XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System变异性
基于心率变异性的精神压力检测
通过检查每个人的生理反应变化，可以识别压力。由于实用性和非侵入式外观，可穿戴设备近年来越来越受欢迎。传感器提供了连续和实时数据收集的可能性，这对于跟踪自己的压力水平非常有用。许多研究表明，情绪压力会影响心率变异性 (HRV)。通过从可穿戴传感器收集多模态信息，我们的框架能够使用可解释的机器学习 (XML) 准确地对基于 HRV 的用户压力水平进行分类。有时，ML 算法被称为黑匣子。XML 是一种 ML 模型，旨在向最终用户解释其目标、决策和推理。最终用户可能包括用户、数据科学家、监管机构、领域专家、执行董事会成员和管理人员，他们在理解或不理解的情况下使用机器学习，或者任何选择受到 ML 模型影响的人。这项工作的目的是构建一个支持 XML 的、具有独特适应性的系统来检测个人的压力。结果显示，有希望的定性和可量化的视觉表现可以为医生提供从学习到的 XAI 模型提供的结果中更详细的知识，从而提高他们的理解力和决策能力。
人类DNA变异性的重要性
Jobling M.，Hollox E.，Kivisild T.，Tyler-Smith C.，Hurles M.，人类进化遗传学，Taylor＆Francis Ltd. 2014 2。
变异性估计模型：影响人类对连续信息中变异性的预测和估计的因素
摘要 了解趋势和其他连续分布量的变异性是许多安全关键决策的基础，例如在多大范围内搜寻坠毁的飞机，或者在面对不确定的飓风或飓风路径时是否准备撤离。我们首先回顾了有关该主题的零散研究，这些研究表明人们普遍系统性地倾向于低估这种变异性，类似于对预测精度过度自信。然而，这种低估的程度因实验和研究范式而异。基于这些现有发现以及其他已知的多种实例的感知和认知偏见和弱点，我们定义了一个计算模型的核心要素，该模型本身可以预测变异性估计的三个性能指标：偏见（高估或低估变异性）、敏感性（对变异性差异）和精度（对变异性判断）。然后确定影响这些测量的因素和大致权重，包括注意力、估计其变异性的实例数量、影响所用记忆系统的时间延迟、材料的熟悉程度、锚定启发法和判断方法。然后将它们纳入线性加法模型的基础中。
兄弟姐妹间 BBS1 的临床变异性
背景 Bardet-Biedl 综合征 (BBS) 是一种具有多效性的常染色体隐性纤毛病，表现为由多个基因变异导致的一系列异常。虽然这种综合征的发病率因地区而异，但它很罕见，在北美和欧洲，每 120,000 到 160,000 人中就有 1 人患有该病。1 到目前为止，已确定 26 个基因是 BBS 的病因，其中最常见的是 BBS1 变异，随着基因检测的进步，更多的基因被发现。2 BBS 表现出明显的表型变异，临床表现包括轴后多指畸形、肥胖、视网膜营养不良、肾功能障碍、发育迟缓、认知障碍、学习障碍和性腺功能低下。 2 3 具体来说，患有 BBS1 变异的患者通常表现为夜盲症、远视散光、上睑下垂或轻度眼睑痉挛、多指足、第五指弯曲、头痛史和不同程度的饮食反应性肥胖。 4 这种综合征在生命的最初十年进展缓慢，但到第二十年和第三个十年时会显著恶化。这一点，再加上其多变的表型表现，给诊断带来了巨大挑战，通常导致患者在童年晚期或成年早期才被诊断出来。 3 因此，加深对 BBS 家庭间和家庭内表型变异的了解至关重要，因为早期诊断可以使患者更及时地获得必要的支持服务和医疗保健，从而改善健康结果。因此，我们旨在强调由 BBS1 变异引起的 BBS 家庭内表型变异，就像在两个兄弟姐妹身上看到的那样。
通过心率变异性基于ML的压力检测
