XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多维数据
聆听数据的力量
作为一名盲目的研究人员，我完全依靠声音来分析我的数据并执行我的研究计划。到此为止，我活跃于一个协作中，该协作正在探索数据SONIFILITION（将数据转换为声音）以增强，验证和加速发现。我们计划的范围不仅限于使盲人和视觉障碍的研究人员能够为以前无法访问的研究领域做出贡献。相反，我们还考虑使用新的多模式方法，这些方法利用声音的特性来解决现代天体物理学趋势所带来的主流挑战。使用“现实生活”示例，我描述了我们如何显示时间序列数据，光谱和多维数据集，这些数据集映射到各种声音特征，例如音高，振幅，波形，波形，脉搏重复速率，音调质量，扭曲质量和失真和失真和失真和噪声，以提供有关测量不确定性的附加信息。我讨论了数据SONIFIRATION在高红移星系研究中的应用，以及我们协调的多波长观察计划以检测和跟进快速瞬态事件。最后，我概述了涉及触摸屏和触控板方法的当前研究方向，以检查散点图（非线性）数据表示，基于形状的识别以及使用合并的加权谐波来呈现多维数据集中的信息内容。
轴向脊椎关节炎中机器学习的进入点
抽象的轴向脊椎关节炎（AXSPA）是一种全球流行且具有挑战性的自身免疫性疾病。以阴险的发作和缓慢的进展为特征，缺乏特定的临床表现和生物标志物通常会导致误诊，从而使AXSPA的早期检测和诊断复杂化。此外，AXSPA的高异质性，其复杂的发病机理和缺乏特定药物意味着传统的分类标准和治疗指南难以满足个性化治疗的需求。最近，机器学习（ML）在医疗领域取得了迅速的进步。通过将大规模数据与不同的算法集成并使用多维数据，例如患者医疗记录，实验室检查，放射学数据，药物使用和分子生物学信息，可以根据现实世界中的临床问题进行建模。这可以使AXSPA的诊断，分层，治疗功效预测和预后评估，将其定位为一个新兴的研究主题。本研究从五个角度探索了ML在AXSPA诊断和治疗中的应用和进展：早期诊断，分层，疾病监测，药物疗效评估和合并症预测。这项研究旨在为探索AXSPA的理性诊断和治疗策略提供新的方向。
s41598-020-60092-5.pdf
多维相关磁共振成像 (MRI) 是一种新兴的成像方式，它能够根据系统中水的化学和物理相互作用来解开高度异质和不透明的系统。使用这种方法，传统的三维 MR 标量图像被空间分辨的多维光谱所取代。随之而来的微观结构和化学信息的丰富是一个福音，但也带来了一个真正的挑战：如何将其提炼并细化为图像，同时保留其重要成分？在本文中，我们介绍了一个通用框架，该框架可保留空间分辨多维数据的光谱信息。在单个体素级别上对重要光谱成分赋予相同的权重，从而得到一个汇总的图像光谱。然后使用该光谱来定义感兴趣的光谱区域，这些区域用于重建亚体素成分的图像。使用数值模拟，我们首先表明，与传统方法相反，所提出的框架保留了光谱分辨率，进而保留了重建图像的灵敏度和特异性。保留的光谱分辨率首次允许观察人类大脑的一系列不同的 T 1 − T 2 − D 分量图像。亚体素分量的稳健生成图像克服了 MRI 有限的空间分辨率，从而推动多维相关 MRI 充分发挥其潜力。
与人类癌的蛋白质表达相关的遗传，药物基因组和免疫景观
蛋白质组学是一种强大的方法，可以快速增强我们对癌症发展的理解。详细的遗传，药物基因组和免疫景观与癌症患者中蛋白质表达有关的表征可以提供有关蛋白质在癌症中功能作用的新见解。通过利用来自癌症基因组图集（TCGA）的基因型数据和来自癌症蛋白质组图集（TCPA）的蛋白质表达数据（TCPA），我们表征了遗传变异对31种癌症类型蛋白质表达的影响，并确定了大约100,000个蛋白质定量性状特征（PQTL）。其中，超过8000个PQTL与患者的总生存期有关。此外，表征蛋白质表达对患者的350多个估算抗癌药物反应的影响显示近230,000个显着关联。此外，在蛋白质表达和免疫细胞丰度之间发现了大约21,000个显着关联。最后，一个用户友好的数据门户GPIP（https://hanlaboratory.com/gpip）开发了多个模块，使研究人员能够探索，可视化和浏览多维数据。这种详细的分析揭示了蛋白质组学景观与遗传变异，患者结果，免疫微环境和跨癌症类型的药物反应之间的关联，提供了一种资源
