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使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
统计力学、神经网络和人工智能...
在阅读本书之前，你可能已经阅读过一些深度学习的经典论文。如果你这样做了，你可能会意识到作者们所说的语言与你所理解的不同；他们使用物理语言。让我们举个例子。以下摘录自该领域的经典论文之一；Salakhutdinov 和 Hinton 2012 年的著作，题为深度玻尔兹曼机的有效学习程序 [1]。这是深度学习领域最重要的论文之一。出版于我们将在后续章节中查看同一著作的较长摘录，现在我们只想确定一个关键术语。为了清晰和重点，作者在以下摘录中以粗体斜体形式显示了关键术语：摘自 Salkakhutdinov 和 Hinton (2012) [1]：无向图模型，例如玻尔兹曼机，在最大似然梯度中有一个额外的、与数据无关的项。该项是对数配分函数的导数，与数据相关项不同，它带有负号。这意味着，如果使用变分近似来估计与数据无关的统计数据，则所得的梯度将倾向于改变参数，从而使近似值变得更糟。这可能解释了使用变分近似来学习玻尔兹曼机缺乏成功的原因。这里的关键术语是对数配分函数，或者更简单、更具体来说，是配分函数。配分函数的概念是统计力学的核心和唯一性。如果我们能够理解这一点，我们就有一个切入点来开拓和理解深度学习的全部工作领域。
微调与及时调节的监督陈述
为了破译人脑的语言表示基础的算法，先前的工作通过对NLU任务进行了微调的预先调整的预先训练的人工神经网络（ANN）模型对大脑对语言输入的反应。然而，完整的微调通常会更新整个参数空间并扭曲预训练的功能，从而与大脑的强大多任务学习无关。及时调整可以保护预训练的权重，并学习特定于任务的嵌入以适合任务。迅速调整是否会产生代表，可以更好地说明大脑语言表示的比较？如果是这样，什么样的NLU任务会导致预先训练的模型更好地解码人脑中所代表的信息？我们通过比较神经解码中的迅速调整和微调的表示来调查这些问题，这预测了刺激引起的大脑活动的语言刺激。我们发现，在10个NLU任务中，全面的微调都没有明显胜过神经解码的迅速调整，这意味着一种更一致的调谐方法会产生代表性的代表，可以更好地与大脑数据相关。更重要的是，我们确定处理精细概念的任务意味着比其他任务更好地解码大脑激活模式的屈服表示，尤其是句法构成任务。这表明我们的大脑编码代表语言时浅层句法信息更细粒度的概念信息。
中欧和东欧国家在卫生技术评估中使用人工智能方法的障碍
本文旨在确定与中欧和东欧 (CEE) 卫生技术评估 (HTA) 系统中使用基于人工智能 (AI) 的证据特别相关的障碍。该研究依靠两个主要平行来源来确定在 CEE 的 HTA 中使用 AI 方法的障碍，包括范围界定文献综述和与 HTx 团队成员的迭代焦点小组会议。大多数其他选定文章从临床角度 (n = 25) 讨论了 AI，其余文章则从监管角度 (n = 13) 和知识转移角度 (n = 3) 讨论了 AI。研究的临床领域非常多样化——包括儿科、糖尿病、诊断放射学、妇科、肿瘤学、外科、精神病学、心脏病学、传染病和肿瘤学。在所有 38 篇文章中，有 25 篇（66%）描述了 AI 方法，其余文章则更侧重于不同医疗服务和计划的利用障碍。潜在障碍可分为数据相关、方法论、技术、监管和政策相关以及人为因素相关。一些障碍非常相似，尤其是在技术方面。专注于 AI 用于 HTA 决策的研究很少。AI 和增强决策工具是一门新科学，我们正在使其适应现有需求。HTA 作为一个过程需要多个步骤、多个评估，这些都依赖于异构数据。因此，观察到的一系列障碍并不令人意外，该领域的专家需要对最重要的障碍发表意见，以便制定克服这些障碍的建议并传播这些工具的实际应用。
