XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System回归分析
内脏脂肪代谢评分升高与美国成年人胆结石患病率增加有关：一项横断面研究
结果：本研究纳入5975名受试者，其中645名（10.8%）为胆结石患者。随着METS-VF四分位数范围的增加，胆结石患病率显著上升（3.2% vs. 7.4% vs. 12.1% vs. 20.6%，p < 0.001）。Logistic回归分析表明METS-VF与胆结石风险呈显著正相关（OR = 3.075，95% CI：2.158，4.381）。亚组分析进一步显示，50岁以上受试者胆结石与METS-VF之间的相关性更强。RCS回归确定了非线性正相关性，拐点为6.698。最后，METS-VF的ROC曲线下面积（AUC）显著大于传统肥胖指数和其他VAT替代标志物（AUC=0.705，95%：0.685，0.725）。
信息通信技术发展在促进转型经济体经济增长中的作用
信息通信技术 (ICT) 已导致全球各国发生一系列经济和非经济变化。ICT 的进步可以显著影响宏观经济结果，它被广泛认为是向新经济体系过渡的重要因素。这种转变对前计划经济体来说尤其具有挑战性。由于这些经济体的生活水平相对较低、基础设施薄弱、经济结构和监管框架不断变化，ICT 的发展可能会对经济活动产生不利影响。从这个意义上讲，本研究使用线性回归分析，探讨了 2000-2019 年期间 ICT 发展在促进 11 个欧盟转型经济体经济增长方面的作用。所得结果表明
高级定量技术（K001282）
高级定量技术涉及多级分析。注意分析与社会学相关问题之间的联系。这些方法的统计数学方面及其在具体社会学问题中的使用构成了本课程的一部分。基本的随机截距多级模型经过深入研究，并扩展到完全随机的模型和（跨级）相互作用，以进行线性和逻辑回归分析。此外，我们进入了多级模型的更先进的变体（跨分类设计，荟萃分析，纵向分析，...）。在多级分析的一部分之前，将往年的定量分析课程内容进行了系统化并集成在实际研究中，并应用于真实的大规模数据集。
Synopsys.ai – 全栈、AI 驱动的 EDA 套件
Synopsys.ai EDA 套件利用 AI 的强大功能来优化硅片性能、加速芯片设计并提高整个 EDA 流程的效率。Synopsys.ai 套件可快速处理设计复杂性并接管重复性任务，例如设计空间探索、验证覆盖率和回归分析以及测试程序生成，同时帮助优化功率、性能和面积。这让工程师可以专注于芯片质量和差异化。AI 功能可以帮助团队快速将芯片设计从一家代工厂迁移到另一家代工厂或从一个工艺节点迁移到另一个工艺节点。花更多时间进行创新，减少上市时间。
EMT相关基因及lncRNA在结直肠癌预后、免疫及药物治疗中的作用综合分析
在TCGA数据中通过单因素cox-Lasso回归分析筛选出9个与预后相关的EMT-RDGs，计算各基因得分，以各基因表达量*风险得分构建CRC风险预后模型，将GEO数据对应值代入公式验证模型效果（Riskscore=TCF15*0.006387445+SIX2*0.000957825+NOG*0.016976643+FGF8*0.047052635+TBX5*0.00178245+SNAI1*0.000456714+PHLDB2*1.08E-05+TIAM1*6.55E-05+TWIST1*6.70E-05）。将GEO数据对应值代入上式验证模型，TCGA训练集低危组总生存期（OS）较长（图2A、C）、GSE40967（HR=0.54857，95%CI=0.41328-0.72814）（图3B）、GSE12954组
乳腺癌新辅助化疗后乳腺及腋窝区域完全缓解的影响因素
