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World File Search System准确性
对人工智能（AI）模型在皮肤病学诊断和与皮肤科专家进行比较中的准确性（AI）的评估
生成人工智能（AI）的最新进展已扩大了皮肤病学内诊断支持方面的应用，但其临床准确性需要进行持续的评估。这项研究使用30个数据集，将三种高级AI模型，Chatgpt-4O，Claude 3.5 SONNET和GEMINI 1.5 PRO的诊断性能与经过董事会认证的皮肤科医生的诊断性能进行了比较，使用了30个案例的数据集，其中包含各种皮肤病学条件。AI模型表现出可与专家的诊断准确性相当，有时甚至超出了专家的诊断精度，尤其是在罕见和复杂的情况下。统计分析显示，AI模型和皮肤科医生之间的准确率没有显着差异，表明AI可以作为皮肤病学实践中有价值的补充诊断工具。限制包括较小的样本量和潜在的选择偏差。但是，这些发现强调了AI诊断能力的进展，支持了更大的数据集和各种临床方案的进一步验证，以确认其实际实用性。
生物地球化学信息的神经网络（BINN），以提高模型的准确性
Haodi Xu 1, † , Joshua Fan 2, † , Feng Tao 3, † , Lifen Jiang 1 , Fengqi You 4 , Benjamin Houlton 3 , Ying
最新大型语言模型在回答牙科多项选择问题时的准确性：比较研究
Chlorella ufgaris具有抗氧化剂，抗菌和抗炎特性，以及对于保持肠道菌群平衡很重要的益生菌。观点是测试用微藻和/或益生菌补充肉鸡的性能，免疫力和肠道微生物群的影响。实验设计是在4x2阶乘方案中随机块中的，其中四个级别的c。vulgaris（0; 0.25; 0.50和1％）与商业益生菌相关或不相关，每个实验单位的复制为5只鸡。结果表明，益生菌改善了饲料的转化。益生菌仅在0.25％C中增加了生产率指数。补充寻常。用益生菌喂养的鸡在42天大的时候脾脏重量减轻，但不同的治疗方法不会改变血清抗体。采样年龄对香农指数所涉及的属和多样性的数量所解决的丰富度具有重大影响。鸡肉肠道中最丰富的门是结实的，其次是细菌和蛋白质细菌。双歧杆菌属。在第42天接受1％微藻和益生菌的Ani-Mals中发现，这表明该属从补充微藻中受益。得出的结论是益生菌和c。Quelgaris有可能提高性能，而不会引起免疫力和盲肠微生物群的重大变化。
Kodama：通过准确性最大化的知识发现
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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。
使用多壳自由水重建显著提高大脑年龄估计的准确性
图 4 脑年龄和观察年龄的散点图。该图报告了通过留一交叉验证获得的预测以及受试者的观察年龄。黑线代表身份线。10 次重复 10 倍交叉验证的完整散点图集如图 S5 所示
评估野外的顺序建议：关于离线准确性，点击率和消费的案例研究
摘要。顺序建议问题近年来已经增加了研究兴趣。我们对实践中连续算法的有效性的了解是有限的。在本文中，我们在视频和电影流平台上报告了A/B测试的结果，在该平台上，我们根据非顺序，个性化的推荐模型以及基于受欢迎程度的基线对顺序模型进行了测试。与我们从前面的离线实验中期望的相反，我们观察到基于受欢迎程度和非顺序模型导致了最高点击率。但是，就建议而言，在观看时间方面，顺序模型是最成功的模型。我们的工作指出了顺序模型在实践中的有效性，但它也使我们想起了有关（a）经典离线评估的有时含义的预测能力的重要开放挑战，以及（b）优化点击率率的建议模型的危险。
跨孔CT方法在地质灾害中的准确性统计评估
摘要摘要喀斯特地质危害对广东港大湾大湾地区的城市建设和地下太空发展和利用构成了重大挑战，尤其是在广州和深圳。喀斯特探索通常涉及通过钻探和地球物理信息结合识别和评估洞穴。近年来，跨孔计算机断层扫描（CT）地球物理方法由于其易于运行和获得地质信息的能力而广泛用于大湾地区的喀斯特勘探中。但是，该方法在识别洞穴方面的准确性仍需要进行定量评估。本文使用模型因子方法对统计分析了大量有关喀斯特钻孔和探索的数据，跨孔CT喀斯特识别的准确性进行了统计分析。结果表明，该方法可以准确检测到洞穴屋顶，地板和高度的埋入深度，平均误差小于5％。洞穴屋顶埋入深度的预测准确性仅具有极低的变异性，只有5％，而洞穴高度的预测精度具有中等变化，超过35％。交叉孔CT喀斯特识别方法的精度稳定性令人满意，并且不受CT方法类型，洞穴填充条件，发射和接收点距离，钻孔类型，洞穴屋顶厚度，钻孔距离和验证孔距离等因素的影响。最后，分析证实了预测洞穴高度的模型因素遵循威布尔分布。本文还对当前的跨孔CT方法进行了简单的校正，该方法将模型的平均准确性提高了4％，并使变异性降低了3％，而不会增加计算复杂性。研究结果可以为喀斯特地区的喀斯特洞穴探索和风险评估提供理论支持。
使用合成数据微调Yolov10进行订单准确性验证
图8：MAP50未经合成数据训练的数据的结果与使用合成数据集训练的数据，仅根据真实图像进行评估。合成数据仅用于显示适配器（第2类）。包括合成数据还改进了其他类别的MAP50。
在嘈杂的协作点云获取环境中，基于准确性的传感器奖励
摘要 - 在Point-Cloud获取环境中的常见挑战，例如实现安全性和自动驾驶，是确定传感器和工人的放置以及要支付给他们的奖励。游戏理论可作为一种非常强大的工具，用于确定部署的传感器和工人的适当奖励的问题，并且先前的一些研究提出了使用游戏理论来确定奖励的方法。但是，这些方法并未考虑AI对下游任务的识别准确性的影响，以开发这些适当的奖励。在本文中，我们通过考虑AI的识别准确性提出了游戏理论的新特征功能。为了定义我们的功能，我们研究了观点数量和点云的噪声水平如何影响分类精度。此外，我们分析了识别模型通过使用Shap重点关注的点云的哪一部分，这是一种基于Shapley值改善机器学习的方法。索引术语 - 点云，特征功能，莎普利值，shap，零拍点云识别模型