XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System好得多
智能数据管家工具箱
摘要负责监督数据管理的数据管家通过确保数据整个生命周期的质量，完整性和可访问性，在循证医学中起关键作用。但是，管理医疗数据带来了挑战，包括以不同格式从各种来源处理各种结构化和非结构化数据。此数据策展过程需要大量的时间和资源。为了减轻这些挑战并提高数据管理的效率，我们使用大型语言模型（LLMS）介绍了一种新颖的数据管理工具和策展工作流。我们通过使用6种不同的帕金森氏病（PD）研究的数据字典进行自动成对队列进行协调来评估我们的方法，并在阿尔茨海默氏病（AD）的背景下进行了13项不同的研究，以及使用从ukbiobank获得的代码描述的超过38,000个ICD10代码的映射任务。与未捕获可变描述上下文的基于字符串匹配的基线方法相比，我们发现生成性预训练的变压器（GPT）基于嵌入的映射的执行效果明显好得多，可以达到PD COHORT协调的最佳平均准确性，以实现自动化的初始最接近82％的初始匹配。我们发现，由于各种不同的配方和措辞问题，在所有情况下都不能自动匹配描述，但我们相信我们的数据管家工具可以显着促进以半自动方式促进数据管家的工作。
释放潜力。人工智能简介及其在物流中的潜在用途 2024 年 5 月
简介 什么是人工智能？ 人工智能 (AI) 是指在经过编程以像人类一样思考和学习的机器中模拟人类智能。这项技术涵盖了广泛的功能，从能够执行简单任务的基本算法到能够处理和解释大量数据的高度复杂系统。人工智能的核心是创建能够自主运行、做出决策并在没有人类持续指导的情况下执行任务的系统。这是通过各种子领域实现的，例如机器学习，其中计算机被训练从新数据中学习和适应新数据，而无需为每个任务进行明确编程。 人工智能的类型 人工智能 (AI) 包含各种类型和子领域，每种类型和子领域都有独特的功能和应用。从高层次上讲，人工智能可以分为两种主要类型：狭义人工智能和通用人工智能。 狭义人工智能 狭义人工智能，也称为弱人工智能，是当今唯一存在的人工智能类型。它可以被训练来执行单一或狭窄的任务，通常比人类思维快得多、好得多。但是，它不能在其定义的任务之外执行。相反，它只针对认知能力的单一子集，并在该范围内取得进展。通用人工智能 (AGI) 通用人工智能 (AGI) 是理论人工智能研究的一个分支，致力于开发具有人类认知功能的人工智能。AGI 将使机器能够像人类一样理解、学习和执行智力任务，具有自我意识，能够解决问题和规划未来。
人工智能有何新进展 — — 大体上保持不变还是通用人工智能取得突破？
2023 年全年，人工智能领域继续引起公众的极大兴趣，谷歌在年底向开发者和企业客户推出了新的大型语言模型 (LLM) Gemini，并因其在处理图像、视频和音频方面令人印象深刻的多模态性能而成为头条新闻。尽管谷歌后来承认了广为流传的批评，即宣传视频是“捏造或修改的”，但发布会还是引起了不小的轰动 (Edwards 2023)。视频中的演示 (2024) 似乎展示了 Gemini 在视觉数据中识别对象和关系，挑战用户进行有趣的游戏，同时解决自我即兴的场景。与此同时，公共部门广受欢迎的图像生成模型在全年仍然享受着快速增长，新的令人印象深刻的版本，如 DALL·E 3 和 Midjourney v.6 向公众发布。这两种模型都比以前的版本好得多，并且都继续以新的功能和变化令人眼花缭乱和兴奋。与此同时，Open AI 发布了 Sora 的测试版，这是一款备受吹捧但效果相当平淡的视频生成器。据 Open AI 称，如今，Sora 已提供给红队成员，以评估关键区域的危害或风险，并授予一些视觉艺术家、设计师和电影制作人的访问权限，以获得有关如何改进模型以最有效地帮助创意专业人士的反馈。2023 年对于人工智能开发者来说是多产的一年，公众不仅非常乐意尝试这些系统，而且还积极将其功能融入到他们的工作和创意生活中。人工智能领域为用户提供了大量机会，让他们可以注册一系列诱人的平台——无论是付费还是免费。