MEF2C转录因子网络调节糖尿病肾脏疾病中肾小球内皮细胞的增殖
维持健康的上皮性内皮并置需要在肾小球细胞壁ches中进行串扰。我们试图了解内皮细胞和内膜细胞从健康状况到DKD损伤的空间锚定调节和过渡。从74个人类肾样品中，借用了一种综合的多摩学方法，以鉴定肾小球毛细血管内皮（EC-GC）和肾小球细胞中的细胞壁ni，细胞损伤轨迹，细胞损伤轨迹和调节转录因子（TF）网络。数据是从单核RNA和ATAC测序以及三种正交空间转录组技术中取出的，以与组织病理学和临床试验数据相关。我们鉴定出富含增殖性内皮细胞亚型（PREC）的糖尿病性肾小球的细胞生态位（PREC）和改变的血管平滑肌细胞（VSMC）。该利基内的细胞通信维持了促血管生成信号传导，抗血管生成因子的丧失。我们确定了MEF2C，MEF2A和TRPS1的TF网络，该网络调节了SEMA6A和PLXNA2，这是一种受体配对的相对血管生成。在TF网络的计算机敲除中，从健康的EC-GC向退化（损伤）内皮表型加速了过渡，并伴随着EC-GC和PR PREC表达模式的破坏。富含pROC的肾小球具有新生血管的组织学证据。在糖尿病性肾小球中，MEF2C活性增加，结节性肾小球硬化。MEF2C，MEF2A和TRPS1 TF网络仔细平衡DKD中EC-GC的命运。SGLT2I治疗可能会恢复MEF2C活性的平衡。MEF2C的基因调节网络（GRN）在DKD患者的EC-GC中失调，但葡萄糖转运蛋白-2抑制剂（SGLT2I）治疗逆转了DKD的MEF2C GRN效应。当TF网络在DKD中“打开”或表达过表达时，EC-GC可能会发展到先进状态，而TF抑制会导致细胞死亡。
操作方法指南：下一代生物库/ ... div>
长期以来，已经有充分的确定是，具有充分文献的表型数据的广泛，系统收集的人类样品（无论是患病还是健康）是开发和增强精度和预防医学的重要要求。高级科学和量身定制的医学需要基于转化生物库的全球集成数据。随着时间的流逝，生物库全球数据（生物学，奥理学，分析，跨家族和代际数据）意味着参与和参与，并定义了科学公民的新领域。“ OMICS，人工智能（AI）驱动的过程自动化，数据分析，机器人技术，Internet和其他新兴技术进步正在推动生物循环科学的革命，既可以为人类疾病的遗传组成部分以及为医疗保健提供更个性化的方法提供新的见解。” 1将现实世界数据和数字化的数据和生物库与数据相关和改进的数据，AI/机器学习技术在科学和社会上产生了变化，创造了一场革命。及其数字化的翻译生物群/医学可以是我们的培训基础，以确定这种转变对道德，法律和社会习俗的影响，并相对于道德同意/同意，并在负责任的研究和企业中（RRI）促进统一的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的行为，以相应地重新考虑风险评估（RRI），并在伦理上进行了同意/同意（RRI）的行为。 创新。这是一个广泛影响和关注每个人的挑战。难怪剑桥分析的自然社论牢固地指出：“许多领域的学者都知道技术如何超过其监管所有研究人员都有责任在法律的严格限制或当今法规的严格限制之外考虑其工作的道德规范。如果他们不这样做，他们将面临严重的公众信任。” 2“下一代”生物群模型可以推翻我们从纽伦堡法规到今天所确定的保证和参与式实践：它不仅是精确医学的动力，而且是预测医学的推动力，也引入了对新权利的需求
作物基于机器学习模型的预测
