XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System正确区分
一般说明：SECTION-A
1. 找出正确区分开放受精花和闭锁受精花的陈述。a) 开放受精花总是自花授粉，而闭锁受精花需要异花授粉。b) 开放受精花的花瓣打开，适合异花授粉，而闭锁受精花保持闭合并适合自花授粉。c) 闭锁受精花通常更大、颜色更鲜艳以吸引传粉者，而开放受精花通常更小、不太显眼。d) 开放受精花和闭锁受精花都需要外部传粉者进行繁殖。
Jerlov I 型水中新型量子通信协议的可行性
摘要：由于光量子态具有潜在的优势，基于光量子资源的水下通信在过去五年中引起了广泛关注。在此背景下，我们建议在介观强度范围内进行操作，其中光学状态分布良好，所用的探测器具有光子数分辨率。通过利用这些特性，我们证明了一种基于介观双光束状态非经典性的实验量化的新型通信协议可用于通过 Jerlov I 型水通道传输以具有不同平均值的两个单模伪热状态编码的二进制信号。实验结果与开发的理论模型完全一致，并且还根据与两个信号相对应的数据样本研究了协议的可行性。结果的良好质量鼓励更实际地实施该协议，同时探索量子态保持非经典状态的最大距离，从而仍然可以正确区分。
机器学习在区分神经胶质瘤和原发性神经胶质瘤中的应用...
缩写：AI = 人工智能；AUC = 受试者工作特征曲线下面积；CNN = 卷积神经网络；ML = 机器学习；PCNSL = 原发性中枢神经系统淋巴瘤；PRISMA = 系统评价和荟萃分析的首选报告项目；PROBAST = 预测模型研究偏倚风险评估工具；TRIPOD = 个体预后或诊断的多变量预测模型的透明报告 胶质瘤是中枢神经系统最常见的原发性恶性肿瘤。1 胶质瘤的一个重要的鉴别诊断是原发性中枢神经系统淋巴瘤 (PCNSL)，这是一种较少见但恶性程度极高的肿瘤。2 正确区分这些肿瘤实体对临床医生来说是一项重要的挑战，因为 2021 年 7 月 26 日收到；2022 年 1 月 31 日修订后接受。
准备：通过新颖AI患者分层策略的个性化康复：
一种多模式和密集的康复治疗可帮助PD患者在任何疾病阶段和亚型中获得持久的好处。但是，在任何康复方法之后的结果在很大程度上都在表现出不同的人口统计学，运动和非运动特征的患者中各不相同。在多种影响残疾进展的因素的多方面情况下，临床医生经常受到挑战，需要认识并正确区分哪些患者将从代价高昂的（即机器人康复）中受益（即），并且要求（即多型强化训练）康复干预措施，还结合了最佳的药物治疗或功能性的药物治疗。精致的预测能力将避免延迟侵略性疾病较低的人的适当治疗，同时也排除那些对任何干预措施反应不佳的因素，并且应该得到姑息治疗的侵入性方法。
迷失于表型空间
哲学批判有助于澄清围绕新兴认知神经科学的问题，从而为该领域做出建设性贡献。“神经哲学”已成为一些新实验方法的流行合唱，这些方法旨在研究人类特征和能力的神经基础。有时，自称神经哲学家的人——一群人可以称之为新心智科学的“啦啦队”——渴望提供关于人类心智及其在自然界中地位的总体愿景。2 这些愿景在范围和普遍性方面几乎可以与旧的形而上学方法相媲美。然而，认为广泛的哲学概念直接来自神经科学的实验结果的印象是站不住脚的。不幸的是，很多时候，人们并没有正确区分从实验结果中得出的看似显而易见的教训和事先投入到主题中的哲学假设。最近，托马斯·梅辛格的《自我隧道》一书就这一主题展开了热销，书中明确提到了这一点。3
具有可信意图的语音声学分类
