动计划来减少免疫不平等。
检查飞行员在信息丰富的驾驶舱中的决策
飞行员需要根据一系列不同的信息源做出决策。飞行员经常面临的一个挑战是信息源之间相互冲突的信息。这项工作通过对 13 名飞行员（包括 7 名航空公司飞行员、3 名企业飞行员和 3 名 GA 飞行员）进行结构化访谈，研究了飞行员在面对相互冲突的信息时做出的决策。飞行员被问及他们在驾驶舱或驾驶舱中面对相互冲突的天气、交通和导航信息源的经历。此外，他们还被要求描述他们如何应对信息冲突，包括他们信任哪个信息源、他们最终采取了哪个信息源的行动以及他们为什么采取该信息源的行动。本文介绍了方法、结果以及对商用和军用航空的影响。
科罗拉多州人工智能（AI）法规：
“外部消费者数据和信息源”或“ECDIS”在本条例中是指人寿保险公司用来补充或取代传统承保因素或其他保险实践或建立保险实践中使用的生活方式指标的数据或信息源。该术语包括信用评分、社交媒体习惯、位置、购买习惯、房屋所有权、教育程度、执照、民事判决、法庭记录、与死亡率、发病率或长寿风险无直接关系的职业、消费者生成的物联网数据、生物特征数据以及保险公司或第三方从上述或类似数据和/或信息源获得的任何保险风险评分。
草稿寄生的 - 烯烃和预测模型...
D.“外部消费者数据和信息源”或“ ECDIS”是指本法规的目的，是生命保险公司使用的数据源或信息源来补充或取代传统的承销因素。该术语包括信用评分，信用记录，社交媒体习惯，购买习惯，房屋所有权，教育程度，许可，民事判决，法院记录，与死亡率，发病率或寿命风险，消费者的互联网互联网互联网，生物识别数据，生物识别数据和三级保险公司或第三名或第三名或第三名或第三名或第三名或第三名或第三名。ECDI不包括传统的承销因素。
基于信任的社交信号交易系统 - Lever AI
我们推出了 Lever AI，这是一种自主的人工智能交易系统，它利用社交情绪分析和动态信任评分来执行市场交易。Lever AI 探索社交媒体影响力与市场动向之间的关系，尤其是在加密货币和股票市场中。通过整合先进的自然语言处理和机器学习算法，Lever AI 研究如何量化社交情绪并将其用于交易决策。该系统的信任评分机制能够持续评估信息源，从而创建一个自我进化的信号验证框架。通过将技术分析与社交情绪相结合，Lever AI 提供了一种新颖的自动交易方法，可以适应不断变化的市场条件和信息源可靠性。
检查信息丰富的驾驶舱中的飞行员决策
飞行员需要根据一系列不同的信息源做出决策。飞行员经常面临的一个挑战是信息源之间相互冲突的信息。这项工作通过对 13 名飞行员（包括 7 名航空公司飞行员、3 名企业飞行员和 3 名 GA 飞行员）进行结构化访谈，研究了飞行员在信息冲突的情况下的决策。飞行员被问及他们在驾驶舱或驾驶舱中遇到天气、交通和导航信息冲突来源的经历。此外，他们被要求描述他们如何应对信息冲突，包括他们信任哪个来源、他们最终采取了哪个来源的行动以及他们为什么采取该来源的行动。本文介绍了商业和军用航空的方法、结果和影响。