全球农业生产是负责营养的主要国际组织越来越关注的。由于人口前所未有的人口增长，全球对粮食的需求不断上升，导致一些人口稠密地区（例如非洲）的粮食不安全。对全球粮食不安全性的另一个促成因素是气候变化及其变异性。世界和非洲农业生产尤其是负责营养的主要国际组织越来越关注。世界粮食计划署报道说，全球人口增长，尤其是近年来在非洲，正在导致粮食安全提高。此外，农民和农业决策者需要先进的工具来帮助他们做出快速决策，以影响农业产量的质量。气候变化一直是近几十年来全世界的主要现象。已经观察到气候变化对农业生产质量的影响。大数据技术的到来导致了新的强大分析工具，例如机器学习，这些工具在许多领域（例如医学，财务和生物学）都证明了自己。在这项工作中，我们提出了一种基于机器学习的预测系统，以预测六种农作物的产量：米，玉米，木薯，种子棉，山药和香蕉，在整个一年中西非国家地区的国家层面。我们结合了气候数据，天气数据，农业产量和化学数据，以帮助决策者和农民预测其国家的每年农作物产量。15％和𝑅2= 89。78％。我们使用了决策树，多元逻辑回归和k-neart的邻居模型来构建我们的系统。使用三个机器学习模型时，我们都有两个模型的结果。我们在整个交叉验证过程中应用了一项超参数调谐技术，以获得更好的模型，该模型不会面临过度拟合。我们发现，决策树模型的性能很好，可以确定（𝑅2）为95。3％，而K-Nearest邻居模型和Logistic回归分别用𝑅2= 93进行。我们还研究了预测结果与预期结果之间的相关性。我们发现，决策树模型的预测结果和K-neartime邻居模型与预期数据相关，这证明了模型的效率。
金融领域人工智能监管：最新发展和主要挑战
• 治理框架。金融机构的董事会和高级管理层最终要对其活动负责，包括 AI 用例。也就是说，金融机构使用 AI，特别是在其核心业务活动中，需要在整个 AI 生命周期中明确分配角色和职责。重要的是，治理框架可能需要指定人为干预的作用，以尽量减少 AI 系统的有害后果。• AI 专业知识和技能。在没有相应专业知识和技能的情况下更广泛地采用 AI，可能会导致对金融机构和金融系统风险的理解不足和无效管理。因此，金融当局可以考虑澄清他们对计划在其核心业务活动中扩大 AI 使用的金融机构所具备的专业知识和技能的期望。• 模型风险管理。人工智能模型缺乏可解释性可能会导致模型风险增加。当模型风险管理指南到位时，当局可能会发现传达与可解释性相关的期望并就选择可解释性技术和评估其有效性时要考虑的关键品质提供指导很有帮助。• 数据治理和管理。金融机构使用人工智能会导致各种数据相关问题。虽然数据治理/管理的许多相关要素都包含在现有法规中（例如模型风险、消费者隐私和信息安全法规），但金融当局可能希望评估这些是否足够或需要加强，或者是否有必要发布解决任何人工智能数据治理和管理相关问题的指南。• 新的/非传统的参与者和新的商业模式/安排。为避免潜在的监管漏洞，需要评估与提供金融服务的新/非传统参与者相关的法规，以确定是否需要进行调整，以考虑到跨部门对使用人工智能的期望。对于提供涉及人工智能的金融服务（例如银行即服务）的多层安排，可能需要进行类似的监管评估，这可能会使金融当局难以将责任归咎于生态系统中的各个参与者。• 监管范围 - 第三方。云和人工智能服务提供商集中于少数几家大型全球科技公司，这加强了根据现有法律权力为这些服务提供商建立直接监督框架的论点。一些司法管辖区已朝这个方向发展，但普遍的做法仍然是依赖金融机构来管理来自这些第三方关系的风险。
通过机器人收集和化学分析废水快速评估城市阿片类药物暴露和治疗情况