大学生体能测试人工智能系统
目前的健康管理产品大多应用于医疗机构，普遍对学生人群关注不够。基于此，本文设计了一款面向学生、功能齐全的自主健康管理系统。本文根据慢性病人群的主要社会特征以及慢性病个人健康管理的实际需求，提出了一种基于多维数据模型的个人健康管理系统。深度分析和挖掘各类健康数据对于健康管理的价值，并依据国家相关健康数据标准构建多维模型数据仓库，打造智能健康预警与疾病风险评估的标准数据平台。本文研究设计了一种基于计划-执行-检查-行动（PDCA）循环管理模式的闭环个人健康管理方法，从健康数据采集与记录、健康评估、健康规划、跟踪与执行四个方面进行了详细的功能设计。本文对健康数据采集、处理及存储技术进行了研究，采用了HDFS数据存储技术、html、css、Java Script、java等软件开发技术，结合j Query、UEditor、Date Range Picker等插件以及短信邮件生成接口、无线蓝牙传输接口等。设计并开发了本系统网页及移动应用平台。采用关系型数据库作为系统数据库，设计了雪花型多维数据模型。最后对本系统的功能和性能进行了测试，完成了基础版本的开发和试运行。
本扎伊德，查菲卡； Taleb、Tarik 5G 后网络人工智能
5G 及更高级别的网络有望实现超低延迟、超高吞吐量、超高可靠性、超低能耗和大规模连接。实现这些承诺将为一系列新应用铺平道路，包括自动驾驶、工业 4.0、增强现实和虚拟现实、协作游戏、近实时远程手术和远程传送。然而，未来网络中设想的服务/应用的多样性和不断增长的联网设备数量将带来新的、越来越广泛的网络威胁，带来安全和隐私风险 [1]。因此，必须建立有效和可持续的安全措施，以应对 5G 及其后续技术中不断变化的威胁形势和安全要求，以便充分利用它们的好处。考虑到漏洞数量不断增加、网络威胁日益复杂、流量巨大以及将塑造下一代无线网络的多样化技术（例如 SDN、NFV）和服务，对传统安全管理方法的依赖可能已不够，需要重新考虑以应对这一充满挑战的环境。一个有希望的方向是采用人工智能 (AI) 来实现智能、自适应和自主的安全管理，从而能够及时且经济高效地检测和缓解安全威胁。事实上，人工智能有可能从大量随时间变化的多维数据中发现隐藏的模式，并提供更快、更准确的决策。为了响应将人工智能（尤其是机器学习 (ML)）集成到电信网络中的趋势，ITU-T 未来网络机器学习焦点组 1 包括
基于人工智能的多维数据库技术
基于人工智能的多维数据库技术是一项新技术。该技术可以实现多模态数据（非结构化数据、半结构化数据、结构化数据）的分布式存储，同时还可以将数据以超立方体的形式存储，并对数据进行实时的多维分析和查询。传统的多维数据库直接从二维表中提取维度信息，没有考虑维度信息之间的关联性。因此，结合人工智能技术，可以实现多模态数据的关联分析，自动生成维度信息。具体而言，针对商业智能（BI）领域对多维数据高效分析、存储和处理的需求，开展基于人工智能的多维数据库技术应用研究，实现多领域异构数据的统一采集，高效、实时、自动标注、聚类，数据信息智能提取及语义关联，超立方体存储和在线分析OLAP、在线分析处理等。设计基于人工智能的多维数据库原型系统，满足海量数据智能分析处理需求。系统学习用户的查询行为模式和数据特征。通过内置机器学习算法构建立方体数据模型。持续进行模型优化，针对特定用户精准生成查询结果。通过分布式算法引擎、混合在线分析处理、分布式存储引擎等人工智能功能模块，整合多源异构数据资源，实现数据关联、智能学习、推理和预测，为管理决策端和业务运营端提供更加完善、可靠的预测决策服务。
