XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相关系数
原文 人体失衡评估与康复创新系统
结果：在头部运动姿势图中，灵敏度（67% 至 74%）和特异性（65% 至 71%）均有所改善。在 CTSIB-M 测试中，两种方法的组内相关系数均为 0.9。在泡沫测试（试验编号 3 和 4）中，尤其是闭眼泡沫测试（试验编号 4 - 灵敏度 86.4%，特异性 87.7%）的平均角速度在两次检查中存在最大差异。分析了两项功能测试：换座位测试和 360 度旋转测试。在前者中，研究来自 6 个传感器的结果 - 对于跌倒/非跌倒组分类，86% 的真阳性和 73% 的真阴性。第二项测试区分前庭功能障碍者和健康人。可以用 1 个传感器（灵敏度 80%）和 6 个传感器（灵敏度 86%，特异性 84%）进行分析。目前，MEDIPOST设备处于开发和认证阶段。
胎儿对母体炎症的反应需要小胶质细胞
图3。用大肠杆菌LASR和构成记者的甲醛活性。a。灰色线，甲醛依赖性生长抑制，占无甲醛的细胞的百分比。在大肠杆菌中与100 nm 3OC12-HSL的甲醛的剂量反应曲线在大肠杆菌培养物中具有阿拉伯糖诱导的LASR和LASR依赖性Lasi-Lacz Reporter（Black Line）或E. coli，或具有组成型APHA-3-LACZ RACZ REPORTER（RED RED REDERTER）。IC50值在表1中给出。结果显示，五个（LASR）或三个（LACZ控制）独立实验的平均值，误差线代表标准偏差。B.来自A的平均值（降低％降低％与Lasi-Lacz报告基因的抑制％），这些值用于确定Pearson的相关系数（R值）和显着性（P），并使用简单的线性回归模型生成拟合线。
评估脑容量测定的可重复性...
方法本研究纳入45名健康志愿者和85名轻度认知障碍（MCI）患者。在85名MCI患者中，43名以1.2 mm的平面分辨率获取三维T1加权MRI数据。其余42名MCI患者和健康志愿者的数据以1.0 mm的平面分辨率获取。计算受试者内变异系数（CoV）、组内相关系数（ICC）和效应大小，并使用配对t检验比较均值。比较MCI患者在1.0 mm和1.2 mm分辨率下获得的参数，以评估平面分辨率对方法间重现性的影响。使用MCI患者和健康志愿者在1.0 mm平面分辨率下获得的参数来分析受试者条件对方法间重现性的影响。
蚂蚁
4 我们在 R 中使用了随机森林包，并采用了默认的超参数值。5 在这里，数据选择由用于评估性能的相同标准驱动。具体来说，Deep-SCAN 网络训练利用 FreeSurfer 脑分割结果。厚度与分割高度相关，而分割在相关软件包之间具有特征性差异。然后通过确定与 FreeSurfer 厚度值的相关性来评估与 ANTs 厚度（不使用 FreeSurfer 进行训练）的相对性能。几乎同样成问题的是他们使用可重复性（他们令人困惑地将其标记为“稳健性”）作为额外的排名标准。可重复性评估应在偏差-方差权衡等考虑因素的背景下进行，并使用相关指标进行量化，例如考虑观察者间和观察者内变异性的类内相关系数。6 https://bicr-resource.atr.jp/srpbs1600/
将主要领导力和教师角色与AI相结合...