生物启发的学习比反向发展更好吗？基准测试生物学习与Backprop
摘要 - Bio启发的学习最近一直在越来越受欢迎，因为反向传播（BP）在生物学上不合理。在文献中提出了许多算法，它们在生物学上比BP更合理。然而，除了克服BP的生物学不可使用之外，仍然缺乏使用生物启发算法的强大动机。在这项研究中，我们对BP与多种生物启发的算法进行了整体比较，以回答生物学习是否比BP的其他好处的问题。我们在不同的设计选择下测试生物叠加，例如仅访问部分培训数据，训练时期数量的资源约束，神经网络参数的稀疏以及在输入样本中添加噪声。通过这些实验，我们明显发现了生物算法比BP的两个关键优势。首先，当不提供整个培训数据集时，生物算法的表现要比BP好得多。当仅20％的培训数据集可用时，五个生物算法中的四个测试的均优于BP的精度高达5％。其次，即使有完整的数据集可用，生物叠加学的学会更快地学习，并在较小的训练时期融合到稳定的精度，而不是BP。Hebbian学习，特别是在仅5个时代学习，而BP则需要100个时代。 这些见解提出了利用生物学习的实际原因，而不仅仅是它们的生物学合理性，还指出了有趣的新方向，以实现生物学习的未来工作。Hebbian学习，特别是在仅5个时代学习，而BP则需要100个时代。这些见解提出了利用生物学习的实际原因，而不仅仅是它们的生物学合理性，还指出了有趣的新方向，以实现生物学习的未来工作。
机器人辅助手臂训练对呼吸肌力量的影响，日常生活活动，
摘要背景：冲程后的临床变化不仅会影响四肢和躯干肌肉，而且会影响呼吸道肌肉。目的：确定机器人辅助的手臂训练与常规康复（COMBT）对呼吸肌肉力量，日常生活活动（ADL）的活动（ADL）以及中风患者的生活质量的影响，并将结果与常规康复（CR）进行比较。方法：这是一项两臂，单盲，随机对照试验，其中66名患者被随机分配给COMBT或CR，在6周内接受30次疗程（5/周）。在训练之前和6周之前，测量了呼吸肌强度（最大的灵感压力（MIP）和最大呼气压力（MEP），日常生活活动（Abilhand问卷）的活动（Abilhand问卷）（ABILHAND问卷）（Stroke Impact量表（SIS））。结果：与CR组相比，训练6周后，梳子组在ADL中显示出明显更好的MIP，MEP和性能（p <.01）。MIP（d = 0.9）和MEP（d = 0.9）的效果大小很大，而在ADL中进行性能（d = 0.62）。另外，在具有培养基组的CombT组中，SIS-ARM强度（P <.01），手功能（P = .04），ADL（P = .02）和恢复（p = .04）明显好得多（d = 0.6，d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5和d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5，效果尺寸）与CR组相对。结论：COMBT和CR组都改善了中风患者的呼吸肌强度，ADL的表现以及生活质量。但是，Combt似乎提供了更多的综合效果，强调了其在中风后呼吸和功能恢复中的宝贵作用。
