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人工智能的发展及其准确性......
智能手机应用程序已被提议作为诊断性自我监测工具。痤疮是一种非常常见的慢性多因素皮肤病，以突发性发展，主要影响年轻人。评估痤疮严重程度和识别病变对于治疗选择（治疗取决于痤疮的严重程度和类型）、跟踪患者改善/发展和评估治疗效果非常重要。然而，有时很难找到皮肤科医生，对患者的随访不规律，治疗的遵守情况不佳。
大面积特征和准确性...
德国汉诺威莱布尼茨大学摄影测量与地理信息研究所 jacobsen@ipi.uni-hannover.de 第一委员会，第一工作组 I/4 关键词：DHM、卫星图像、InSAR、分析 摘要：大面积覆盖高度模型主要基于光学和合成孔径雷达 (SAR) 空间图像。通过光学图像自动匹配确定的单个物体点的垂直精度在 1.0 地面采样距离 (GSD) 范围内，但这与高度模型的精度并不相同。除长波长 SAR 数据、P 波段和 L 波段外，所有高度模型最初都是数字表面模型 (DSM)，而不是最常要求的数字地形模型 (DTM)，其裸地高度必须通过过滤生成。此外，高度模型受插值的影响，从而降低了几何质量。分析了大面积覆盖高度模型的精度和特性，包括确定方法对细节的影响。此外，绝对精度还受地理参考质量的影响，地理参考质量部分基于直接传感器方向，部分基于地面控制点 (GCP) 或间接基于其他现有高度模型。对高度模型分辨率最重要的影响是 DHM 的点间距，但如果数据处理不当，细节也会丢失。所有高度模型在陡峭地形中的精度都较低，光学图像的匹配受物体对比度的影响，而 SAR 受重叠的影响。因此，高度模型中的空白通常会被其他数据填充，从而导致更多的异质性。1.简介
灵活性与准确性之间的挑战
本研究批判性地审视了互联网在尼日利亚新闻业发展中的作用，强调了互联网的利弊以及对该领域的更广泛影响。该研究以技术决定论为基础，通过二次数据分析采用话语分析方法，探讨了数字进步如何重塑新闻实践。研究结果表明，虽然互联网提高了编辑的灵活性和可访问性，但也造成了速度和准确性之间的矛盾，给新闻专业人士带来了重大挑战。此外，该研究强调了互联网的双重性质，既是进步的催化剂，也是行业内的潜在颠覆者。通过对这些动态进行细致的分析，这项研究为正在进行的数字新闻讨论做出了贡献，为尼日利亚不断发展的媒体格局提供了新的见解。这项研究的新颖之处在于它批判性地评估了互联网是一把“双刃剑”，全面了解了互联网的矛盾影响，并提出了可持续数字新闻实践的新观点。
水银血压计替代品的准确性
示波测量装置通常称为自动装置，除了将袖带放在手臂上并记录数字血压读数外，不需要观察员参与。袖带以电子方式充气和放气。设备中的传感器可感测肱动脉壁产生的压力波。随着袖带压力的释放，压力波幅度增加并在平均动脉内压 (MAP) 处达到峰值，然后再次下降。示波测量装置可检测到最大幅度点 (MAP)。压力波上没有明显的 SBP 和 DBP 点，因此使用算法以电子方式计算收缩压和舒张压。例如，收缩压可能计算为 50% MAP 点和 80% 舒张压点，或者比率可能是 SBP 为 40%，DBP 为 5% (Jilek and Fukushima 2005)。然后将结果显示在数字读数上。市场上有数百种由不同公司生产的设备，这些公司将平均动脉压转换为舒张压和收缩压的算法是专有的。没有关于特定设备使用的特定算法的信息。
提高物理现象建模的准确性
在建立物理现象或过程的模型时，科学家不可避免地要在模型的简单性（定性-定量变量集）和准确性之间做出妥协。数百年来，定律的直观简单性证明了提出它的科学家的物理思维的天才和深度。目前，对周围世界和新发现的物理现象有更深的物理理解的渴望促使研究人员增加模型中考虑的变量数量。这个方向导致选择不准确甚至错误模型的可能性增加。本研究描述了一种估计测量精度极限的方法，其中考虑了模型构建阶段在存储、传输、处理和观察者使用信息方面的信息。由于模型中存储的信息量有限，这个限制允许您选择最佳变量数以最好地再现观察对象，并计算测量理论中模型与所研究现象之间的阈值差异的精确值。我们考虑两个例子：声速的测量和物理常数的测量。
提高量子的准确性和效率...
