XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System准确性
人机协作提高了技能标记速度，但降低了准确性
人工智能方法正在不断进步，在游戏相关任务（例如国际象棋）上超越人类。下一阶段预计将是人机协作；然而，关于这一主题的研究好坏参半，需要更多的数据点。我们通过研究人机协作在常见的管理教育任务上的表现，为这一新兴文献增添了新内容。教育是与人工智能相关的一个特殊领域，在实践中采用人工智能方法的速度很慢，因为担心教育事业失去人文关怀，而且由于对个人职业和发展轨迹的影响，对质量标准提出了要求。在这项研究（N = 22）中，我们设计了一个实验来探索人机协作对使用美国共同核心分类法中的技能标记教育内容任务的影响。我们的结果表明，与未使用 AI 的对照组相比，实验组（使用 AI 建议）在执行标记任务时节省了大约 50% 的时间（p << 0.01），但牺牲了 7.7% 的召回率（p = 0.267）和 35% 的准确率（p= 0.1170），AI+人类组介于单独使用 AI（性能最低）和单独使用人类（性能最高）之间。我们进一步分析了这项 AI 协作实验的日志数据，以探索在什么情况下人类在接受建议时仍会行使他们的辨别力。最后，我们概述了这项研究如何帮助在教育领域实施 ChatGPT 等 AI 工具。
在公共量子计算机上测试量子比特旋转的准确性
我们分析了 IBM 提供的公共量子计算机上 π /2 量子比特旋转测试的结果。我们测量绕随机轴旋转 π /2 的单个量子比特，并积累了大量结果统计数据。在不同设备上执行的测试表明，与理论预测存在系统性偏差，偏差程度达到 10 – 3 级。由于脉冲生成的非线性，超过 5 个标准差的一些差异无法通过简单的校正来解释。偏差幅度与门的随机基准测试相当，但我们还观察到明显的参数依赖性。我们讨论了偏差的其他可能原因，包括单量子比特空间以外的状态。对于在不同时间使用的各种设备，偏差具有相似的结构，因此它们也可以用作诊断工具，以消除不完善的门实现和对所涉及物理系统的忠实描述。
引用：Li Q，Tan J，Xie H等。评估眼科机器人机器人的准确性多发性失明 - 导致眼部疾病：多中心
抽象的介绍在过去十年中，已经研究了几种机器学习（ML）算法，以评估其在检测语音疾病中的功效。文献表明ML算法可以高精度检测语音障碍。这表明ML有可能协助临床医生对语音疾病的分析和治疗结果评估。尽管进行了许多研究，但算法尚无足够可靠的算法来在临床环境中使用。通过这篇综述，我们旨在通过确定标准的音频任务，声学特征，处理算法和影响这些算法功效的标准音频任务，处理算法和环境因素，以确定在临床环境中抑制ML算法使用的关键问题。方法我们将搜索以下数据库：科学，Scopus，Compendex，Cinahl，Medline，IEEE探索和embase。我们的搜索策略是在大学图书馆工作人员的协助下制定的，以适应不同的句法要求。文献搜索将包括2013年至2023年之间的时期，并将仅限于用英语发表的文章。我们将排除社论，正在进行的研究和工作论文。将使用“系统评价和元分析范围的范围扩展”系统进行搜索数据的选择，提取和分析。同一系统也将用于综合结果。伦理和传播本范围的审查不需要伦理批准，因为审查仅由同行评审的出版物组成。这些发现将在与语音病理学有关的同行评审出版物中介绍。
将人类认知心理学应用于人工智能的可能性，以改善皮肤病学诊断及其准确性
摘要探讨了人类思想和认知心理学的状态，模式识别是我们表现出色的技能。新皮层是仅在哺乳动物中发现的大脑的最外部部分，是造成这种能力的原因。随着高级神经网络的发展，人类可以更好地处理视觉和听觉模式。能够寻找模式通常被认为是我们认为是卓越模式处理（SPP）的一部分。随着我们的发展，我们的能力变得越来越复杂，从而创造了人工智能。人工智能席卷了世界，是创造和认可的很大一部分。AI对于标准模式识别任务而言是值得注意的，因为它具有大量数据和数据驱动的机器学习的进步。但是，AI内部存在很大的差距，可以克服其达到人类水平的技能处理能力。这创建了一个问题，即我们如何通过将认知心理学原理应用于AI并推进模式处理系统以及是否可能建立跨越差距的桥梁。如果可能的话，它可以提高医疗保健中AI诊断能力的准确性和精度吗？
10 g单丝的准确性用于临床筛查印度种群中糖尿病周围神经病的临床筛查
