•Barodiya,V。K.(2022)。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能,包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性:研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上,以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo,X.,Wang,Y。,&Lee,L。(2021)。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架,用于使用精度,回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性:研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能,从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
有传闻表明,南非中小企业(SME)虽然可以使用人工智能(AI)工具作为其企业资源规划软件的一部分,但并没有采用这些工具。这被视为一个问题,因为中小企业部门是经济增长的基础,而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此,本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司,并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明,尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例,但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权,而将其交给基于机器的算法,以及认为 IT 成熟度不足,无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于,它们提供了对人工智能采用障碍的理解,并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
摘要:我们在液态氦气温度(T = 2 K)上进行激光光谱,以研究用氢化动力学滴注制造的纳米镜高度的蒽晶体中的掺杂的单二苯甲烷(DBT)分子。使用高分辨率的荧光激发光谱法,我们表明,印刷纳米晶体中单分子的零子线几乎与对散装中同一来宾 - 宿主系统观察到的傅立叶限制过渡一样狭窄。此外,光谱不稳定性可与或小于一个线宽度相当。通过记录DBT分子的超分辨率图像并改变激发梁的极化,我们确定印刷晶体的尺寸和晶体轴的方向。对于一系列应用,有机纳米和微晶的电水动力印刷是感兴趣的,其中希望对具有狭窄光学转变的量子发射器进行对照定位。关键字:纳米折线,纳米晶,量子发射极,单分子,单光子源,光谱M
掩盖语言建模(MLM)作为预处理目标已在基因组序列建模中广泛采用。虽然审计的模型可以成功地作为各种下游任务的编码器,但在预处理和推理之间的分离转变会对性能产生不利影响,因为预处理的任务是映射[蒙版]对预测的标志,但是[mask]在下游应用程序中却没有[mask]。这意味着编码器不会优先考虑其非[蒙版]令牌的编码,而是在部署时间与MLM任务相关的工作,并在与MLM任务相关的工作中计算参数并计算。在这项工作中,我们根据掩盖的自动编码器框架提出了一个修改的编码器架构,旨在解决基于BERT的变压器中的这种低效率。我们从经验上表明,所产生的不匹配特别是在基因组管道中有害的,在基因组管道中,模型通常用于特征提取而无需微调。我们在Bioscan-5M数据集上评估了我们的方法,其中包含超过200万个独特的DNA条形码。与因果模型和通过MLM任务预测的因果模型和双向体系结构进行比较时,我们在封闭世界和开放世界分类任务中实现了可观的性能增长。
无效的任务是消除物流行业中使用标准盒产生的效率低下和废物。多亏了我们创新的按需包装技术,在短短三年内开发了我们筹集了超过500万欧元的投资并建立了一支由20多名专业人员组成的团队,因此可以实时生产定制的盒子,完全适应每个单独的订单。这种方法不仅降低了废物和运营成本,而且还可以提高物流运营的可持续性。
摘要目的:本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状,以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法:研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的,其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果:研究结果表明,人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段,在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金,这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性:本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍,考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献:本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果:本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词:人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式:Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志,4(2),109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量,其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注,尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理,有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程,改善公共资源管理,并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务,以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
图 1 在利伐沙班或阿哌沙班相关大出血患者中,总体以及胃肠道 (GI) 出血和颅内出血 (ICH) 分别使用 andexanet alfa 与 4 因子凝血酶原复合物浓缩物 (4F-PCC) 的住院死亡率。 *未调整的住院死亡率百分比是在总体人群中计算的,包括“其他出血”类型和精神状态缺失的患者 (N = 4395)。† 已根据年龄、性别、出血部位(在总体出血分析中)、创伤性与自发性 ICH(在总体出血和 ICH 分析中)、收缩压、精神状态受损、不复苏医嘱、肝脏疾病、慢性肾脏疾病、心力衰竭、糖尿病、自上次服用 Xa 因子抑制剂以来的时间、从到院到给药的时间以及数据收集时间进行调整。在调整后的逻辑回归分析中,患有“其他出血”类型的患者(n = 80)被排除在总体出血类别之外。精神状态缺失的患者也被排除在外(总体出血类别中 n = 187;ICH 中 n = 45;胃肠道出血中 n = 110)。因此,调整后的逻辑回归分析中得到的患者计数(和事件数量)如下:总体,N = 4128(352 起事件);ICH,N = 1283(235 起事件);胃肠道出血,N = 2457(85 起事件)。OR,比值比。
我们耐用,具有成本效益和可持续性的解决方案可帮助企业运输汽车零件,其运营成本较低,损坏风险较小和供应链的额外可靠性。这种提供令人印象深刻的结果的能力主要来自我们的“共享和重用”模型,这使您可以在需要移动自动零件时使用全球容器池,可以使用这些模型,可以使您更有可用性,减少麻烦并减少资本支出。
抽象目的是将Janus激酶抑制剂(JAKI)与肿瘤坏死因子抑制剂(TNFI)的安全性进行比较,并确定类风湿关节炎(RA)和脊柱肝炎患者的药物持久性(SPA)。我们分析了来自Biobadaser 3.0患者的数据,并从2015年到2023年用Jaki或TNFI治疗,并估计了不良事件和持久性的发病率比(IRR)。结果总共包括6826名患者。,有52%的ra,25%的银屑病关节炎和23%的轴向水疗中心。 用TNFI治疗为86%。 平均治疗持续时间为2。2±2。0年,而TNFI的平均治疗持续时间为1.8±1.5,Jaki。 jakis是在具有长期疾病,更合并症和更高治疗线的老年患者中处方的,并且更频繁地作为单一疗法。 用Jaki治疗的RA患者中所有感染和胃肠道事件的IRR较高。 在1、2和3年的药物持久性为TNFI的69%,55%和45%,Jaki为68%,54%和45%。 多元回归模型显示,Jaki的终止可能性较低(HR = 0.85; 95%CI 0.78-0.92),并随之而来的常规合成疾病 - 修改抗疾病药物(HR = 0.90; 95%CI 0.84-0.96)。 停用的风险随糖皮质激素,合并症,疾病活动更大和以后的治疗线而增加。 结论感染,带状疱疹和胃肠道不良事件的RA患者倾向于使用Jaki更频繁。 但是,接受Jaki的患者的预后很差。,有52%的ra,25%的银屑病关节炎和23%的轴向水疗中心。用TNFI治疗为86%。平均治疗持续时间为2。2±2。0年,而TNFI的平均治疗持续时间为1.8±1.5,Jaki。jakis是在具有长期疾病,更合并症和更高治疗线的老年患者中处方的,并且更频繁地作为单一疗法。用Jaki治疗的RA患者中所有感染和胃肠道事件的IRR较高。在1、2和3年的药物持久性为TNFI的69%,55%和45%,Jaki为68%,54%和45%。多元回归模型显示,Jaki的终止可能性较低(HR = 0.85; 95%CI 0.78-0.92),并随之而来的常规合成疾病 - 修改抗疾病药物(HR = 0.90; 95%CI 0.84-0.96)。停用的风险随糖皮质激素,合并症,疾病活动更大和以后的治疗线而增加。结论感染,带状疱疹和胃肠道不良事件的RA患者倾向于使用Jaki更频繁。但是,接受Jaki的患者的预后很差。TNFI和JAKI的持久性相似,尽管与终止相关的因素与诊断组不同。