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LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
基础临床社会医学统合讲义
09：00-09：50 Tadaki（国家传染病研究所）感染性病理学对Covid-19的贡献10:00-10：00-10：50 Yamazaki Akira（大阪大学）（大阪大学）细胞介导的免疫反应对SARS-COV2 11:00-11：00-11：00-11：00-11：50 ARASE NAO（OSAKA NAO）介绍了OSAKA NAO（OSAKA NAO），以下简13：00-13：50 Nishiura Hiroshi（京都大学）Covid -19的传染病流行病学194：00-14：50 Sato Yoshi（Tokyo）新颖的Coronavirus大学的演变15:00-15：00-15:50-15：50
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
关于人工智能的临床应用
人工智能（AI）是一种具有学习、推理和判断能力，模仿人类智能的计算机程序。人工智能的基础是机器学习，机器学习又可分为监督学习（机器根据正确答案数据进行学习）和非监督学习（机器无需正确答案数据即可学习并分类特征）。监督学习是主要方法。在机器学习中，神经网络是一种模仿人类神经元的人工神经元组合而成的分层系统，当层数变得更深时，就称为深度学习。 ．深度学习的进步极大地提高了人工智能的性能。人工智能正在被应用到各个领域，其中人工智能在临床实践中的应用尝试正在加速。近年来有关人工智能在神经系统疾病治疗中的应用的报道迅速增加。人工智能已经用于神经影像分析，但最近它已应用于自动语音识别 (ASR) 和自然语言处理 (NLP)。利用人工智能通过可穿戴设备和视频进行访谈和神经系统发现的数字化运动分析，现在可以使用人工智能来分析以前难以处理的神经学发现。这是可能的。此外，从血液、脑脊液等生物样本中寻找生化生物标志物的研究也在进行中，利用AI对多组学数据进行分析的研究也备受关注。未来，预计AI的进一步发展将实现更加准确的诊断和预后预测。
药品临床试验申请须知
1. 医疗法.......................................................................................................................... 10
人工智能（AI）技术的临床应用
近年来，以深度学习为核心的机器学习技术以及大数据的日益普及，人工智能技术备受关注。美国FDA已批准了100多种基于AI的医疗器械。在日本，多种基于AI的医疗器械也已获批并应用于临床。本综述介绍了日本医疗AI研发的现状及面临的挑战，并讨论了医疗AI研发的未来方向。（2022年1月11日收稿；2022年2月9日接受）
基因治疗临床研发策略指导原则
具有嵌入（整合）能力、基因编辑（基因组编辑）活性、载体复制能力力可造成持续感染，以及具潜伏性（潜伏性）或再活化（再激活）特性之基因治疗制剂，造成迟发性不良反应的风险加重，否则不良反应可能在临床试验的主动监视期过后才发生，需特别注意长期追踪观察（长期跟踪观察，LTFU）之规划。所有的临床试验都应有良好的设计，以评估基因治疗的呼吸和风险。在无法进行随机对照临床试验的情况下，可能可以采用其他替代方法（如定量流行病自然史资料或让患者 做为自身的研究生），但须提出适当的合理性说明，并讨论使用这些替代方法的应注意事项。在临床试验设计中未使用研究生时，应根据试验的目标、所欲探讨之疾病和基因治疗制剂提供合理的说明。
人工智能技术的护理研究与临床应用
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关于床沙测量的观点
摘要 在过去十年中，山区洪水和泥石流的床沙测量技术取得了重要进展。虽然悬浮沉积物仍然是测量的最常见的部分，但床沙仍然是一个问题，因为它不仅更难测量，而且对地貌变化的影响也最大。床沙输送现场测量技术的发展至关重要，需要复杂化才能在不同环境中有效发挥作用。理想情况下，床沙测量技术应该是非侵入性的、灵活的和代表不同类型的输送。这篇文章是几十年来在山洪中对砾石和鹅卵石床溪流进行床沙实验的结果，以及为未来应用开发床沙测量方法和设备的问题。描述了捕获和追踪技术，并强调了高分辨率遥感图像的潜力。随着人们对砾石河床动力学和变化的认识不断提高，对用于进一步模型验证和应用的可靠现场数据的需求将不断增长。