XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推断
将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架
本研究研究了人工智能（AI）在个性化学习中的双重作用，探讨了AI如何促进和阻碍各种学习者的个性化教育经验。AI技术（例如自适应学习平台，智能辅导系统和数据分析工具）提供了量身定制的途径，可以增加参与度，适应学习差异并改善学术成果。然而，挑战也出现，包括算法偏见，对技术过度依赖以及数据隐私和人类互动的潜在妥协。的发现表明，尽管AI可以增强个性化的学习，但需要仔细的整合，以避免加剧差异并支持批判性思维和社交技能。教育工作者的作用仍然是必不可少的，并提出了专业发展的建议，以使教师有效和道德地利用AI的技能。本研究强调了平衡方法在AI集成中的重要性，将技术工具与以人为本的教学实践相结合，以创造包容性，公平和有效的学习环境。
通过条件似然差异对文本到图像扩散模型进行成员推断
文本到图像的扩散模型在可控图像生成领域取得了巨大成功，同时也带来了隐私泄露和数据版权问题。成员资格推断在此背景下作为检测未经授权数据使用的潜在审计方法而出现。虽然人们对扩散模型进行了一些研究，但由于计算开销和增强的泛化能力，它们并不适用于文本到图像的扩散模型。在本文中，我们首先发现文本到图像的扩散模型中的条件过拟合现象，表明这些模型倾向于在给定相应文本的情况下过拟合图像的条件分布，而不仅仅是图像的边际分布。基于这一观察，我们推导出一个分析指标，即条件似然偏差（CLiD），以进行成员资格推断，这降低了估计单个样本记忆的随机性。实验结果表明，我们的方法在各种数据分布和数据集规模上都明显优于以前的方法。此外，我们的方法表现出对过度拟合缓解策略（例如早期停止和数据增强）的卓越抵抗力。
主动采样：用于最佳子样本的有限种群推断的机器学习辅助框架
生物电子设备可以提供强大的工具，以充分地与电动性神经细胞和组织进行有效的沟通，从而使我们能够更好地了解复杂的生物学功能并治疗患有神经系统疾病的患者。[1]用于神经应用的生物电子设备的细胞或组织界面可以从使用与组织的机械和生化特性相匹配的合成水凝胶中受益。模仿细胞外基质的水凝胶也被广泛用作器官芯片设备中的细胞支持支架，[2] 3D细胞培养，[3]和用于3D生物印刷的生物互联。[4]使用含有细胞水凝胶的生物学的3D Bioprinting通过以3D空间分辨率排列细胞和材料来构建更复杂和功能性的组织和疾病模型，从而在神经组织工程中提供了para-digm的变化。[4,5]
因果推断：统计学习方法
1，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物学系| 2美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学遗传学系| 3美国密歇根州安阿伯市密歇根大学医学院| 4美国科罗拉多州奥罗拉（Aurora）的科罗拉多州Anschutz大学医学校园生物化学与分子遗传学系| 5蜂窝和分子生物学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇，美国加利福尼亚州诺斯里奇| 6国际人类基因组研究实验室，墨西哥Querétaro的JuriquillaQuerétaro大学NacionalAutónomadeMéxico（UNAM）| 7美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学地球系统科学系| 8 Biocontol和Molecular Ecology，Manaaki wherua - Landcare Research，Lincoln，新西兰| 9新西兰奥克兰大学奥克兰大学生物科学学院1，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物学系| 2美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学遗传学系| 3美国密歇根州安阿伯市密歇根大学医学院| 4美国科罗拉多州奥罗拉（Aurora）的科罗拉多州Anschutz大学医学校园生物化学与分子遗传学系| 5蜂窝和分子生物学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇，美国加利福尼亚州诺斯里奇| 6国际人类基因组研究实验室，墨西哥Querétaro的JuriquillaQuerétaro大学NacionalAutónomadeMéxico（UNAM）| 7美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学地球系统科学系| 8 Biocontol和Molecular Ecology，Manaaki wherua - Landcare Research，Lincoln，新西兰| 9新西兰奥克兰大学奥克兰大学生物科学学院
使用合成 RNA 作为 RNA 直接测序中 poly(A) 长度推断的基准
