XiaoMi-AI文件搜索系统
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由人工智能驱动的完整、准确的编码和审计
改善医疗保健结果需要在正确的时间访问正确的数据。Apixio 正在通过数据驱动的智能和分析来推进基于价值的护理。我们针对风险、质量和临床洞察的 AI 解决方案从管理数据和非结构化临床信息中解锁可操作的信息。结果推动了更好的临床决策和更智能的医疗保健方法。
一种机器学习方法以进行准确的健身运动...
摘要：对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长，导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统，以根据用户输入（例如症状或医疗状况）推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状，该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物，从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML，CSS和JQuery具有互动性和用户友好型，而后端则集成了一个强大的基于Python的框架（例如烧瓶或Django）来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外，该系统还包括一种反馈机制，以持续改进，并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时，数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理，从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化，以更有效地了解用户输入。关键词：医学建议系统，机器学习，个性化医学，疾病分类，症状分析
GFET用于快速准确的传感解决方案
GFET-PV01是用于开发具有环氧封装层的传感应用的，从而可以在传感器修饰和测试过程中保持一致的液体处理和对齐。此外，将三个通道定位为启用每个石墨烯通道的可靠手动或自动化功能，以进行多重和/或内部参考。该设备与随时可用的数据采集系统兼容。
一种稳健且准确的基于深度学习的方法
结果：所提方法表现出更好的泛化性能，可以获得对所有结构的稳定准确率，而最新的深度学习方法对于某些结构的准确率极低。所提方法对所有样本都进行了分割，准确率明显高于传统方法，例如 3D U-Net、FreeSurfer 和脑功能性磁共振成像 (FMRIB) 软件库中的集成配准和分割工具 (FSL-FIRST)。此外，当将所提方法应用于较大的数据集时，可以对所有样本进行稳健的分割，而不会在明显不同于解剖相关区域的区域产生分割结果。另一方面，FSL-FIRST 对大约三分之一到四分之一的数据集在明显不同于解剖相关区域的区域产生了分割结果。
启用均匀的和准确的循环 - 伴奏压力...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-8s8zw orcid：https：//orcid.org/000000-0001-9525-8407 consemrxiv notect content许可证：CC BY-NC-ND 4.0
准确的抗体环结构预测使零...
蛋白质环的特征是它们的多功能结构具有不同的尺寸和形状，可以承认具有较高规格和亲和力的广泛范围。由于其有效的TAR-获得有效的TAR-获得识别能力，因此对抗纤维互补性确定区域（CDR）的可变回路对于免疫反应和治疗应用特别重要。这些抗体环的精确结构前词对于在治疗或工业用途的目标结合抗体的有效设计中至关重要。但是，由于缺乏来自相关蛋白质的进化信息，预测抗体环结构具有挑战性。因此，无需结构模板或相关序列运行的成功从头算结构的词典方法对于有效设计抗体环介导的介导的相互作用至关重要。这项研究表明，高度准确的抗体环结构预测可以实现目标结合抗体的效率零射击设计
引入Bugcount®燃料：更快，更准确的测试...
常规的微生物测试对于在导致损害性能的问题之前保持至关重要，包括微生物学影响的腐蚀（MIC），过滤器堵塞和系统仪器故障。但是，当今市场上可用的测试套件仅提供速度或准确性，而不是两者兼而有之。用户被缓慢的结果妥协，这使得很难采取快速纠正措施，并且不够可靠地做出明智的决定。
使用快速准确的 SSVEP 脑机接口...
摘要 — 本文介绍了一种处理和分类视觉诱发电位信号 (SSVEP) 的原创方法。它介绍了一种将典型相关分析与基于功率谱密度的方法相结合的集成学习模型。所用的刺激物是使用 LED 构建的，范围从 7.04 Hz 到 38.46 Hz。使用 ADS1299 和三个干电极收集数据。针对不同的光强度和 LED 之间的不同距离进行了测试。总共招募了 22 名参与者，平均准确率为 99.1 ± 2.27%，决策时间为 1 秒。据我们所知，这些结果超过了之前在 SSVEP-BCI 中使用高频刺激的其他作品中发表的结果，即平均准确率约为 90%，决策时间为 5 秒。索引术语 — 典型相关分析、脑机、EEG、视觉诱发电位、SSVEPC。
nvautonet：快速准确的360DEG 3D自动驾驶视觉感知
实现强大而实时的3D感知是自动驾驶汽车的基础。虽然大多数现有的3D感知方法优先考虑检测准确性，但十个忽略了关键方面，例如计算效率，板载芯片部署友好性，对传感器安装偏差的韧性以及对各种VE-HILE类型的适应性。为了应对这些挑战，我们提出了nvautonet：一种专业的鸟类视图（BEV）感知网络 - 针对自动化车辆的明确量身定制。nvautonet将同步的相机图像作为输入，并预测3D信号（例如障碍物，自由空间和停车位）。NVAUTONET架构（图像和Bev Back-bones）的核心依赖于有效的卷积网络，该网络使用Tensorrt优化了高性能。我们的图像到BEV转换采用简单的线性层和BEV查找表，从而确保了快速推理速度。Nvautonet在广泛的专有数据集中受过培训，在NVIDIA DRIVE ORIN SOC上以每秒53帧的速度运行，始终达到升高的感知精度。值得注意的是，Nvautonet表现出对不同汽车模型产生的偏差偏差的韧性。此外，Nvautonet在适应各种车辆类型方面表现出色，这是通过廉价模型的微调程序来促进的，可以加快兼容性调整。
使用BI-LSTM神经网络预测准确的空气质量指数
有更高的肺癌，心脏病和其他疾病的机会。根据国际能源局的估计，空气污染每年导致近650万例早死亡。[6]。随后，随着生态保险驱动力依赖于此，有效的空气质量预期框架的发展变得越来越重要[7]。对空气质量的预测在很大程度上依赖于从检查站中积累的数据通过重要的城市社区传播的数据[8]。这些地区指导估计模型并处理污染水平的精通研究。[9] ML计算已成为评估此类信息的功能更强大的设备。在任何情况下，都存在挑战，例如仔细数据集的短缺以及同时证明许多异物的麻烦[10]。