糖尿病是一种全球流行病，印度人口的患病率显着较高[1]。众所周知，糖尿病会导致各种并发症，糖尿病周围神经病（DPN）是最严重的[2]。研究报告说，约有50％的糖尿病患者有发展DPN的风险[3]。一项先前的研究报告了印度糖尿病人口中DPN的患病率为18-61％，这是糖尿病足综合征和溃疡病的患者的主要因素[4]。还报道说，DPN由于其使人衰弱的并发症导致所有领域的生活质量差，因此对糖尿病患者施加了重大的经济负担[5，6]。DPN导致严重的神经功能障碍，导致感觉改变和保护意义的丧失。由于分布更具外围性，因此由于没有完整的感觉反馈疾病潜在的感觉反馈而施加的足底压力，脚部受伤和并发症的风险更高。因此，早期筛选成为最大的价值。有用于临床和研究目的的多种定性和定量DPN筛选工具。用于DPN的金色标准工具是神经传导研究（NCV）[7]。但是，在大多数印度卫生设置中，NCV的使用非常昂贵。因此，NCV并不是社区健康中DPN工具的选择。社区中广泛使用的临床工具包括筛选问卷，可以表明具有可靠性和灵敏度的DPN的可能性。一种常用的工具是密歇根州神经病筛查仪器（MNSI），由两个部分组成。部分“ a”由一个自我管理的查询范围组成，以了解病史和症状，并且“ B”部分由身体检查组成，包括评估保护感（使用10 g单丝）和振动（使用BiotheSiiomer）。这是经济易用的临床实践，但可能会有次要的错误。尽管这些问卷可能需要更多的时间，并且缺乏客观措施的精度，但它们适用于临床诊断。与NCV相比，目前可用于DPN的最可靠，最灵敏的非侵入性客观仪器是一种振动压力阈值设备或生物效率计，可产生量化的结果，也可以帮助分层DPN的严重程度[8]。此外，Weinstein 10 G单丝在印度的主要社区医疗环境中广泛使用，因为它具有成本效益且易于使用，可用于与MNSI（例如MNSI）结合使用DPN筛查的临床评估。使用DPN对NCV进行了10 g单丝的可靠性和有效性[9]。各种研究报告了单丝测试在筛选DPN中的有效性。据报道，它在临床使用方面非常有效。Weinstein Monofilagent施加的压力为10 g，任何普通人都应检测到排除DPN的存在，并且已经使用了很高的成功。因此，但是，由于其在给定的地理区域中糖尿病患者的人口，社会，种族，宗教和职业特征的差异，可能会引起人们对其敏感性的关注。否研究报告了关于地理变化中DPN的10 g单丝测试的灵敏度和特异性的发现。根据我们的临床经验，我们了解到，由于影响印度这样的国家的各种因素，由于各种因素影响了生活方式，因此使用10 g单丝DPN的准确性可能会受到质疑。例如，足底筋膜的厚度可能有所不同，使用鞋类的变化，个人护理，诸如长期存在等职业等。尤其是，印度人口的社会人口统计学特征有所不同，这可能会影响DPN的10 g单丝准确性，并且文献中存在差距，暗示没有这种发现。该研究假设，在MNSI“ B”中，可以针对更可靠的VPT生物仪进行测试，认为10G单菲尔可能无法准确地评估印度人群中DPN的临床评估。
人工智能在医学中的应用 人工智能生成的临床摘要不仅需要准确性
不受 FDA 监管的总结 总结临床数据的大型语言模型代表了一个广泛的类别。临床上已经可用的较简单的临床文档工具可以根据音频记录的患者会诊情况创建 LLM 生成的摘要。更复杂的决策支持 LLM 正在开发中，可以总结整个电子健康记录 (EHR) 中的患者信息。例如，LLM 可以总结患者最近的就诊记录和实验室结果，以在预约之前创建最新的临床“快照”。他们可以将许多冗长的放射学报告压缩为一个易于审查的段落。或者 LLM 可以描述患者在过去一年中接触的所有抗生素。当前的 EHR 是为文档和计费而构建的，信息访问效率低下，内容冗长，需要剪切和粘贴。这种糟糕的设计会导致医生倦怠和临床错误。 1 如果实施得当，LLM 生成的摘要将带来显著优势，并最终取代许多点击式 EHR 交互。然而，这也有可能对患者造成伤害，因为执行摘要的 LLM 不太可能受到 FDA 医疗器械监管，并且可能在没有安全和功效保障的情况下进入诊所。事实上，FDA 临床决策支持软件的最终指南——在 ChatGPT 发布前 2 个月发布——为 LLM 如何避免 FDA 监管提供了无意的“路线图”。2 即使是执行复杂摘要任务的 LLM 也不会明确符合设备条件，因为它们提供的是基于语言的一般输出，而不是疾病的特定预测或数字估计。通过仔细实施，我们预计许多总结临床数据的 LLM 可以满足设备豁免标准。2
直接预算支持：美国国际开发署确保乌克兰政府遵守必要的控制措施，但未核实工资支出的准确性
2022 年 2 月，俄罗斯全面入侵乌克兰，导致近 800 万人逃离该国，500 多万人在国内流离失所，并造成灾难性的生命和生计损失。作为回应，国会颁布了四项紧急补充资金措施，以应对俄罗斯入侵造成的危机。这些措施包括向乌克兰政府 (GoU) 提供约 229 亿美元的直接预算支持 (DBS)，为其提供确保业务连续性和基本服务交付所需的流动性。1 迄今为止，美国国际开发署已通过三个世界银行信托基金承诺提供全部 229 亿美元：乌克兰经济紧急复苏融资多捐助方信托基金 (FREE MDTF)、行政能力持久性公共支出 MDTF (PEACE MDTF) 和单一捐助方信托基金 (SDTF)。