有效的领导力涉及使教师积极参与课程创新，并提供必要的支持和资源[12]，[13]。这项研究强调了在基于AI的“ Merdeka”课程计划的开发和实施中培养教师自治，创造力和协作的重要性。校长通过提供专业发展机会，创建协作平台来最佳实践共享以及认可教师对课程创新工作的贡献[14]，[15]，从而发挥着关键作用。该分析揭示了教师的角色与基于AI的“ Merdeka”课程创新之间的显着关系，如0.000的显着性值为0.000，相关系数（R）为0.447，这也反映了中等水平的关系。因此，数据支持第二个工作假设的有效性，表明教师参与“ Merdeka”课程创新会导致更多地采用基于AI的创新。
人工智能计算器对高中 STEM 专业学生数学成绩的感知有效性
本研究的目的是调查人工智能计算器对高中 STEM 学生数学学业成绩的有效性。在过去的几年中，基于网络的家庭作业管理解决方案的使用率一直在上升。在数学教育方面，人工智能的主要贡献是为设计灵活且相关的计算机系统以用于教育和学习目的提供概念、方法和工具。在获得许可后，将经过调整的描述性定性设计分发给圣玛丽大学的 160 名 12 年级 STEM 学生。然后将收集到的数据制成表格、进行分析和解释。在使用 Pearson r 相关系数测试进行统计分析后发现，有效性水平与受访者的基础微积分学业成绩之间存在线性关系。这项研究的结果证明，使用人工智能计算器对 STEM 学生的数学学业成绩是有效的。
精准模块诱导脑网络构建用于功能磁共振成像轻度认知障碍识别
简介：从功能性磁共振成像 (fMRI) 数据估计的功能性脑网络 (FBN) 已成为计算机辅助诊断神经系统疾病的一种潜在有用方法，例如轻度认知障碍 (MCI)，阿尔茨海默病 (AD) 的前驱阶段。目前，皮尔逊相关系数 (PC) 是构建 FBN 最广泛使用的方法。尽管它很流行且简单，但传统的基于 PC 的方法通常会产生密集的网络，其中感兴趣区域 (ROI) 紧密连接。这不符合 ROI 在大脑中可能稀疏连接的生物学先验。为了解决这个问题，先前的研究提出采用阈值或 l_1 正则化器来构建稀疏的 FBN。然而，这些方法通常会忽略丰富的拓扑结构，例如模块化，而模块化已被证明是提高大脑信息处理能力的重要特性。
癌细胞系中代谢途径依赖性的景观
图1。基因表达和CRISPR基因依赖性的整合以鉴定代谢途径依赖性。a）示意图概述了遗传途径依赖性富集分析（遗传PDEA）的方法。CCLE的癌细胞系首先通过培养类型（粘附，悬浮液）和培养基（RPMI，DMEM）进行分层，然后使用单样本GSEA（SSGSEA）推断其代谢途径活性。将所得的途径活性与基因依赖性整合在一起，以评估与代谢途径活性的关联。b-c）模拟数据（请参阅方法）用于评估遗传PDEA方法的灵敏度。热图代表每个添加每个梯度时的显着结果百分比。添加到表达梯度中的值与添加到依赖梯度的值相比，相关系数和遗传性PDEA结果稍强。
估算太阳能电池板方向的方法......
在过去的几年里，新的光伏（太阳能电池板）系统已经迅速安装，例如在普通家庭中。投资决策通常是在不了解所有技术事实和信息的情况下做出的，而这会影响光伏系统的总能量产量。在这项工作中，我们建立了一个简单的模型，该模型显示了太阳能电池板在不同方向角下的能量产量。我们的结果表明，如果电池板的安装角度与最佳方向相差 30 度以上，能量产量将急剧下降。这个结果适用于方位角和倾斜角。开发的模型具有很强的适应性，它可以使用任何位置和所有方向角。我们通过对小型（30 W）测试太阳能电池板进行测量来确认我们的计算结果。模型和测量结果具有良好的相关性（相关系数，R 2 = 0.7）。考虑到测量是在多变的天气条件下和长时间（六个月）进行的，所得结果是令人满意的。
乌干达的中小型企业的供应链管理实践和绩效，这是里拉市制造企业的案例
发现：相关系数用于测试供应链管理实践和SMMES绩效之间关系的强度和方向，结果表明供应链管理实践与SMMES的性能呈正相关。此外，该研究的结果显示，交付时间对里拉市的中小型制造业企业的绩效产生了积极的显着影响（Coef。0.408，p <0.01）。其次，质量管理对里拉市中小型制造业企业绩效的影响进一步揭示了积极的显着效果（Coef。0.631，p <0.01）。第三，发现信息共享对里拉市中小型企业表现的影响是积极且微不足道的（Coef。0.137，p> 0.01）。最后，多个线性回归的结果产生了调整后的R平方值为0.362，这意味着供应链管理实践对里拉市的中小型制造业企业的绩效贡献了约36.2％。