XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多种不同
不同患者对人工智能（AI）的态度不同 不同患者对人工智能（AI）的态度不同
人工智能 (AI) 有潜力提高诊断准确性。然而，人们往往不愿意信任自动化系统，一些患者群体可能特别不信任。我们试图确定不同的患者群体对使用 AI 诊断工具的看法，以及框架和告知选择是否会影响接受度。为了构建和预测试我们的材料，我们对一组不同的实际患者进行了结构化访谈。然后，我们进行了一项预先注册 (osf.io/9y26x)、随机、盲法的析因设计调查实验。一家调查公司提供了 n = 2675 份回复，对少数群体进行了过度抽样。临床案例被随机分为八个变量，每个变量有两个水平：疾病严重程度（白血病与睡眠呼吸暂停）、AI 是否被证明比人类专家更准确、AI 诊所是否通过倾听和/或量身定制来为患者提供个性化服务、AI 诊所是否避免种族和/或经济偏见、初级保健医生 (PCP) 是否承诺解释和采纳建议，以及 PCP 是否引导患者选择 AI 作为既定的、推荐的和简单的选择。我们的主要结果测量是选择 AI 诊所还是人类医师专科诊所（二元，“AI 采用率”）。我们发现，根据美国人口的权重代表性，受访者几乎平分秋色（52.9% 选择人类医生，47.1% 选择 AI 诊所）。在符合预先登记的参与标准的受访者的未加权实验对比中，PCP 解释 AI 已证明具有卓越的准确性，这增加了接受度 (OR = 1.48，CI 1.24–1.77，p < .001)，PCP 推动 AI 作为既定选择 (OR = 1.25，CI：1.05–1.50，p = .013)，以及保证 AI 诊所有经过培训的咨询师倾听患者的独特观点 (OR = 1.27，CI：1.07–1.52，p = .008)。疾病严重程度 (白血病与睡眠呼吸暂停) 和其他操纵对 AI 的接受度没有显著影响。与白人受访者相比，黑人受访者选择 AI 的频率较低（OR = .73，CI：.55-.96，p = .023），而美洲原住民选择 AI 的频率较高（OR：1.37，CI：1.01-1.87，p = .041）。年长的受访者选择 AI 的可能性较小（OR：.99，CI：.987-.999，p = .03），自认为政治保守的人（OR：.65，CI：.52-.81，p < .001）或认为宗教很重要的人（OR：.64，CI：.52-.77，p < .001）也是如此。教育水平每提高一个单位，选择 AI 提供商的几率就会增加 1.10（OR：1.10，CI：1.03-1.18，p = .004）。虽然许多患者似乎不愿意使用人工智能，但准确的信息、提醒和倾听的患者体验
不同年龄组宫颈癌发病率不同...
消除宫颈癌取决于人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗的高效性。浸润性宫颈癌 (ICC) 病例中的 HPV 类型分布可用于预测消除不同类型 HPV 的影响，但越来越多的证据表明不同 HPV 类型的年龄别癌症发病率存在差异。我们使用了最大的基于人群的 ICC HPV 基因分型系列之一（n = 2,850；瑞典，2002 – 2011 年）来估算不同 HPV 类型的年龄别 ICC 发病率，并获取消除不同 HPV 类型对癌症预防影响的估计值。在基准情况下，年龄别 ICC 发病率有 2 个峰值，HPV 阳性 ICC 的标准化终生风险 (SLTR，即每 100,000 名女性出生队列的一生病例数) 为每 100,000 名女性出生中有 651 例。在没有疫苗类型 HPV 16 和 HPV 18 的情况下，ICC 的 SLTR 降至每 100,000 名女婴中有 157 名（占 HPV 阳性 SLTR 的 24%）。消除目前可以接种疫苗的所有 9 种类型，可将剩余的 SLTR 降至每 100,000 名女婴中有 47 名（7%），剩余的 ICC 发病率仅随着年龄的增长而缓慢增加。总之，消除疫苗保护的 HPV 类型后，ICC 病例将非常少，尤其是在有生育能力的育龄女性中。
使用多种神经网络
准确预测锂离子电池（LIB）的剩余使用寿命（RUL）对于提高LIBSPAINTION应用程序的运营效率和安全性至关重要。它还促进了细胞设计程序的改进和快速充电方法的演变，从而最大程度地减少了周期测试时间。虽然人工神经网络（ANN）已成为该任务的有前途的工具，但识别跨不同数据集的最佳体系结构，而优化策略并非乏味。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架，以系统地评估不同的ANN体系结构。仅利用从各种充电策略循环的124个锂离子电池中使用的训练数据集的30％，在此框架内进行了HyperParam-Eter优化。这确保以最佳配置对每个模型进行评估，从而促进了RUL预测任务的平衡比较。此外，该研究还研究了各种循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了统一数据集在不同子集之间表示的重要性。值得注意的是，最佳模型使用仅40个周期的循环特征，达到了平均绝对范围误差为10.7％。
人工智能系统针对不同人群的表现不同。......
确认性评估：确认性评估旨在提供有关绩效差异的确凿证据。与科学实验一样，它们必须提出明确的假设以供检验，并且必须精心设计，以尽量减少得出错误结论的风险。在评估和报告少数群体的系统绩效时，在只有少数额外因素可能影响系统绩效的情况下，确认性评估是最可行的。
估计不同...
最近发布了更新的ARR气候变化指南（Wasko等，2024）。该指南建议调整BOM 2016 IFD，以说明自其开发数据中期以来发生的变暖（1961- 1990年）。这导致现有条件洪水水平的显着增加。建议在不同的风暴持续时间内进行不同的缩放，但包括PMP在内的所有AEP保持相同。还建议使用四种社会经济途径来评估设计洪水，包括SSP1-2.6，SSP2-4.5，SSP3-7和SSP5-8.5在三个时间表上：当前和近期（2021-2040），中期（2041-2060），长期（2041-2060），长期（2081-2100）。为每个途径提供了中点和90％的不确定性范围。还提出了调整气候变化影响的损失和时间模式的过程。
女性职业生涯的多种路径
我是脑科学学院/皇后广场神经病学研究所/教育团队的高级教学和学习管理员。我在伦敦大学学院工作了 11 年，从事兼职工作。我负责临床神经病学课程的远程学习。这包括为遍布世界各地的学生（医生）提供全程支持。这些课程采用模块化弹性教学，学生可以自主学习。我负责处理一系列事务，包括招生周期、考试委员会、学生会议、与海外考试中心合作、演示/课程开发、质量检查材料（我们有超过 320 个电子讲座）、提供牧师关怀、建议和指导、建立论坛和知识咖啡馆、服务委员会、发展与学生和利益相关者的沟通。我还是脑科学学院指导计划的导师、伦敦大学学院尊严顾问、教练和 QSION EDI 工作组的成员。