大数据分析中的数据可视化：应用和未来趋势
大数据时代的到来，使得数据可视化成为提升数据分析效率与洞察的重要工具。本理论研究深入探讨了数据可视化在大数据分析中的应用现状及未来潜在趋势。文章首先系统回顾了数据可视化的理论基础和技术演进，深入分析了大数据环境下可视化面临的海量数据处理、可视化的实时性要求、多维数据展现等挑战。通过广泛的文献研究，探索数据可视化在商业智能、科学研究、公共决策等多个领域的创新应用案例与理论模型。研究发现交互式可视化、实时可视化、沉浸式可视化技术可能成为未来发展的主要方向，并分析了这些技术在提升用户体验和数据理解方面的潜力。论文还探讨了人工智能技术在提升数据可视化能力方面的理论潜力，如图表自动生成、可视化方案智能推荐、自适应可视化界面等，并重点研究了数据可视化在促进跨学科协作和数据民主化方面的作用。最后，论文提出了促进数据可视化技术创新与应用普及的理论建议，包括加强可视化素养教育、开发标准化可视化框架、推动可视化工具开源共享等。本研究为理解数据可视化在大数据时代的重要性及其未来的发展方向提供了全面的理论视角。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
Echo-Vision-FM：超声心动图视频视频基础模型
背景：超声心动图为心脏健康提供了基本见解，但是它们复杂的多维数据为分析和解释带来了重大挑战。现有用于超声心动图分析的深度学习模型通常严重依赖于监督培训，这限制了它们在不同数据集和临床环境中的普遍性和鲁棒性。目的：开发和评估Echo-Vision-FM（Echo Cardiogram视频视频视频f oundelation M Odel），这是一个自我监督的视频学习框架，旨在预先培训视频编码器，以大规模，未标记的超声心动图数据进行预编码。Echo-Vision-FM旨在产生可靠且可转移的视频表示形式，从而改善超声心动图数据集和临床条件的下游性能。方法：所提出的框架通过掩盖的自动编码技术采用高级自我监督的视频学习，该技术可以压缩视频数据的片段，并通过掩盖非重叠视频补丁来重建完整的视频。不对称的编码器架构架构是此方法的基础。为了进一步增强学习的表示形式，我们介绍了STF-NET，这是一个patial-t emporal f usion Net，该网络整合了视频表示的空间和时间相关性。我们使用MIMIC-IV-ECHO数据集进行了预训练的Echo-Vision-FM，并在多个下游数据集中进行了微调，以进行特定的临床任务，包括形态学价值估计以及心脏功能和疾病的诊断。在回归任务中，Echo-Vision-FM优于最先进的模型，对于LV EF预测，达到平均绝对误差（MAE）为3.87％，R 2的平均误差（MAE）为0.825。结果：Echo-Vision-FM在分类左心室射血分数（LV EF）方面取得了出色的性能，精度为0.905，F1得分为0.941，AUC为0.931。该模型在估计终端施加局和末期量体积方面也有显着改善，R 2值分别为0.782和0.742。合并STF-NET进一步增强了所有任务的性能。结论：我们的结果表明，关于Echocarigon图数据的大规模自学视频学习可以提取可转移和临床相关的特征，超过现有方法。Echo-Vision-FM框架，特别是在包含STF-NET的情况下，显着改善了时空特征的提取，从而提高了一系列心脏参数的预性准确性。Echo-Vision-FM为超声心动图分析提供了可扩展有效的解决方案，并在临床诊断和研究中采用了有希望的应用。