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使用更强大的挖掘机挖掘住房数据
本文通过协助数据分析，探讨了生成式人工智能 (AI) 模型（例如 Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT)）在住房研究中的潜在应用。该研究使用美国住房和城市发展部 (HUD) 的补贴家庭图片数据集，使用 ChatGPT 生成代码并分析住房研究环境中的相关性。该方法包括创建一个用于计算相关性的计算机程序，并利用 OpenAI 的应用程序编程接口结合 ChatGPT 来分析输出。本文讨论了与偏见、不准确性和不当引用相关的问题，并探讨了在住房研究中使用 ChatGPT 的优点和局限性。这项研究有助于围绕在各个学科的研究中负责任和有效地使用生成式 AI 模型的持续讨论。
在临床笔记中挖掘主题，以识别表型并预测患有心力衰竭的患者的住院时间
MIA CAJITA学院伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学护理学院，美国芝加哥，McAjit2@uic.edu摘要 - 心力衰竭是一种综合症，当心脏无法泵入血液和氧气以支持身体中的其他器官时发生。 患者心力衰竭的治疗和管理包括了解这些患者在住院期间的诊断代码和程序报告。 在这些诊断代码和程序报告中识别基本主题可以揭示与心力衰竭相关的临床表型。 这些主题还可以帮助临床医生使用其临床笔记来预测患者的住院时间。 根据这些主题了解临床表型，对于基于患者的类似特征而言，这也可能有助于预测诸如住院时间之类的患者结局。 这些临床表型通常具有概率的潜在结构，因此，由于以前没有使用概率框架在心力衰竭患者临床注意事项中识别表型的工作，并且无法使用基于数据驱动的人工智能的方法来预测这些患者的住院时间，我们将对自然语言处理技术进行诊断，并在诊断中诊断为诊断，并在诊断中诊断出诊断，并在诊断中识别诊断。伊利诺伊大学医院与健康科学系统（UI Health）。 主题建模在诊断代码和过程报告中确定了十二个主题。 我们使用了这些主题及其贡献的百分比来预测住院时间。MIA CAJITA学院伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学护理学院，美国芝加哥，McAjit2@uic.edu摘要 - 心力衰竭是一种综合症，当心脏无法泵入血液和氧气以支持身体中的其他器官时发生。患者心力衰竭的治疗和管理包括了解这些患者在住院期间的诊断代码和程序报告。在这些诊断代码和程序报告中识别基本主题可以揭示与心力衰竭相关的临床表型。这些主题还可以帮助临床医生使用其临床笔记来预测患者的住院时间。根据这些主题了解临床表型，对于基于患者的类似特征而言，这也可能有助于预测诸如住院时间之类的患者结局。这些临床表型通常具有概率的潜在结构，因此，由于以前没有使用概率框架在心力衰竭患者临床注意事项中识别表型的工作，并且无法使用基于数据驱动的人工智能的方法来预测这些患者的住院时间，我们将对自然语言处理技术进行诊断，并在诊断中诊断为诊断，并在诊断中诊断出诊断，并在诊断中识别诊断。伊利诺伊大学医院与健康科学系统（UI Health）。主题建模在诊断代码和过程报告中确定了十二个主题。我们使用了这些主题及其贡献的百分比来预测住院时间。这些主题揭示了有关与心力衰竭的各种观点相关的不同表型的信息，这可以帮助研究患者的概况并发现医学概念之间的新关系。每个主题都有一组关键字，每个临床注释都标有两个主题 - 一个主题与其诊断代码相对应，另一个对应于其程序报告以及其百分比贡献。我们发现，使用主题建模在诊断代码和程序报告中发现的主题能够预测患者的住院时间，准确度为61.1％，并且在接收器操作特征曲线（ROC AUC）下方的面积为0.828。
'挖掘太空资源和公平...
