XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System准确性
引用H.R Hanif，人工智能对医学诊断准确性的影响，EJCMPR。 2025; 4（1）：153-175。
a b s t r a c t早期诊断疾病是改善治疗结果的关键措施。人工智能通过使用临床数据，医疗图像和病史来帮助医生更快地识别疾病。例如，深度学习算法用于分析MRI和CT扫描等医学图像，并可以早日识别肿瘤。在2020年的一项研究中，人工智能模型比放射科医生更准确地诊断乳腺癌。AI系统可以通过处理来自医疗记录，测试结果和成像等各种来源的信息来提供更准确的诊断。例如，在诊断传染病时，AI可以同时回顾临床测试结果和临床症状，从而使医生能够更快，更自信地做出决定。这种高精度会导致医疗错误和改善治疗结果的减少，最终提高了患者满意度。不是科学家依靠传统和耗时的方法来测试和检查分子，而是通过数据分析和高级建模来鉴定具有很高潜力的分子。这些方法不仅减少了发现新药所需的时间，而且还大大降低了与之相关的成本。在优化药物生产过程时，可以看到AI的另一种应用。传统上，由于其多重复杂性和生产条件的变化变化，药物生产面临许多挑战。但是，使用AI系统，可以更精确地监视和控制生产过程。这些系统可以分析生产数据，并在达到最终产品之前识别和解决问题和缺陷。此外，AI能够通过使用预测模型来优化各种生产阶段并提高效率。因此，不仅提高了制造药物的质量，而且生产速度也提高了，这有助于降低成本并增加获得新药的机会。
放射科学家在增强诊断准确性和患者护理方面的作用
结论：放射学技术人员在卫生部门非常重要，因为他们将高科技成像工具的作用转化为患者的整体卓越治疗。药剂师的责任包括技术知识和患者护理，团队合作和专业精神，并专注于安全，包括专业精神的各个方面。在一年中，放射科医生将不得不解决并克服的挑战和创新，以实现改善诊断确认和护理结果的目标。通过教育，培训和工作场所支持的赞助，这个职业领域可以利用放射学技术人员在医疗保健环境中的优势。因此，它有助于保持此类专业人员的活跃，因此继续为不断创新的医学成像领域提供巨大的价值。放射技术专家的道路是持续教育，团队合作的道路，以及今天在有才华的练习中寻找晚餐的贡献，这是医疗保健行业改善的重要组成部分。关键字：角色，放射学，技术人员，增强，诊断，准确性和患者护理
血清素，化学素霉素免疫测定的准确性
在这项研究中，根据CDC标准进行了早期临床活性原发性，继发性和潜在梅毒的诊断。在这项研究中，所有梅毒患者均被证实患有梅毒感染。如果患者表现出一个或多个无痛的堂，则进行原发性梅毒的诊断。患者被证实患有皮肤和粘膜病变，均在整个人体中，有或没有区域淋巴结肿大，并且可以被诊断为继发性梅毒。在具有这些临床标准的患者的非骨骼和三骨血清学检测的阳性结果可能是诊断初级和继发性梅毒的基础。在去年遇到以下标准之一的在去年初期感染的无症状患者被诊断出患有早期潜伏的梅毒：1）在过去的12个月中，已记录了血清转化或四倍的非骨骼测试滴定器的四倍； 2）去年与原发性或继发性梅毒一致的症状； 3）与被诊断为确认或可能的初级或继发性梅毒或可能的潜在梅毒的伴侣发生性接触（独立记录了不到一年）；或4）在过去12个月中可能暴露后，对非股东和毛进行teponemal测试的阳性结果。 从2023年1月至11月，纳希丁·苏迪罗胡索多医院及其网络医院的性传播感染（STI）的个人被送往2023年1月至11月。。在去年初期感染的无症状患者被诊断出患有早期潜伏的梅毒：1）在过去的12个月中，已记录了血清转化或四倍的非骨骼测试滴定器的四倍； 2）去年与原发性或继发性梅毒一致的症状； 3）与被诊断为确认或可能的初级或继发性梅毒或可能的潜在梅毒的伴侣发生性接触（独立记录了不到一年）；或4）在过去12个月中可能暴露后，对非股东和毛进行teponemal测试的阳性结果。从2023年1月至11月，纳希丁·苏迪罗胡索多医院及其网络医院的性传播感染（STI）的个人被送往2023年1月至11月。将招募所有愿意参加研究并符合纳入标准的人群，包括具有性传播感染风险的人，将被招募为样本。不同意参加这项研究的患者将被排除在外。
电子系统中故障预测的基于自发的时间点过程模型：提高准确性和解释性
现有的用于预测电子设备故障率的模型通常会显示出差异，与实际测量相比，稳定时期的预测值较高，在流失期间的值较低。尽管它们经常用于模拟时间序列过程中的强度函数，但复发性神经网络（RNN）却难以捕获事件序列之间的长距离依赖性。此外，强度函数的固定参数形式可以限制模型的概括。为了解决这些缺点，提出了一种新颖的方法，利用注意机制在不依赖强度函数的情况下生成时间点过程。为了量化模型和现实分布之间的差异，模型使用Wasserstein距离来创建损失函数。此外，为了提高可解释性和概括性，使用一种自动机制来评估过去事件对当前发生的影响。比较测试表明，这种方法的表现超过了可能的可能性模型，而没有先前了解强度功能和类似RNN的生成模型，从而将相对错误率降低了3.59％，并将错误预测准确性提高了3.91％。
