XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System准确性
仪表板燃油经济性显示的准确性
油价上涨一直是司机们的一大担忧，尤其是数百万人选择夏季自驾游作为首选出行方式。许多车辆都配备了车载燃油经济性显示屏，包括“剩余里程”估算值，司机可以依靠该显示屏决定何时加油。然而，如果系统提供的信息不准确，司机可能会错误地估计油箱中还剩下多少燃油。本项目研究了车载燃油经济性估算值和行驶里程值（又称“剩余里程”）显示的准确性。
数字印象的准确性是部分义齿
该研究的目的是通过对基台适应程度的体外研究来评估可移动部分义齿中数字印象的精度。肯尼迪III类模型，在43和47元素之间具有假肢空间，分别在米西奥 - 胶囊和扣带区域中具有壁ni。在亚组浓度和conm中进行了常规印象，而数字扫描是在DIGC和DIGM中进行的。使用石膏和树脂型号上的蜡技术制造了简化的钴 - 铬合金框架。通过用冷凝硅硅硅酮打动壁ni，定性评估穿孔，并在横截面后立体显微镜下定量测量霉菌厚度来评估结构的适应程度。常规适应性在实验组中更为普遍。conce显示出较高的平均基台适应程度，而conm的平均值较低。研究因素，印象技术和基台座椅的类型在统计学上没有显着意义，并且变量之间没有相互作用。咬合和扣带式基台测量点没有统计学上的显着差异。数字扫描在基台适应方面产生了更好的结果，基台座椅和金属结构之间的平均间隙较小，因此在临床上可以接受。基座座和印象技术的类型对基台适应没有统计学上的显着影响。印象技术并不代表影响不同测量点上咬合和扣带扣基台适应的因素。
提高脑冲程预测准确性
摘要： - 脑卒中预测中的研究至关重要，因为它可能导致早期检测技术和干预措施的发展，从而增强了中风受害者的预后。早期检测和干预可以帮助最大程度地减少中风造成的损害，降低长期并发症的风险，并提高中风生存的人的一般生活质量。此外，中风预测的研究可以帮助识别风险因素并提高对中风根本原因的理解，从而导致更好的预防策略的发展。对脑冲程预测的研究正在进行中，并导致了各种模型和工具的开发，以预测中风的风险和早期检测。但是，这些工具在临床实践中的实施和使用取决于几个因素，例如资源的可用性，特定的医疗保健系统以及在医疗保健提供者和患者中对这些工具的认识和接受程度。通常，风险预测模型可用于快速识别中风高风险的人，并针对预防干预措施，例如生活方式改变，药物管理和筛查。早期检测工具可用于快速识别中风症状并启动适当的治疗方法，这可以改善中风患者的预后。但是，重要的是要注意，这些模型和工具的研发正在进行中，并且它们在临床实践中的使用不断评估和更新。在临床实践中，这些工具可能需要花费一些时间，并看到它们的现实影响。本研究论文的重点是使用一系列机器学习算法（例如逻辑回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），Gaussian Naive Bayes（GNB），Bernoulli Naive Bayers（BnB）（BnB）和A clastif。这项研究的主要重点是比较数据的有效性，因为数据显着不平衡。我们在这项研究中使用了评估指标来评估模型预测的准确性，精度，召回和其他关键绩效指标。接收器操作特征曲线（AUC），少数族类的准确性和多数级别的准确性用于评估方法。
Kodama：通过准确性最大化的知识发现
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数据质量和机器学习预测准确性
该数字总结了在填补所有未报告类别的空白之前和之后的排放概况，用于从1,972家公司的9,518个观察结果样本中，这些发现揭示了2010-2019年彭博数据集中范围3的组成3，如第4.2节所述。
中心诊断测试准确性研究：STARD-AI...