语音中的非语言韵律模式能够传达说话者的情绪状态、健康状况、性别甚至性格特征，例如可信度。虽然研究主要集中在从听众的角度看语音声学与感知到的性格特征之间的关系，但当前的研究已经开发了一个大型语音数据集，以根据说话者的自我感知来检查说话者为了听起来可信而发出的语音。更准确地说，当前的研究正在寻求确定某些声学线索是否可用于表征说话者的意图（即中性或可信）。总共招募了 96 名来自不同种族背景（即白人、黑人和南亚人）的年轻人和老年人。他们被要求首先以他们正常的说话方式（“中性”）说一组句子，然后重复相同的句子，但这次他们被要求传达听起来可信的意图。我们的研究结果证明，音调和语音质量相关特征可以从我们的音频数据集中正确区分说话者的意图，准确率约为 70%。索引术语：可信度、语音声学、音调、语音质量。
使用机器学习对脑电图数据进行中风检测
中风是一种毁灭性的常见疾病，四分之一的人一生中都会经历这种疾病。中风通常突然发生，没有任何先兆，而且很难被注意到，因为它们发生在大脑中，看不见；只有外在症状的出现才暴露了正在发生的攻击。再加上中风造成的损害越久不治疗就越严重，因此更实惠、更可靠的中风检测方法非常可取。我们的项目目标是研究仅使用易于使用且成本相对较低的脑电图 (EEG) 机器收集的大脑活动数据来检测患者中风的可行性。为了实现这一目标，我们收集了中风患者和非中风患者的脑电图数据集，并使用不同的方法对其进行了标准化和预处理。然后使用这些数据的不同变体来训练机器学习模型，并测试每个训练模型识别中风患者脑电图记录的能力。我们发现，数据预处理方法对于模型取得良好结果至关重要。使用某些预处理方法，并拥有足够数量的数据，该模型能够以 100% 的准确率正确区分数据集中的中风和非中风脑电图记录。然而，我们发现了一些可能对结果产生影响的问题，包括缺乏相关的公开数据集、使用的数据集规模较小以及标准化过程中的潜在问题。
基于机器学习的化学蛋白质组学方法，用于识别复杂蛋白质组中的药物靶标和结合位点
化学蛋白质组学是表征药物作用方式的关键技术，因为它可以直接识别生物活性化合物的蛋白质靶点，并有助于开发优化的小分子化合物。目前的方法无法识别化合物的蛋白质靶点，也无法在未事先标记或修改的情况下检测配体和蛋白质靶点之间的相互作用表面。为了解决这一限制，我们在此开发了 LiP-Quant，这是一种基于有限蛋白水解与质谱相结合的药物靶点反卷积流程，可跨物种（包括人类细胞）工作。我们使用机器学习来辨别指示药物结合的特征，并将它们整合成一个分数，以识别小分子的蛋白质靶点并估算它们的结合位点。我们展示了跨化合物类别的药物靶点识别，包括靶向激酶、磷酸酶和膜蛋白的药物。 LiP-Quant 估计整个细胞裂解物中化合物结合位点的半最大有效浓度，正确区分药物与同源蛋白质的结合，并识别杀菌剂研究化合物迄今为止未知的目标。
半监督的生成和歧视性对抗性学习，用于基于运动图像的大脑 - 计算机界面
卷积神经网络（CNN）可以识别具有不同体系结构的数据中的结构/配置模式，以进行特征提取。然而，关于在BCIS中利用先进的深度学习方法的挑战。我们专注于小型培训样本的问题以及学习参数的可解释性，并利用半监督的生成和歧视性学习框架有效地利用具有真实样本的合成样本来发现类歧视性特征。我们的框架了解使用生成模型在嵌入空间中EEG信号的分布特性。通过使用人工生成和真实的脑电图信号，我们的框架会发现类别歧视时空特征表示，这些表示有助于正确区分输入EEG信号。值得注意的是，该框架有助于对真实的，未标记的样本的开发，以更好地发现用户的EEG信号中固有的基本模式。为了验证我们的框架，我们通过利用三个现有CNN架构的变体作为生成器网络进行了比较我们的方法与常规线性模型进行比较的实验，并在三个公共数据集上测量了性能。我们的框架在统计学上对竞争方法表现出显着的改进。我们通过激活模式图研究了学习的网络，并可视化的产生的人工样本以经验证明我们模型的稳定性和神经生理学合理性是合理的。