多聚腺苷酸化是一个动态过程，在细胞生理学中非常重要。Oxford Nanopore Technologies 的直接 RNA 测序提供了一种对全长 RNA 分子进行测序以及对转录组和表观转录组进行分析的策略。目前有几种可用于 poly(A) 尾长估计的工具，包括 tailfindr 和 nanopolish 等成熟工具，以及两种较新的深度学习模型：Dorado 和 BoostNano。然而，这些工具的准确性与金标准数据集的基准测试有限。在本文中，我们使用合成 RNA 标准（Sequins）评估了四种 poly(A) 估计工具，这些标准具有已知的 poly(A) 尾长，并提供了一种衡量 poly(A) 尾长估计准确性的有效方法。所有四种工具生成的平均尾长估计值都在正确值的 12% 以内。总体而言，由于 Dorado 运行时间相对较快、变异系数低并且易于使用且可与碱基调用集成，因此被推荐作为首选方法。
高度适应性拉索：在现实模型中提供有效的非参数推断的机器学习
使用现实世界数据了解治疗对健康相关结果的影响需要定义因果参数并施加相关识别假设，以将其转化为统计估计。半参数方法，例如目标最大似然估计器（TMLE），以构建这些参数的渐近线性估计器。要进一步建立这些估计量的渐近效率，必须满足两个条件：1）数据可能性的相关组成部分必须属于Donsker类，而2）2）滋扰参数的估计值在其真实值的速度上以比N -1 /4更快的速度收敛。高度适应性的拉索（HAL）通过在具有有界分段变化标准的Càdlàg函数中充当经验风险最小化来满足这些标准，已知是Donsker。hal达到了所需的收敛速度，从而保证了估计量的渐近效率。HAL最小化其风险的功能类别具有足够的灵活性，可以捕获现实的功能，同时保持建立效率的条件。此外，HAL可以对非方向可区分参数（例如条件平均治疗效果（CATE）和因果剂量响应曲线，对精确健康很重要。尽管在机器学习文献中经常考虑这些参数，但这些应用通常缺乏适当的统计推断。HAL通过提供可靠的统计不确定性量化来解决这一差距，这对于健康研究中的知情决策至关重要。
行星因果推断：通过地球观测了解社会和经济
《行星因果推断》一书探讨了地球观测 (EO) 数据如何增强社会科学研究，加深我们对人类对环境、社会和经济影响的理解。虽然使用调查和国家统计数据的传统方法成本高昂且有限，但来自卫星的 EO 数据为以精细分辨率研究城市化、贫困、冲突和森林砍伐等现象提供了全球实时视角。本书介绍了以因果为导向的基于 EO 的机器学习 (ML)，其中分析图像中的空间数据以创建社会科学指标的代理并用于因果推断。这些行星因果推断方法可以为全球社会问题提供高分辨率洞察，为评估冲突、可持续发展和其他现象提供新方法。通过结合地理、历史和多尺度分析的见解，“行星因果推断”为研究人员提供了基础，以解决家庭、社区、区域和全球尺度的综合问题。本书的“成分”和“食谱”食谱式框架使社会科学家能够采用 EO-ML 方法，开发自己的研究方法，并解决全球范围内的紧迫问题。
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感 主动采样：用于最佳子样本的有限种群推断的机器学习辅助框架 3D生物打印和酶促聚合方法 在磁场中实现纳米结构的远程任意均匀对准 设计用于多功能性的结构阳性电极
2D半导体可以推动量子科学和技术的进步。但是，它们应该没有任何污染。同样，相邻层及其电子特性的晶体学排序和耦合应具有良好的控制，可调且可扩展。在这里，这些挑战是通过一种新方法来解决的，该方法结合了分子束外延和原位带工程在石墨烯上半导体硒化（GASE）的超高真空中。通过电子差异，扫描探针显微镜和角度分辨的光电子光谱法表明，在层平面中与基础与石墨烯的下层晶格相对的原子研究表明，GASE的原子薄层对齐。GASE/石墨烯异质结构（称为2semgraphene）具有GASE的中心对称性（组对称性D 3D）多晶型物，GASE/Chapeene界面处的电荷偶极子，以及可通过层厚度调谐的带结构。新开发的可伸缩2秒封装用于光学传感器，该传感器利用光活动Gase层和与石墨烯通道的接口处的内置电势。此概念证明具有进一步的进步和设备体系结构，将2semgraphene作为功能构建块。
ICH E11A 儿科推断指南
4.1.6. 在参考人群和目标人群之间建立不同终点的关系 ...................................................................................................................................... 20
反转问题：为什么算法应推断精神状态，而不仅仅是预测行为
有两种方法可以分析有关人的数据，如果您愿意的话，有两种“文化”（Breiman，2001； Snow，1959）。一个人是心理学文化 - 现在已经超过一个世纪了，完全熟悉。对于行为科学家来说，1个数据是一种结束的手段，用于改善我们关于人类思想的理论。数据可用于测试竞争理论并开发新的理论。最终，数据都是为了让我们了解理论是正确和重要的。另一种文化（将其称为机器学习文化）是新的，但迅速增长。这种文化就是要使用大量的行为数据来预测人们会做什么。这种文化所产生的算法现在在社会的范围内广泛运作，包括在社交媒体上为人们策划内容，推荐产品（书籍，电影等）。），并自动化专家决策。机器学习文化与心理文化形成鲜明对比。它是成功的算法，在不利用心理学的理论见解的情况下成功地预测行为。