XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System客观
AI审美医学的援助 - 客观医学标准的共识
隶属关系1塑料，手和重建手术系，德国雷根斯堡大学医院雷格斯堡2纽约大学兰蒙大学健康医疗中心，纽约，纽约，美国3芝加哥普里茨克大学医学院，芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥大学，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国4次，美国4次，美国4次，美国4皮肤诊所，美国4层临床。德国达姆施塔特的Klinik 7化学系，汉堡大学化学科学系，德国汉堡大学8号汉堡大学8号塑料，手和重建手术系，德国大学医院，雷格斯堡，雷格斯堡，雷格斯堡，Instituto de dematoologia dematoologia dematoologia dematoologia dematoologia dematologia dematologia Mudem David Azulay，Rio Deien deien deien deien de Janeir，raze de Janeir，raze ibaust weniz，wwebaust wweiz nired niz wee janeir，wwebaust nired，奥地利和Hautarzt Friedenau，柏林，德国，第11个皮肤病学系，伊拉斯mus医疗中心，荷兰鹿特丹，荷兰12号加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州圣地亚哥，加利福尼亚，美国13皮肤病学和激光中心，德国德国德国德国德国兰迪，14 p-Sirnir sirir，Taieriir，Taaiwan，Taiwan of taai fata of taai of taai faceir，tai sirir，taai facept泰国曼谷Mahidol University
在治疗不可切除的神经内分泌肿瘤时，实现客观反应并不一定意味着比实现客观反应更长的进展时间。
最佳。它缺乏标准化，并且基于一两个放射科医生对肿瘤状态的整体印象。因此，它不适用于治疗试验或重现其他研究人员的结果。然而，我们的结果表明，非常需要对神经内分泌肿瘤反应变化更敏感的放射学反应评估系统。随着当今放射学程序的高分辨率，人们可以争辩说，用于对 RECIST 中不同总体反应组进行分类的阈值可以重新定义。例如，目标病变直径总和增加 5% 而不是 20% 可以定义进行性疾病。肿瘤密度降低作为影响
客观、系统地评估医学成像人工智能中的偏见
1 卡尔加里大学生物医学工程研究生课程，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市，T2N 1N4，2 卡尔加里大学放射学系，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市，T2N 4N1，3 卡尔加里大学霍奇基斯脑研究所，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市，T2N 4N1，4 卡尔加里大学阿尔伯塔省儿童医院研究所，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市，T2N 4N1，5 卡尔加里大学儿科系，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市，T2N 4N1，6 卡尔加里大学社区健康科学系，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市，T2N 4N1，7 卡尔加里大学临床神经科学系，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市，T2N 4N1，8 卡尔加里大学电气与软件工程系， T2N 1N4，加拿大 通讯作者：Emma AM Stanley，文学士，卡尔加里大学生物医学工程研究生课程，3330 Hospital Drive NW，卡尔加里，艾伯塔省，T2N 4N1，加拿大（emma.stanley@ucalgary.ca） M. Wilms 和 ND Forkert 共同为本文的高级作者。
基于客观监督机器学习的生物神经元网络分类和推理
摘要：生物神经元类型和网络的分类对全面了解人类大脑的组织和功能提出了挑战。在本文中，我们使用监督机器学习解决方案，基于神经元通信的属性，开发了一种新的生物神经元形态和电类型及其网络的客观分类模型。与现有的神经信息学方法相比，这种方法具有优势，因为从脉冲序列中获得的与神经元之间的相互信息或延迟相关的数据比传统的形态数据更丰富。我们从蓝脑计划现实模型中构建了两个名为 Neurpy 和 Neurgen 的各种神经元回路的开放式计算平台。然后，我们研究了如何对皮质神经元回路进行网络断层扫描，以对神经元进行形态、拓扑和电分类。我们提取了 10,000 个网络拓扑组合的模拟数据，其中包含五层、25 个形态类型（m 型）细胞和 14 个电类型（e 型）细胞。我们将数据应用于几种不同的分类器（包括支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林和人工神经网络）。我们实现了高达 70% 的准确率，使用网络断层扫描推断生物网络结构的准确率高达 65%。使用神经元通信数据，可以通过级联机器学习方法实现生物网络的客观分类。在使用的技术中，SVM 方法似乎表现更好。我们的研究不仅有助于现有的分类工作，还为未来使用脑机接口设定了路线图，即在体内客观分类神经元作为大脑结构的传感机制。
内窥镜手术中人体工程学的客观评估进展：审查