的基于EGFR突变的非... 患者的方案 阻止由γδTreg细胞诱导的树突状细胞的衰老和耐受性功能增强了癌症免疫疗法的肿瘤特异性免疫力 甘肠蛋白作为免疫检查点受体的可溶性配体吗？ 靶向PARG通过减少卵巢癌的磷酸化STAT3诱导肿瘤细胞生长抑制和抗肿瘤免疫反应 代谢组学与PD-1抑制剂加的关联... 通过ZAP70信号通路的细胞免疫 LAMP3+树突状细胞与T 之间的相互作用 特定的IFNβ递送克服了功能失调的DSRNA pdf RCAD-LTH-SHPD-L1，一种具有增强抗肿瘤免疫力的双基因重组癌腺病毒，可增加淋巴细胞浸润并重塑肿瘤微环境 液体活检，我们准备好迎接黄金时段了吗？ 双特异性免疫细胞参与者在体外增强了CD16+ NK细胞和巨噬细胞的抗癌活性，并消除了NK人源化NOG小鼠的癌症转移 17型免疫力促进了癌症中CD8+ T细胞的精疲力尽 免疫肿瘤学中的计算科学 pd- 1通过IFN-γ-stat1- irf1- lpcat3 通过IFN-γ- 靶向滑膜肉瘤中的癌睾丸抗原 SGN-B7H4V，一种针对免疫检查点配体B7-H4的研究性Vedotin ADC，在临床前模型中显示出有希望的活性 e005921.full.pdf 流血淋巴结
摘要在EGFR-酪氨酸激酶抑制剂（TKI）失败之后，基于免疫疗法的方案在表皮生长因子受体（EGFR）中的持续益处是突变的非小细胞肺癌（NSCLC）。Checkmate-722和Keynote-789均未达到预先指定的临床益处统计水平，但是Orient-31和ATTLAS试验表明，将VEGF抑制剂添加到免疫疗法加化学疗法中可以显着延长生存率。然而，缺乏该患者人群中免疫疗法以及化学疗法与化学疗法的免疫疗法的疗效与化学疗法的疗效的正面比较。此外，谁将从基于免疫疗法的方案中受益的关键问题尚不清楚。我们使用化学疗法作为常见比较者进行了间接比较荟萃分析，以对两种基于免疫疗法的方案的相对疗效进行分类。间接比较表明，与免疫疗法加化学疗法相比，免疫疗法和贝伐单抗加化学疗法的无进展生存期（PFS）明显好得多（HR IO+BEV+BEV+Chemo/IO+Chemo = 0.71，95％CI 0.55至0.91）。发现EGFR突变类型和T790M突变与基于免疫疗法的PFS显着相关。与对应物相比，L858R（HR 0.52，95％CI 0.37至0.72）患者没有T790M突变（HR 0.50，95％CI 0.35至0.71）往往会使来自免疫疗法的治疗方案受益更多。总而言之，我们的发现支持，将VEGF抑制剂添加到免疫疗法和化学疗法中可能是抗TKI耐TKI，EGFR氧化EGFR氧化NSCLC的首选选择，并且可以将L858R突变和T790M负面性鉴定为基于免疫疗法的效率相关因素。
deepseek vs. chatgpt：推理中的比较效力...
摘要新一代语言模型的出现因其卓越的理解和人类语言生成能力而彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域。chatgpt成为一个基本模型，具有出色的优势。DeepSeek最近成为NLP的最新进步，在纯文本生成工作，语义分析和上下文依赖语言建模能力中表现出巨大的潜力。该研究调查并比较了DeepSeek和Chatgpt在评估主要应用于南亚阿拉伯语学习者的成人L2（第二语言）采集错误时的表现。使用此前提，我们旨在评估其在检测语言不准确性（形态学，语法，语义）和诊断L1（第一语言）的疗效方面的功效。方法包括对非本地阿拉伯语句子的错误分析，两个模型的比较评估以及对推理深度的对比评估。结果表明，DeepSeek在上下文驱动的错误检测（例如检测SOV单词订单转移时）的情况明显好得多，并且ChatGpt提出了更具主导性的相关反馈。但是，两者都需要微调提示来引入与语义/务实错误有关的反馈，例如缺少文章和方言不匹配。的贡献包括将AI工具集成到L2教育学的建议，强调对比度的演习和社会语言意识，以及针对L1靶向错误概况的培训AI的建议。这项研究将AI集成到针对成人L2学习者的可扩展解决方案的语言教学中，同时指出了模型中所需的改进。关键字：DeepSeek，Chatgpt，LLMS，母语影响（MTI），第二语言获取（SLA），AI辅助错误检测，对比语言学
2024 年社区参与和凝聚力战略草案 ...