如何评估体积传导模型的准确性？立体定向EEG数据的验证研究
Volume conduction models of the head are widely used for source reconstruction of electro- (EEG) and magnetoencephalography (MEG) activity ( Malmivuo and Plonsey, 1995 ; Nunez and Srinivasan, 2006 ; Hansen et al., 2010 ), and are used to understand and optimize the effects of electrical ( Neuling et al., 2012 ; Rampersad et al., 2014 )和磁性脑刺激（Janssen等，2013），用经颅电气，深脑和磁刺激（TES，DBS和TMS）颅内和颅外应用。尽管有许多模型研究可以通过比较不同的模拟模型来量化电势数值的准确性（在EEG情况下）和磁场（在MEG情况下）（在MEG情况下），但研究了较少的研究研究，研究了人类和模拟的Elliss and ush and droissells and and and and and and and and and and eSte and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。 Al。，2017）。体积传导模型的几何，电和数值方面是固有的。例如，BEM假设几何形状由具有同质和各向同性的电导率的嵌套隔室组成，从而导致对三角形的表面网格之间的边界进行几何描述，其中大多数BEM的实现都需要触摸或相交的情况，并且在deSect and triangles不得不触摸或相互交织。另一个例子是白质传导率的假设是各向异性，它将数值方法的选择限制为FEM或FDM。涉及计算机模拟的验证研究中经常采用的策略是将重点放在其中一个或两个因素上，并保持其余方面固定。先前的工作表明，由体积传导模型产生的潜在的准确性取决于许多因素，例如模型的几何代表（Vorwerk等，2014），不同组织的电导率（Oostendorp等，2000，2000; Aydin等，2014; Aydin et al。，2014年），Sensers nermane alser（Cuplmane alser），Etermane et ner ner ner ner ner ner ner ner ner ner ner。 2020a），来源的表示[例如，偶极子（De Munck等，1988）或双梁（Vermaas等，2020b）]，以及用于解决数学问题的方法[例如，具有分析公式（De Munck and Peters，De Munck and Peters，1993; Zhang，1995; Zhang; Mosher et efiment; Mosher等人，2001年; Oostenveld和Oostendorp，2002年； Akalin-Acar和Gençer，2004元素方法（Marin等，1998; Schimpf等，2002; Miinalainen等，2019）]。通过在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，颅骨，血管或dura的骨骼部分需要高分辨率，需要在模型中进行高分辨率，以便在模型中具有足够的地理位置，以使其具有足够的详细信息， 是在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，以使其具有足够的地理位置的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息， 进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk是在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，以使其具有足够的地理位置的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息， 进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk是在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，以使其具有足够的地理位置的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息， 进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk在Nüßing等人中。（2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。Piastra等人。vorwerk（2018），更改了数值方法和源模型，而几何形状保持恒定。