仍在成熟的噪声中尺度量子 (NISQ) 技术在可有效实施的算法方面面临严格的限制。在量子化学领域，变分量子本征解 (VQE) 算法已经变得无处不在，并且有许多变体。或者，基于哈密顿矩展开的技术的量子变体开辟了一条有前途的新途径，特别是连通矩展开 (CMX) 和 Peeters-Devreese-Soldatov (PDS) 能量函数。这些方法的共同点是，在准备用于计算必要矩的近似基态后，估计基态能量的准确性取决于准备状态和真实基态之间的重叠程度。因此，我们使用 ADAPT-VQE 算法来测试浅电路构造策略，以增加与精确基态的重叠，并通过本文报告的 PDS 和 CMX 基态能量的显着准确性改进得到验证。我们还表明，我们可以利用要测量的项在不同时刻高度重复这一事实，从而大幅减少必要的测量次数。通过将此测量缓存与阈值相结合，该阈值根据其相关的标量系数确定是否要测量给定项，我们观察到电路实现的数量进一步减少，同时允许可调精度。
准确性和反应时间的性别差异
成人人群中的性别之间存在抽象的小但牢固的认知差异。研究儿童认知中的性别差异可以使这些差异在何时，何时何地出现在发展中。在这里，我们专注于工作记忆的差异，因为它在为儿童的广泛复杂认知任务和发展成果的基础上提供了重要性。在工作记忆的标准测试（N-BACK）上使用两个级别的难度，古巴的104 6至7岁儿童的数据表明，男孩的反应时间更快，但女孩提供了更准确的反应。男孩和女孩之间具有可比的真实正率，准确性和反应时间的性别差异仅限于假阳性反应。在考虑速度准确性交易之后的任务困难级别之间的性别差异是一致的。我们认为，避免误报需要抑制性控制特别强大的作用，并且这是根据与男孩的成熟时间表不同的成熟时间表中出现的，在支持该功能的大脑领域的发展中，以定量和定性的差异为基础。
多评价者临床准确性研究
抽象目标我们研究了区域脑量的定量报告（QReport）是否可以提高放射学家对检测体积损失的准确性和信心，并在阿尔茨海默氏病（AD）和额叶痴呆症（FTD）中与单独进行视觉评估相比。方法我们的强制选择多评价临床准确性研究使用了16名AD患者，14名FTD患者和15个健康对照的MRI；年龄范围52 - 81。我们的QReport提交给具有区域灰质量的评估者，该评分者是针对规范人群数据的百分位数（n = 461）。具有不同放射学经验的九个评估者（每个：顾问，注册者，“非临床图像分析师”）对每个案例进行了两次评估（有或没有QReport）。评估者对临床和人口统计学信息视而不见；他们将扫描分类为“正常”或“异常”，如果“异常”为“ AD”或“ FTD”。结果QReport提高了所有评估者的检测体积损失和AD的灵敏度（分别为p = 0.015*和p = 0.002*）。使用QReport时仅顾问组的准确性显着提高（p = 0.02*）。总体而言，与“黄金标准”的评估者一致性（Cohen'Sκ）不受QReport的显着影响；只有顾问组显着改善（κs 0.41➔0.55，p = 0.04*）。Cronbach的互议协议的alpha从0.886提高到0.925，对应于从“良好”到“优秀”的改进。•顾问神经放射学家的评估准确性和一致性（KAPPA评分）通过使用定量萎缩报告可显着提高。结论我们的QReport引用了单个主体结果对规范性数据，以及视觉评估提高了敏感性，准确性和互及以检测体积损失的一致性。QReport在顾问中最有效，这表明需要经验来完全受益于定量分析提供的其他信息。关键点•使用定量报告以及常规的视觉MRI评估，提高了仅检测体积损失和AD与视觉评估的敏感性和准确性。•对视觉定量MRI萎缩报告的第一次多评价者放射学临床评估，用于痴呆症的诊断辅助。
人工智能系统声明的准确性以及解释准确性的类比如何影响人类对该系统的依赖
人工智能系统越来越多地被用于支持人类决策。适当地遵循人工智能建议非常重要。然而，根据现有文献，用户通常对人工智能系统的依赖程度过低或过高，这导致团队绩效不佳。在这种情况下，我们通过对比贷款预测任务中系统信息的缺乏与系统准确性的存在来研究所述系统准确性的作用。我们通过调查数字能力水平并借助类比来解释系统准确性，探索人类理解系统准确性的程度如何影响他们对人工智能系统的依赖，这是一项首创的受试者间研究 (𝑁 = 281)。我们发现，用类比来解释系统的所述准确性并不能帮助用户适当地依赖人工智能系统（即，用户倾向于在系统正确时依赖系统，否则依赖自己）。为了消除对类比领域的主观态度的影响，我们进行了一项受试者内研究（𝑁 = 248），其中每个参与者都从事来自不同领域的基于类比的解释的任务。第二项研究的结果证实，用类比来解释系统的准确性不足以促进在贷款预测任务中对人工智能系统的适当依赖，无论个人用户有何差异。根据我们从这两项研究中得出的结论，我们推断，对人工智能系统的依赖不足可能是由于用户高估了自己解决给定任务的能力。因此，尽管熟悉的类比可以有效地提高系统所述准确性的可理解性，但对系统准确性的更好理解并不一定会导致系统依赖性和团队绩效的提高。