和百分比，而连续变量则在适当情况下总结为平均值和标准差或中位数（最小值-最大值）。使用 Kolmogorov-Smirnov 检验确认连续变量数据分布的正态性。对于两组之间连续变量的比较，使用学生 t 检验或 Mann-Whitney U 检验，具体取决于统计假设是否成立。进行了单变量和多元逻辑回归分析，以确定预测 NAC 后完全缓解的因素。每个变量都被建模为单变量，不考虑其他变量，并通过多元逻辑回归揭示共同效应。对于对反应具有统计学显着影响的变量，报告了优势比 (OR) 和置信区间 (CI)。
人工智能与数据科学研究生课程（AI＆DS）
人工智能（AI）和数据科学（DS）需要强大的数学基础，才能清楚地理解，简洁地表达，并严格地创新了上世纪在AI/DS广阔领域发展的算法和框架的大量算法和框架。本课程重新审视并重建了其中的一些数学基础，以进行严格的研究，直观的理解，对算法的正式交流以及在AI/DS中表达未来。本课程将概率和统计数据的基本概念与AI和计算机科学的应用有关。主题包括概率理论的基础，离散和连续的随机变量，抽样分布，大数量定律，中心极限定理，点估计，置信区间，假设检验和回归分析。2。编程简介
SGLT2抑制剂和对比造成的急性肾脏损伤的风险：PCI试验的时间？
统计分析使用以下统计方法进行数据分析：T检验，Mann -Whitney测试，Shapiro -Wilk检验，非参数χ2检验和KRUS KAL -WALLIS测试在方差分析中（ANO VA）。在显着性水平为0.05的显着性水平上测试了假设。使用Kaplan – Meier曲线用于各种终点的生存时间，并使用对数贷方测试进行比较。为了确定需要手术的风险因素，进行了多元逻辑回归分析。优势比。对我们的Statistica软件进行了统计计算，版本13.1（TIBCO，帕洛阿尔托，加利福尼亚州，美国）。该研究得到当地伦理委员会的批准。
一系列聚合物的介电性关系研究
介电常数是一个值，它被广泛应用于许多科学领域，并且表征了外部电场下物质的极化程度。在这项工作中，研究了一组聚合物集的介电常数（ε）的结构质体关系。通过应用遗传算法与多个线性回归分析（GA-MLRA）相结合的遗传算法开发了一个透明的机械模型，以获得机械上可解释且透明的模型。基于使用各种验证标准进行的评估，提出了四个和八变量的模型。在最佳模型中分析并讨论了最佳模型中选定的描述符。使用验证程序应用模型具有良好的预测能力和鲁棒性。
是什么导致定量之间的差异...
目标：双能X射线吸收率（DXA）是用于测量骨最小值密度（BMD）的标准工具，但有时会提供不准确的结果。相比之下，定量计算机断层扫描（QCT）通过直接测量小梁骨更准确地测量BMD。这项研究检查了通过高级脊柱成像引起DXA和QCT之间差异的因素。方法：回顾性地审查了59例接受DXA，QCT和腰椎网络网络共振成像（MRI）的患者的病历。以下值是在普通的X光片，计算机断层扫描和MRI上测量的：腰椎脊柱障碍，节段性脊柱侧弯，COM压裂骨折，脊椎病，腹主动脉钙化，刻面关节变性和偶发变化。通过逻辑回归分析评估了导致DXA和QCT之间不一致结果的重要参数。结果：QCT确定了43例患者（72.88％）的骨质疏松症。DXA确定了15个骨质疏松剂（25.42％）。在未被DXA诊断为骨质疏松症的44例患者中，QCT诊断为30名患者（68.18％）患有骨质疏松症。多元逻辑回归分析表明，DXA的结果可能被退化的小平面关节（优势比[OR] 4.58; 95％Con Fidence Interval [CI]，1.1-19.07）和测量值和分裂部位的测量值（OR，1.63; 95％CI，1.63; 95％CI，1.23-2.15）。结论：DXA可能会错过骨质疏松症的诊断。由于退化而引起的小平面关节肥大表明，与DXA对BMD的高估相比，与椎体上的骨属植物相比，BMD的相关性更强。因此，考虑到中断的可能性，应充分解释DXA的结果。