ai人工智能ASAT ASAT ASAT ASAT ASAT ASAT ARSP ARTEMIS太空计划CAT计算机轴向断层扫描CFS COFS COMPONWEALTH FUSION FUSION SYSTEM European Telecommunications Satellite Organization EU The European Union FAA Federal Aviation Administration (USA) FAI Federation Aeronautique Internationale GDP Gros Domestic Product GEO Geosynchronous Orbit GPS Global Positioning System GPT-4 Generative Pre-trained Transformer H3 Helium-3 HLS Human Landing System (Artemis Program) IAF International Astronautical Federation IIOSC Intersputnik International Organization of Space Communications IISL International Institute of Space Law IMF International Monetary Fund ISA International Seabed Authority ISAS Institute of Space and Astronautical Science ISS International Space Station JAXA Japan Aerospace and Exploration Agency JSA Japan Space Act LC Liability Convention LED Light Emitting Diode LEO Low Earth Orbit LLM Large Language Model Lux Luxembourg M3 Moon Mineralogy Mapper MOU Memorandum of Understanding MRI Magnetic Resonance Imaging MT Moon Treaty NAL National Aerospace NASA实验室国家航空航天管理局（美国）NIF国家点火设施
实时策略游戏中的过程和策略挖掘
在实际公司数据上展示流程挖掘可能是由于对数据隐私，监管限制和对竞争优势的考虑而导致的访问有限，这可能是具有挑战性的。在许多情况下，公司不愿共享其数据，因为它可能包含可能损害其业务的敏感信息，并且规范限制可能会进一步限制与外部方面的数据共享。尽管面临这些挑战，但人们越来越认识到过程采矿（包括现实数据）可以带给组织所带来的重大好处。为了克服这些挑战，公司可以使用综合或模拟数据作为展示和了解过程采矿的潜在好处的手段。但是，合成或模拟数据的使用具有局限性，因为它可能无法准确反映现实过程中的复杂性和细微差别。为了探索这些方法的潜力，竞争性的实时策略（RTS）游戏可以作为在时间压力下在复杂环境中进行决策分析的绝佳代理。在这种情况下，游戏数据是一个受控的实验环境（Wagner 2006），如其他与业务相关的学术研究（例如Clement（2023）（2023），Künn等人的作品。（2023）和Ching等。（2021）。表1将RTS游戏中的典型挑战与公司决策联系起来。RTS匹配的游戏历史记录在日志文件中持续存在。使用数据驱动的方法为此目的这些文件包含游戏中每个给定动作命令的事件日志，因此包含有关玩家行为的丰富数据，例如玩家采取的动作序列，他们分配的资源以及他们做出的战略决策。通过分析这些日志，研究人员可以对玩家行为和决策产生洞察力，可用于在竞争性理性环境中为过程提供和改善过程采矿和过程发现技术。
从平均时间波形、时频表示和相位动态中挖掘事件相关脑电位信息
摘要：由于复杂的自发脑活动纠缠在一起，描述脑电图 (EEG) 中大脑对输入的动态响应模式并非易事。在这种情况下，大脑的反应可以定义为 (1) 输入后产生的额外神经活动成分或 (2) 输入引起的持续自发活动的变化。此外，反应可以体现在多种特征中。三个常见的特征示例是 (1) 瞬态时间波形，(2) 时频表示，和 (3) 相位动态。最广泛使用的平均事件相关电位 (ERP) 方法捕捉到了第一个特征，而后两者和其他更复杂的特征正受到越来越多的关注。但是，目前还没有太多的研究对如何在神经认知研究中有效利用多方面特征提供系统的说明和指导。基于一个有 200 名参与者的视觉异常 ERP 数据集，这项工作展示了上述特征的信息如何相互补充，以及如何基于典型的基于神经网络的机器学习方法将它们整合在一起，以便在基础和应用认知研究中更好地利用神经动态信息。
机器学习支持的天然产物基因组挖掘和生物活性预测
摘要：微生物和植物产生的天然产物 (NP) 是药物、除草剂和杀菌剂的主要来源。得益于 DNA 测序、生物信息学和基因组挖掘工具的最新进展，多年来已经生成了大量有关 NP 生物合成的数据，这些数据越来越多地被利用来开发用于 NP 发现的机器学习 (ML) 工具。在这篇综述中，我们讨论了开发和应用 ML 工具的最新进展，这些工具用于探索可以用基因组语言编码的潜在 NP 并预测 NP 的生物活性类型。我们还研究了与 NP 研究的 ML 工具的开发和应用相关的技术挑战。关键词：机器学习、天然产物、基因组挖掘、生物合成基因簇、生物活性预测、模型构建■介绍数千年来，天然产物 (NP) 对人类健康和福祉至关重要。1 DNA 测序、生物信息学和基因组挖掘的最新进展使得 NP 的发现更加高效。然而，随着越来越多的化合物被发现，避免发现先前已鉴定的 NPs 变得越来越具有挑战性。此外，探索 NPs 的生物学功能仍然很困难，特别是因为一些 NPs 的数量非常少，阻碍了对其生物活性的广泛筛选。为了帮助发现 NPs 并表征其生物活性，研究人员开发了各种策略，例如高通量生物合成基因簇 (BGC) 发现、2、3 通过 CRISPR/Cas9 介导的基因组编辑激活 BGC、4、5