前言 首席执行官 Grainia Long 和主席 Nicole Lappin 的观点 我们很高兴推出 2024-2029 年社区参与和凝聚力战略。该战略由我们的住房社区网络和中央住房论坛成员共同设计并共同实施。我们要感谢住房社区网络的工作，并感谢社区代表付出时间和精力，帮助我们为我们的租户、居民和承租人提供信息和发展服务。在我们最近的客户服务卓越认证中，评估员得出结论：“多年来，根据他的经验和该组织客户的经验，住房管理局的房东服务无疑是北爱尔兰最以客户为中心的服务之一，租户经常向评估员表示，如果其他组织也能如此迅速响应并易于打交道，他们的生活就会好得多。” 我们很高兴地报告，住房管理局继续通过投资等方式支持社区参与和凝聚力举措。令人鼓舞的是，我们的 CSE 评估指出，这一战略将为有意义的客户参与提供框架，以适合个人和社区的各种方式进行互动。评估员还指出，这一战略对于推动北爱尔兰走向更具包容性的社会至关重要。我们的愿景是让社区参与互动，共同设计房屋管理局的服务，拥抱一个更具凝聚力的社会。我们的战略重点是让我们的社区促进和加强参与；让我们的社区参与影响、塑造和改善我们的服务，并鼓励他们在社区内部和社区之间拥抱社区凝聚力。我们将确保在整个战略生命周期内跟踪和衡量实现这些目标的进展情况。毫无疑问，过去几年对我们所有人来说都是充满挑战的。我们在这里服务的社区受到了生活成本上升和适应后 Covid-19 环境的极大影响。房屋管理局的企业计划阐述了我们对客户参与和参与影响他们生活的决策和服务的承诺。我们新的社区参与和凝聚力战略提供了实现这一目标的路线图。
测量经济模型的完整性
有更多理由寻找改善预测模型比预测良好的模型的方法。但是什么构成“良好”表现？我们的观点是，答案取决于指定的“功能”（即解释变量）。为了定义想法，假设我们有有关客户是否同意特定贷款的数据。贷款与诸如利率或贷款期限之类的特征不同。这些特征与需求相关的一种模型（“ NPV模型”）可能认为，客户在贷款期间通过预期资本成本的镜头查看贷款。资本的预期成本是可用功能的特定功能。我们可以通过在数据上评估该模型的预测，例如查看有效利率下降时需求是否增加。这些测试使我们能够拒绝错误的模型，但是它们没有告诉我们不同的模型可以做得更好。为了解决这个问题，我们建议将模型的准确性与使用我们具有描述每笔贷款的功能做出的最佳需求预测的准确性。将基准的预测精度与NPV模型的预测准确性进行比较，将告诉我们NPV模型捕获了结果中有多少可预测的信号（给定基线特征）。如果最佳预测比NPV模型的预测要好得多，则可能有另一个模型建立在相同的功能上，从而实质上提高了预测精度。例如，另一个模型可能会假设客户忽略未来的利率，而仅关注初始利率，或者将2.99％的人从2.95％差异。另一方面，如果最佳预测并不比NPV模型的预测好得多，则构建在相同功能上的替代模型在这些数据上可能无法做得更好。新模型可以提供帮助，但必须通过识别当前未测量的新变量来做到这一点。例如，强调框架和说服力的模型将指出将我们的数据集扩展到包括贷款描述中使用的词汇。超出了这个特定示例，任何模型的预测误差通常都可以分解为两个来源：（1）由于我们测量的功能的局限性，即结果>
使用闪烁的 LED 灯通过视觉系统刺激伽马脑波：优化阿尔茨海默氏症的潜在治疗方法 Meredith W. Hillier，N
使用闪烁的 LED 灯通过视觉系统刺激伽马脑波：优化阿尔茨海默氏症的潜在治疗方法 Meredith W. Hillier，华盛顿州贝尔维尤纽波特高中：meredithwh13@gmail.com 摘要 最近使用小鼠阿尔茨海默氏症模型进行的研究表明，以 40 Hz 的频率诱发伽马脑波会导致脑中的小胶质细胞清除斑块形成蛋白，从而真正治疗疾病，而不仅仅是治疗症状。 在我的研究中，设计并构建了脑电图 (EEG) 设备和闪烁的 LED 灯电路，以测试如何最好地在人脑中诱发伽马波。 使用快速傅里叶变换分析数据。 测试了 9 名成年人，年龄从 18 岁到 90 岁不等，其中包括一名阿尔茨海默氏症患者。 每个受试者都很容易诱发 40 Hz 脑波。 在刺激期间，在 30、35 和 40 Hz 时，测试频率的脑波出现显著峰值。在打开灯但用纸板挡住的对照试验中没有检测到任何反应，表明这种效果不是由于电子串扰伪影造成的。这种效果在 45 Hz 时很弱，在 50 Hz 时不存在。响应在 50% 占空比时最强。偶尔在 20% 和 80% 时没有响应。响应随着亮度而增加。然而，偶尔在低亮度下会有强烈的反应，尤其是在老年受试者中。红色和白色比绿色效果更好，比蓝色好得多。一个受试者通常在刺激频率的一半时有反应，这意味着神经元对其他所有光刺激都有反应。这项研究为如何最好地在人类中诱导 40 Hz 伽马脑波以潜在治疗阿尔茨海默病提供了指导。 1 简介 2016 年对一种遗传上具有阿尔茨海默病风险的小鼠进行的一项最新研究表明，诱导伽马脑波可刺激大脑中的小胶质细胞清除与阿尔茨海默病相关的β淀粉样斑块。这是一个非凡的发现，因为它表明诱导伽马脑波可以治疗阿尔茨海默病，而不仅仅是治疗其症状。人体临床试验目前正在进行中，但尚未公布结果。