酯抑制酯对永生的人子宫内膜基质细胞的侵袭和迁移 锡 - 轴承平面焊接接头中的电气移民 补充表S1 转换超声心动图：人工智能在增强诊断准确性和可及性中的作用
摘要。子宫内膜异位症是一种常见的妇科疾病，其特征是子宫内子宫内膜腺和基质的生长，会引起多种症状，例如痛经，超单性性痛和慢性腹痛。17β雌二醇（E2）刺激子宫内膜病变的生长。 尽管由人胎儿肝产生的estetrol（E4）也是一种天然雌激素，但它可能对子宫内膜细胞具有相反的影响。 我们研究了E4和E2对永生的人子宫内膜基质细胞（HESC）的侵袭和迁移的不同影响，并评估了E4是否影响Wiskott-Aldrich综合征蛋白（WASP）家族成员1（WASF-1）的表达。 我们通过矩阵腔室测定法测量了hESC的侵袭。 通过伤口愈合测定和细胞跟踪分析来测量细胞迁移。 通过独立的实时PCR分析证实了WASF-1的表达。 用siRNA进行细胞的转染，以击倒hESC中WASF-1的表达。 e4显着抑制了E2诱导的进入hESC的侵袭和迁移。 WASF-1被发现是基于转移PCR阵列的潜在介体。 WASF-1被E2上调，并被E4下调。 敲低WASF-1抑制迁移。 我们的结果表明E4可能抑制E2诱导的子宫内膜损伤的生长。 WASF-1的下调参与E4对迁移的抑制作用。 使用E4与孕激素一起用作口服避孕剂可能会导致子宫内膜异位症女性的子宫内膜损伤。17β雌二醇（E2）刺激子宫内膜病变的生长。尽管由人胎儿肝产生的estetrol（E4）也是一种天然雌激素，但它可能对子宫内膜细胞具有相反的影响。我们研究了E4和E2对永生的人子宫内膜基质细胞（HESC）的侵袭和迁移的不同影响，并评估了E4是否影响Wiskott-Aldrich综合征蛋白（WASP）家族成员1（WASF-1）的表达。我们通过矩阵腔室测定法测量了hESC的侵袭。细胞迁移。通过独立的实时PCR分析证实了WASF-1的表达。用siRNA进行细胞的转染，以击倒hESC中WASF-1的表达。e4显着抑制了E2诱导的进入hESC的侵袭和迁移。WASF-1被发现是基于转移PCR阵列的潜在介体。 WASF-1被E2上调，并被E4下调。 敲低WASF-1抑制迁移。 我们的结果表明E4可能抑制E2诱导的子宫内膜损伤的生长。 WASF-1的下调参与E4对迁移的抑制作用。 使用E4与孕激素一起用作口服避孕剂可能会导致子宫内膜异位症女性的子宫内膜损伤。WASF-1被发现是基于转移PCR阵列的潜在介体。WASF-1被E2上调，并被E4下调。 敲低WASF-1抑制迁移。 我们的结果表明E4可能抑制E2诱导的子宫内膜损伤的生长。 WASF-1的下调参与E4对迁移的抑制作用。 使用E4与孕激素一起用作口服避孕剂可能会导致子宫内膜异位症女性的子宫内膜损伤。WASF-1被E2上调，并被E4下调。敲低WASF-1抑制迁移。 我们的结果表明E4可能抑制E2诱导的子宫内膜损伤的生长。 WASF-1的下调参与E4对迁移的抑制作用。 使用E4与孕激素一起用作口服避孕剂可能会导致子宫内膜异位症女性的子宫内膜损伤。敲低WASF-1抑制迁移。我们的结果表明E4可能抑制E2诱导的子宫内膜损伤的生长。WASF-1的下调参与E4对迁移的抑制作用。 使用E4与孕激素一起用作口服避孕剂可能会导致子宫内膜异位症女性的子宫内膜损伤。WASF-1的下调参与E4对迁移的抑制作用。使用E4与孕激素一起用作口服避孕剂可能会导致子宫内膜异位症女性的子宫内膜损伤。
将人类放在循环中：增加吸收，但自动决策的准确性降低
自动化决策获得了吸引力，促使人们讨论了呼吁人类监督的调节。了解人类的参与如何影响算法建议的接受以及由此决定的准确性至关重要。在在线实验（n = 292）中，对于预测任务，参与者从算法或其他参与者中选择建议词根。在受试者间设计中，如果完全委派了预测，或者是否可以调整建议。66％的次，参与者更喜欢将决定委托给同样准确的人类。如果参与者可以监视和调整建议，那么对算法的偏好增加了7个百分点。参与者更仔细地遵循算法的收回。重要的是，他们不太可能干预最不准确的建议。因此，在我们的实验中，人类在循环的设计增加了吸收，但降低了决策的准确性。