摘要 引言 诊断准确性研究报告标准 (STARD) 的制定是为了提高诊断测试准确性研究报告的完整性和透明度。然而，其当前形式 STARD 2015 并未解决以人工智能 (AI) 为中心的干预措施所提出的问题和挑战。因此，我们提出了一个针对 AI 的 STARD 清单版本 (STARD-AI)，该版本侧重于报告 AI 诊断测试准确性研究。本文介绍了开发 STARD-AI 的方法。 方法与分析 STARD-AI 清单的开发可分为六个阶段。 (1) 已进入项目组织阶段，在此期间成立了项目组和指导委员会； (2) 在文献综述、患者和公众参与和参与活动以及国际专家的在线范围界定调查之后，项目生成过程已经完成； (3) 三轮修改后的德尔菲共识方法正在进行中，最终将在专家的电话会议共识会议中结束； (4) 随后，项目组将起草初步的 STARD-AI 清单和随附文件； (5) 将在专家用户中开展试点，以确定不清楚或缺失的项目。这一过程包括调查和半结构化访谈，将有助于编写解释和阐述文件； (6) 在完成手稿后，该小组将努力制定有组织的传播和实施战略，以最大限度地提高最终用户的采用率。 伦理与传播 伦敦帝国理工学院联合研究合规办公室已授予伦理批准（编号：19IC5679）。传播策略将针对五组利益相关者：（1）学术界、（2）政策、（3）指南和法规、（4）行业和（5）公众和非特定
格罗宁根大学人工智能的准确性......
对患者护理的影响 自动检测增强冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 中的钙化的能力有可能减少用户的差异并使结果标准化，帮助放射科医生区分支架和钙化，并专注于更重要的任务。越来越多地使用各种人工智能技术有可能改善工作流程和/或诊断准确性；识别冠状动脉钙化 (CAC) 是实现该目标的一步。自动 CAC 检测可以帮助诊断人员快速将注意力集中在感兴趣的病变上，帮助解释冠状动脉管腔，并提供安全网，以免忽视细微病变，这对于受训人员或 CCTA 解释经验有限的人尤其有价值。未来的深度学习 (DL) 算法能够自动从对比增强 CCTA 中得出钙化评分，有可能通过省略非对比钙化评分来减少辐射暴露。
在 AI 决策中权衡准确性和可解释性
1 英国曼彻斯特大学曼彻斯特学术健康科学中心健康信息学中心、信息学、成像和数据科学部、2 英国曼彻斯特大学曼彻斯特学术健康科学中心健康科学学院 NIHR 大曼彻斯特患者安全转化研究中心、3 英国曼彻斯特大学健康科学学院药学和验光部、4 英国曼彻斯特大学健康科学学院人口健康、卫生服务研究和初级保健部、5 美国明尼苏达州圣保罗杰斐逊中心、6 英国威姆斯洛信息专员办公室、7 英国曼彻斯特大学法学院、人文学院、8 英国曼彻斯特公民陪审团 CIC
利用人工智能改变财务报告：提高准确性
摘要 人工智能 (AI) 技术的进步正在推动财务报告领域发生深刻变革。本综述探讨了人工智能对财务报告的革命性影响，特别关注提高准确性和及时性。机器学习、自然语言处理和预测分析等人工智能驱动的技术正在重塑传统的财务报告流程。这些技术使组织能够自动执行日常任务、分析大量财务数据并以前所未有的速度和准确性提取有价值的见解。通过利用人工智能，组织可以简化数据收集、验证和分析，从而减少人工错误并提高财务报告的整体质量。人工智能在财务报告中的一个主要优势是它能够识别人类分析师可能忽视的财务数据模式和异常。机器学习算法可以检测金融交易中的违规行为、标记潜在风险并增强欺诈检测能力，从而增强财务报告的完整性和可靠性。此外，人工智能驱动的自然语言处理 (NLP) 算法使组织能够从非结构化数据源（例如财务报表、监管文件和新闻文章）中提取相关信息。通过分析文本数据，NLP 算法可以产生见解
EPA 不监督氡气检测的准确性和可靠性
我们为何进行此项评估 美国环境保护署 (EPA) 估计，美国每年约有 20,000 例肺癌死亡与室内接触氡有关。了解室内氡水平是否升高的唯一方法是测试室内空气。此次评估的目的是确定 EPA 如何确保氡测试设备和氡实验室提供准确可靠的室内氡水平数据。背景 氡是一种天然气体，通过房屋下方气体的移动，氡从岩石和土壤中渗出到房屋的空气中。当氡无法分散时，它会在室内积聚到更高的浓度。氡会附着在室内空气中的微小灰尘颗粒上，这些颗粒很容易被吸入肺部并粘附在肺内壁上。如需更多信息，请联系我们的国会、公共事务和管理办公室，电话：(202) 566-2391。要查看完整报告，请点击以下链接：www.epa.gov/oig/reports/2009/ 20090512-09-P-0151.pdf