引言机器学习通常缩写为ML，是人工智能（AI）的子集，它的重点是开发计算机算法，这些计算机算法通过经验和使用数据自动改善。用更简单的话来说，机器学习使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需明确编程。在其核心上，机器学习就是关于创建和实施促进这些决策和预测的算法。这些算法旨在随着时间的推移提高其性能，在处理更多数据时变得更加准确和有效。在传统编程中，计算机遵循一组预定义的说明来执行任务。但是，在机器学习中，为计算机提供了一组示例（数据）和一个执行任务，但取决于计算机，以弄清楚如何基于给定的示例来完成该任务。例如，如果我们希望一台计算机识别猫的图像，我们将不会为猫的外观提供特定的说明。取而代之的是，我们给它数千张猫的图像，并让机器学习算法找出定义猫的常见模式和特征。随着时间的流逝，随着算法处理更多图像，即使出现了以前从未见过的图像，它也会变得更好地识别猫。从数据中学习和随着时间的推移改进的能力使机器学习变得难以置信的功能和通用性。这是我们今天看到的许多技术进步背后的推动力，从语音助手和推荐系统到自动驾驶和预测分析。
心率变异性和一般人群中的2型糖尿病
事件T2D（8）。总的来说，自主功能的改变可能有助于T2D的发病机理。但是，HRV与心率有着牢固且反比的关系，因此在分析过程中应校正HRV参数的心率。因此，可能会混淆使用未校正的HRV的先前研究结果。此外，鉴于年龄对高血糖和自主性功能障碍之间的HRV（9）和POS Sible双向关联的相当大影响（3，4），仅使用单个HRV测量，横截面设计和短期随访期的研究都是令人困惑的和反向的可导致。联合建模是一种新的方法，可以对重复暴露测量和Sur Vival数据进行同时分析，其主要优势是对嘈杂且未完全观察到的时变暴露信息的适当处理。因此，这种方法适合
将人类变异性纳入系统的方法...
第 1 阶段：定义（谁、什么、何时、如何） 第 2 阶段：输入分析（数据收集和拟合分布） 第 3 阶段：模拟/计算（创建/验证预测模型） 第 4 阶段：输出分析（替代比较） 第 5 阶段：决策支持（图表、表格、报告）
不确定性和空间变异性的量化... - CORE
3 IRSA，意大利罗马 4 国家研究委员会，意大利罗马 在畜牧业中使用抗生素作为生长促进剂导致了越来越令人担忧的抗生素耐药性的发展。为了评估抗生素暴露对土壤微生物种群的长期影响，1999 年在加拿大安大略省伦敦建立了一系列田间试验地，此后每年施用磺胺二甲嘧啶、泰乐菌素和金霉素混合物，浓度（0、0.1、1.0 和 10 mg/kg 土壤）相当于每年施用药物猪粪所产生的浓度。经过十年的年度应用，对这些药物的生物降解潜力和持久性进行了评估。在有药物暴露史的土壤中，磺胺二甲嘧啶和泰乐菌素的残留物（而非金霉素）的去除速度比在未经处理的对照土壤中快得多。在经过历史处理的土壤中，14 C-磺胺二甲嘧啶的残留物迅速彻底地矿化为 14 CO 2，但在未经处理的土壤中则完全没有。从经过历史处理的土壤中获得了能够降解磺胺二甲嘧啶的细菌的富集培养物，但未处理的土壤中没有。在显微镜下评估了活菌的丰度及其在主要细菌系统发育群中的相对分布。使用 DAPI 和 Molecular Probes Live/Dead 染色剂，处理对活菌的丰度没有影响。就 Alpha- 变形菌、Beta- 变形菌、Gamma- 变形菌、低 GC 和高 GC 革兰氏阳性菌的相对丰度而言，不同处理之间没有差异。处理过程中浮霉菌和噬细胞菌-黄杆菌群的丰度存在差异，但这些差异并不表明存在一致的剂量反应。长期处理改变了功能性微生物种群，这是使用污染诱导群落耐受性 (PICT) 测试检测到的，该测试使用单独存在的每种抗生素或混合物进行评估。总体而言，这些结果表明土壤细菌在功能上适应长期接触某些兽用抗生素，特别是导致药物持久性急剧降低。暴露于农业、废水或制药生产废水的基质中抗生素的加速生物降解会减弱抗生素的环境暴露，并且值得在评估环境中抗生素耐药性发展的潜在风险的背景下进行研究。