AI 和 CRISPR：提高基因编辑的准确性。
CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）为基因编辑提供了一种精确而强大的工具，彻底改变了基因工程。切割和修改特定 DNA 区域的能力在医学、农业和生物技术等领域具有巨大的潜力。然而，与任何技术一样，CRISPR 也存在挑战——尤其是在脱靶效应方面，即基因组的非预期部分被改变。为了应对这些挑战，人工智能 (AI) 发挥着越来越重要的作用，提高了基于 CRISPR 的基因编辑的准确性、效率和可预测性。本文探讨了 AI 和 CRISPR 如何协同工作以改善基因编辑结果，并讨论了这种动态组合的未来潜力 [1]。
•进行传入材料的物理计数，以确保准确性和完整性。
简介职位职位：材料控制器业务线：基于资产的非钻探部门：运营要求资格：材料处理，库存管理或供应链角色的经验。英语知识：是劳动关系：永久合同年经验：至少5年IT技能：Excel，Word，Outlook，对常见MS软件的熟悉。熟悉和练习在PC上操作。软技能：解决问题，团队合作，灵活性，具有交流性良好：ERP系统“企业资源计划系统”（例如SAP，Oracle）和仓库管理软件。位置：Georgetown/ VREED - EN -HOP div>
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性
疾病爆发对公共卫生系统构成了重大挑战，通常需要快速的反应策略来减轻广泛的健康和经济影响。传统的爆发预测和监视方法虽然有效，但通常缺乏处理和分析现代医疗保健生态系统中产生的大量异质数据的能力。机器学习（ML）在该域中提供了变革性的潜力，利用其处理大型数据集，识别复杂模式并提供实时见解的能力。通过整合电子健康记录（EHR），社交媒体饲料，气候数据和基因组序列等多种数据源，ML算法可以以前所未有的准确性来预测疾病爆发。已成功应用于预测流感趋势，而无监督的聚类技术已采用用于检测指示新兴感染性疾病的异常情况。此外，ML通过自动化数据处理管道，增强实时监控功能并促进爆发响应的资源优化来促进先进的公共卫生监视。尽管有这些进展，但在公共卫生监视中采用ML并非没有挑战。与数据隐私，道德考虑，算法解释性以及与现有公共卫生基础设施集成有关的问题仍然是重大障碍。本文强调了ML在转变公共卫生监测中的关键作用，重点是其在疾病爆发预测中的应用。解决这些挑战需要一种多学科的方法，结合了健壮的数据治理框架，改善算法透明度以及技术开发商与公共卫生利益相关者之间的合作。它强调了持续创新，监管支持和道德考虑在推进全球卫生安全解决方案方面的重要性。
Tiktok运动中社会影响理论的见解使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
机器学习（ML）正在通过简化健康保险费的预测来重塑医疗保险，从而使保险公司可以为消费者提供更多个性化和高效的服务。本文介绍了一种基于回归的新型模型，旨在根据个人特征准确预测健康保险成本，从而弥合保险公司与保单持有人之间的差距。利用人工神经网络（ANN），该模型考虑了关键因素，包括年龄，性别，体重指数，受抚养人的数量，吸烟状况和地理位置，以更精确地预测高级成本。我们的方法证明了对传统方法的进步，在实验试验中实现了92.72％的预测准确性。这种高性能强调了该模型提供量身定制的高级估计的能力，从而通过提供公平和数据驱动的定价来提高客户满意度。这项研究进一步通过关键绩效指标来评估模型的功效，确认其稳健性和实用性适用于旨在采用ML进行个性化医疗保险的保险公司。拟议的模型有助于数字健康保险领域，为当今技术驱动的医疗保健景观中的保险公司和消费者提供了可扩展且数据丰富的方法。
公司财务困扰预测模型的准确性...
摘要本研究旨在获得Altman Z-Score，Zmijewski和Grover模型的准确性的证据，以预测印度尼西亚基础设施部门的财务困扰公司。此外，研究还旨在在公司进行财务预测困扰时获得最准确的模型证明。本研究使用以2018 - 2021年期间上市的基础设施部门公司的年度财务报表的形式进行的辅助数据，总共有26家公司的总样本。结果表明，Zmijewski模型成为一个预测模型，其精度最高为88.46％，这是由I型最低误差率为25％和II型的最低误差率，而II型的误差率为9.09％。因此，Zmijewski模型是印度尼西亚基础架构公司中使用的更合适的预测模型。关键字：预测模型，财务困扰，准确性，基础架构