摘要 简介 关于阿片类药物使用、过量和治疗的准确数据对于指导社区抗击阿片类药物流行的努力非常重要。基于废水的流行病学 (WBE) 是一种量化社区层面阿片类药物暴露趋势的潜在方法，超越了过量数据，这是大多数现有应对工作的基础。然而，大多数 WBE 工作在废水处理设施收集母体阿片类药物化合物 (例如吗啡)，测量通常代表整个城市的大集水区的阿片类药物浓度。我们试图在城市内的目标沙井部署机器人采样装置，以在小城市社区分辨率下半定量检测阿片类药物代谢物 (例如吗啡葡萄糖醛酸苷)。方法我们在北卡罗来纳州一个城市的十个住宅沙井部署了一个机器人废水采样平台，占该市总人口的 44.5%。采样装置由带有原位固相萃取的机械采样臂组成，并在 24 小时内每小时收集样本。我们使用靶向质谱法检测阿片类药物、纳洛酮和丁丙诺啡的定制面板的存在。结果通过整合下水道网络和人口统计 GIS 数据，选择了 10 个采样点作为整个城市的代表性调查。在项目期间检测到了所有 11 种目标代谢物。在废水中排泄和检测到的九种非法和处方阿片类药物的平均吗啡毫克当量 (MME) 为 49.1（标准差为 31.9）MME/天/1000 人。可待因检测频率最高（检测率为 100%），丁丙诺啡检测频率最低（12%）。纳洛酮的存在与城市已知过量用药数据相关，这些过量用药由院前急救医疗服务逆转。结论 基于废水的流行病学结合智能下水道选择和机器人废水收集可检测城市内特定阿片类药物、纳洛酮、美沙酮和丁丙诺啡的存在。这些结果表明废水流行病学可用于检测阿片类药物暴露模式，并可能最终为阿片类药物使用障碍 (OUD) 治疗和减害计划提供信息。
2型糖尿病患病率和
摘要简介：根据巴西糖尿病学会（SBD），糖尿病是由于胰岛素产生，作用或两种机制的缺乏，由持续性高血糖的代谢疾病组成。世界卫生组织（WHO）指出了高血糖的状态 - 糖尿病障碍的起源 - 重要的是，重要性的第三个因素是导致早死亡的原因，这表明了列出并阐明与这种疾病相关的因素的重要性。此外，值得注意的是，住院和死亡率的高率会造成巨大的经济和社会损害。可以理解，生活方式改变提供的早期干扰和血糖控制可以帮助减少疾病提供的有害影响。目的：通过通过电话查询（Vigitel）对危险因素的监视和保护慢性疾病的保护提供的数据，分析帕尔马斯 - 群众人口的糖尿病和肥胖症患病率。方法：一种回顾性的流行病学研究，对与II型糖尿病患病率有关的描述性特征和时间趋势在帕尔马斯市超重和肥胖症中/从官方和公共领域的二级数据中与官方和公共领域的二级数据相关。最终考虑：这项研究允许确定与2型糖尿病的发展最常相关的因素，重点是肥胖是主要相关风险因素之一。关键字：肥胖症，2型糖尿病，流行病学。的结果和讨论：研究结果与帕尔马斯市的人口在2011年至2020年，来自维吉特尔的电话查询，市政公共卫生经理可以制定新的公共卫生促进政策（APS）。摘要简介：根据巴西糖尿病学会（SBD），糖尿病是一种代谢性疾病，其特征是持续性高磷酸，是由于胰岛素产生，功能或两种机制的缺乏而导致的。世界卫生组织（WHO）指出了高血糖疾病 - 糖尿病疾病的起源 - 过早死亡率原因的第三大重要因素，否定了列出和启发与疾病相关的因素的重要性。此外，值得注意的是，住院和死亡率的高率意味着经济和社会损害。可以理解，生活方式改变提供的早期干扰和血糖控制可以帮助减少疾病提供的有害效率。目的：基于通过电话调查（Vigitel）监视风险和慢性疾病保护因素来分析帕尔马斯 - 群岛人群中糖尿病和肥胖症的患病率。方法：对描述性质和时间趋势的回顾性流行病学研究被驱使到帕尔马斯（Palmas）和肥胖患者中II型糖尿病的患病率，以二级数据官方和公共领域为基础。讨论：在研究中获得的结果与帕尔马斯市的人口/至2020年期间，来自Vigitel的电话调查，市政公共卫生经理可以制定新的公共卫生促进政策在初级卫生保健（PHC）中。结果：本研究使