大众集团挖掘具有可持续移动性的新利润库
Drive Matrix（MEB），该公司是最早将其平台策略过渡到电时代的公司之一。自2020年以来，MEB平台上的五个集团品牌已经交付了超过110万辆全电动汽车。该小组正在不断改进该平台，并在所有与客户相关的领域提供更多的性能和功能，以满足可持续全电动流动性的快速发展的发展。这是由新型号（例如大众ID.7²）所证明的，范围高达700公里。从2025年开始，增强的MEB+平台将启动，范围和效率进一步提高约10％。它提供的加速度时间从0到100 km/h的加速度不到5秒，并且根据小组的Cell2pack技术的统一单元，快速充电少于20分钟。来自大众汽车，斯柯达和库库（Skoda和Cupra）的新型全电动型号低于25,000欧元的入门级价格，将使更多客户可以使用电子机动性。同时，它们将是最早使用MEB+的车辆。在IAA Mobility（Volkswagen ID）上提出的概念工具证明了这一部分的情感。GTI概念3。 一年前，即2024年，该集团的第二个电动平台将启动：高级平台电气（PPE）。 该平台由奥迪和保时捷联合开发，具有强大而有效的电动传动系统，其范围超过600公里，以及具有800伏技术的创新电池和充电管理。 数字化因此比以往任何时候都更加切实。GTI概念3。一年前，即2024年，该集团的第二个电动平台将启动：高级平台电气（PPE）。该平台由奥迪和保时捷联合开发，具有强大而有效的电动传动系统，其范围超过600公里，以及具有800伏技术的创新电池和充电管理。数字化因此比以往任何时候都更加切实。奥迪Q6 E-Tron将是该品牌在PPE上的第一辆车，并标志着模型范围电气化的下一个主要步骤。此外，PPE型号将获得由Cariad新开发的高性能电子体系结构和软件平台，通过该平台将无缝嵌入客户的数字生态系统中。除其他外，客户可以直接在车辆中的集成应用程序存储中安装和使用他们喜欢的某些应用程序。奥迪Q6 E-Tron也是该品牌在弯曲设计中提供新的，独立的MMI全景显示，新的增强现实头顶显示屏和乘客显示屏的第一款车型。在中期，大众集团将通过集成电气和电子体系结构切换为单一的将来的骨干。这会产生巨大的标准化和扩展潜力，因为所有品牌和细分市场的超过4000万辆都将在SSP上建造。同时，智能平台概念为每个细分市场的需求量身定制车辆提供了灵活性，同时确保品牌之间必要的差异化。与MEB相比，SSP的投资和研发成本预计将减少30％左右，这使大多数全电模型能够达到相同的利润率，而这些模型与传统供电的同行相比。电池和充电是福特已经选择MEB的负担得起和有利可图的电子动力的关键，大众集团现在正在与Mahindra进行良好的谈判，成为另一个重要的合作伙伴。Mahindra希望为其模型使用关键的MEB组件，例如电子驱动器和统一细胞。与许多竞争对手不同，该小组正在将电池电池的开发和生产与PowerCo相结合到其价值链中。目的是保留公司内部全电动汽车的价值创造的很大一部分。低电池成本也是使电子活动民主化的基本先决条件。与第一代MEB相比，将电池成本降低多达50％的关键杠杆是Unified
疾病预测中数据挖掘的实施...
在预测糖尿病的数据挖掘的实施研究中，研究人员使用了源自Kaggle的数据库，多达768个数据，其中有9个糖尿病指标。本研究使用2种方法，即随机森林和XGBoost来分析糖尿病的预测。这项研究经历了预处理的几个阶段，以处理初始数据，然后再通过随机森林和XGBoost之间的两个建模主题进行测试，使用交叉验证5测试以确定最佳参数。使用精度，精度，召回和F1得分的矩阵评估。
2023挖掘机和经销商采矿论坛
•凯瑟琳谷项目投资于生产：狮子镇的旗舰项目现在不到12个月的时间来实现2024年中期的首次生产目标，采矿和建筑的进展不足，与资本支出估算相吻合，在该项目的承诺支出中，该项目的支出约为60％，约为60％。地下采矿服务以及结构和机械管道合同将在9月季度颁发。地下合同的裁决将使Liontown能够在本季度最终确定其运营成本审查。•直接运输矿石（DSO）项目受批准：Liontown正在继续提供DSO产品作为早期收入来源，此前是Kathleen Valley Project首次集中生产。DSO的材料已通过矿山计划优化释放，并且是矿石储量的补充。拥有确保现场压碎和供应链服务，并且客户参与良好，First DSO发货是针对2023年日历年末的目标。•政府资金支持：Liontown已收到澳大利亚，韩国和美国国际出口信贷机构（ECAS）的联合支持信这封信伴随三个个人支持/利息信，这表明最高3亿美元的非约束力和有条件的财务利息支持凯瑟琳谷项目的交付。任何财政支持均受资格标准以及单个信件中概述的信贷和风险要求的约束。这项研究是无约束力的，预计将在两年内进行。澳大利亚出口金融（EFA）与同等韩国贸易保险公司（K-SURE）和美国出口国际银行（EXIM）之间的合作，加强了对多样化全球电池价值链的共同承诺。虽然非约束力和有条件，但ECAS的联合支持为Liontown提供了强大的基础，因为它可以为所有资金选择提供结论。•下游战略：Liontown通过与日本的Sumitomo Corporation的协议（全球商品加工和营销参与者）的协议来研究其下游战略的“合作伙伴”支柱，以调查澳大利亚和日本之间锂供应链的开发。该协议将支持一项共同资助的研究，该研究探讨了使用Liontown的Spodumene或在西澳大利亚州一家植物中生产的未来硫酸锂产品在日本生产氢氧化锂的可行性。