随着科学技术的发展，“微创”的术语已渗透到各种外科手术领域。 内窥镜手术，特别是较小的切口，几乎不适和快速康复（1）具有巨大的好处（1），这可以优化患者的生活质量和康复的增强，并大大减少患者的痛苦。 但是，这一成功的变革的关键参与者，外科医生已经实现了相当大的不可预见的成本和人体工程学的约束（2）。 例如，对腹腔镜手术进行的调查显示，进行标准腹腔镜手术的外科医生中有73％至100％（3）的外科医生患有WMSD（与工作相关的肌肉骨骼疾病），投诉的范围为73至88％（4）。 这表明患者福利和医师苦难的大流行越来越大。 不幸的是，尽管他们意识到他们在手术期间遇到的身体需求和不适，但内窥镜外科医生很少出来向其提供者披露伤害。随着科学技术的发展，“微创”的术语已渗透到各种外科手术领域。内窥镜手术，特别是较小的切口，几乎不适和快速康复（1）具有巨大的好处（1），这可以优化患者的生活质量和康复的增强，并大大减少患者的痛苦。但是，这一成功的变革的关键参与者，外科医生已经实现了相当大的不可预见的成本和人体工程学的约束（2）。调查显示，进行标准腹腔镜手术的外科医生中有73％至100％（3）的外科医生患有WMSD（与工作相关的肌肉骨骼疾病），投诉的范围为73至88％（4）。这表明患者福利和医师苦难的大流行越来越大。不幸的是，尽管他们意识到他们在手术期间遇到的身体需求和不适，但内窥镜外科医生很少出来向其提供者披露伤害。
客观运动提示调整冬季条件下的车辆动力学评估
车辆制造商努力建立日益高效，更快的开发过程。尽管计算机辅助工程已经在完全虚拟开发过程中取得了重大进展，但仍在整合人类主观反馈以完全关闭虚拟开发循环的挑战。对乘车和驾驶特征的主观评估仍然是乘用车的非常重要的特征。移动式驾驶模拟器具有将人类引入虚拟开发环的能力，从而可以对虚拟车辆模型进行主观评估。这样的介绍有可能通过避免物理测试并在车辆开发周期的早期阶段提供明智的决策来显着加快开发过程，同时节省资源。这样做的挑战在于有可能在驾驶模拟器中评估车辆，这高度依赖于运动提示。
基于遗传算法和人工神经网络的瞳孔反应客观疼痛测量实验研究
摘要 对医疗保健提供者来说，获得患者疼痛程度的客观测量一直是一个挑战。医院环境中最常见的疼痛评估方法是询问患者的口头评分，这被认为是一种主观方法。为了获得患者的客观疼痛程度，我们建议使用瞳孔反应和机器学习算法来客观地测量疼痛程度。东北大学招募了 32 名健康受试者参与了这项研究。通过要求健康受试者将手放在装满冰水的桶中，对他们施加疼痛刺激。我们从瞳孔直径数据中提取了 11 个特征。为了获得最佳特征子集，使用遗传算法 (GA) 为人工神经网络 (ANN) 分类器选择特征。在特征选择之前，ANN 的 f1 分数为 54.0 ± 0.25%，包含所有 11 个特征。经过特征选择后，ANN 使用所选特征子集（即平均值、均方根 (RMS) 和瞳孔曲线下面积 (PAUC)）表现出最佳性能，准确率为 81.0%。实验结果表明，瞳孔反应与机器学习算法相结合可能是一种有前途的客观疼痛水平评估方法。这项研究的结果可以改善患者在远程医疗中测量疼痛的体验，尤其是在大多数人不得不待在家里的疫情期间。
估计葡萄种植生物多样性：客观定量的新指数
培养的葡萄藤品种数量减少以及托儿所可用的植物材料和克隆的多样性以及葡萄酒生产商使用的后果仍然是许多争论的主题。以更好地理解和更准确地定义不同情况下不同情况下的缺点或优势，我们试图开发适合葡萄藤的不同索引，以比较中性和客观的方式。这些指标可能会考虑不同的空间水平（世界，国家，地区，庄园和地块），并可能考虑到不同类别的植物材料，例如品种，克隆或根骨。也可以应用它们来量化某些标签或认证计划的生物多样性水平，以保证消费者。
1美的本质及其客观表现形式是圣经中描述的上帝的证据
Definition and Scope of General Revelation ................................................................................................. 28 Accessibility to all Individuals ....................................................................................................................... 30 Perceiving God's Existence, Power, and Divine Attributes ......................................................................... 31 Purpose: Bridging Humanity and the Divine ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ...................................................................................... 37 Harmonizing Natural Revelation with Biblical Teachings .......................................................................... 38
可解释的人工智能：评估 xAI 对人机交互的客观和主观影响
摘要 智能代理必须能够传达意图并解释其决策过程，以建立信任、培养信心并改善人机团队动态。认识到这一需求，学术界和工业界正在迅速提出新的想法、方法和框架，以帮助设计更可解释的人工智能。然而，仍然没有标准化的指标或实验协议来对新方法进行基准测试，研究人员只能依靠自己的直觉或临时方法来评估新概念。在这项工作中，我们提出了第一个全面的（n=286）用户研究，测试了可解释机器学习的广泛方法，包括特征重要性、概率分数、决策树、反事实推理、自然语言解释和基于案例的推理，以及没有解释的基线条件。我们提供了可解释性对人机团队影响的第一个大规模实证证据。我们的研究结果将通过强调反事实解释的好处和可解释性置信度得分的缺点，帮助指导可解释性研究的未来。我们还提出了一种新颖的问卷，用于衡量人类参与者的可解释性，该问卷受到相关先前工作的启发，并与人机协作指标相关联。