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高血清S100A12作为严重程度，多药抗性细菌超级感染和COVID-19中的单纯疱疹病毒重新激活的诊断和预后生物标志物
摘要：中性粒细胞是2019年严重冠状病毒病（COVID-19）中的关键免疫细胞。S100钙结合蛋白A12（S100A12）在急性炎症过程中高度表达。这项研究的目的是评估Covid-19的血清S100A12水平作为诊断和预后工具。在2020年至2024年期间收集了中度和重度COVID患者的血清样本。酶联免疫吸附测定法用于测量63例中度COVID-19患者的血清S100A12水平，60例患有严重疾病的患者和33例健康对照。与对照组相比，中度共vid-19的血清S100A12水平升高，在严重情况下甚至更高。在中度疾病中，血清S100A12水平与免疫细胞计数正相关。虽然C反应蛋白和促促炎性蛋白是炎症标记的，但它们在任何一个患者队列中均与血清S100A12水平无关。患有严重的COVID-19和万古霉素肠球菌（VRE）感染的患者的S100A12水平升高。在单纯疱疹重新激活的患者中，还观察到S100A12升高的水平。真菌超级感染并未改变S100A12水平。这些数据表明，血清S100A12在中度和严重的Covid-19中增加，并通过VRE血液感染和单纯疱疹重新激活进一步升高。因此，S100A12可以作为严重Covid-19的新生物标志物，也可以作为细菌和病毒感染的早期诊断指标。
预测印度尼西亚心力衰竭患者的严重程度和再入院风险：一种机器学习方法
目标：在印度尼西亚，心力衰竭患者（HF）的预后不良和高医院再入院率尚未受到关注。但是，机器学习（ML）方法可以帮助缓解这些问题。我们旨在确定哪种ML模型最能预测的HF严重程度和医院再入院，并可以用于患者自我监测移动应用。方法：在一项回顾性队列研究中，我们在2020年，2021年和2022年收集了HF接受HF的患者数据。使用橙色数据挖掘分类方法分析数据。ML支持算法，包括人工神经网络（ANN），随机森林，梯度增强，幼稚的贝叶斯，基于树的模型和逻辑回归用于预测HF严重性和医院再入院。使用曲线（AUC），准确性和F1得分下的区域评估了这些模型的性能。结果：在543例HF患者中，3例（0.56％）因入院死亡而被排除。医院再入院发生在138名患者中（25.6％）。在测试的六种算法中，ANN在预测HF严重程度（AUC = 1.000，准确性= 0.998，F1-得分= 0.998）和HF的再入院方面表现出最佳性能（AUC = 0.998，精度= 0.975，F1评分= 0.972）。其他研究显示了最佳算法的可变结果，以预测HF患者的医院再入院。结论：ANN算法最能预测HF严重性和医院再入院，并将集成到移动应用程序中，以进行患者自我监控以防止再入院。
覆盖您的基础：如何最大程度地减少DNA存储系统中的测序覆盖范围Daniella Bar-Lev ∗†，Omer Sabary ∗†，Ryan Gabrys‡和Eitan Yaak
摘要 - 尽管与DNA降低相关的费用正在迅速降低，但目前的成本约为1.3k/tb，这比今天现有的档案存储解决方案从现有的档案存储解决方案中阅读起来昂贵。在这项工作中，我们旨在通过研究DNA覆盖深度问题来减少DNA存储的成本，还要减少DNA存储的潜伏期，该问题旨在减少所需数量的读取数量以从存储系统中检索信息。在此框架下，我们的主要目标是了解如何将错误纠正代码与给定检索算法配对以最大程度地减少测序覆盖范围的深度，同时确保具有很高概率的信息。此外，我们研究了随机访问设置下的DNA覆盖深度问题。I。由于其显着的密度和耐用性，DNA是一种有前途的存储介质。任何DNA存储系统[1]，[8]，[17]，[23]中的主要组件之一是DNA Sequencer，它可以读回用户的预存储信息。如今，DNA测序仪相对于其他替代存储技术的吞吐量相对较慢，并且成本相对较高[19]，[24]，[25]。这些问题与所谓的DNA储存覆盖深度有关，DNA存储的覆盖深度定义为所述的读数数量与合成寡核的数量之间的比率[12]。减少覆盖范围的深度可以改善任何现有的DNA存储系统的延迟，并降低其成本。简单地说，DNA覆盖深度问题旨在最大程度地减少覆盖深度，同时保持系统可靠性。是由覆盖深度，潜伏期和成本之间的联系的动机，在这项工作中，我们启动了对新问题的研究，被称为DNA覆盖深度概率。在这项工作中，我们研究了所需的覆盖深度作为DNA存储通道，错误校正代码和重建算法的函数。此外，我们试图了解如何将错误纠正的代码与给定的重建算法配对，以最大程度地减少覆盖范围的深度。将在随机和非随机访问设置下研究此问题。DNA覆盖深度问题与优惠券收集器（CCP），Dixie Cup和URN问题[7]，[9]，[10]，[16]有关。对于所有这些问题，假定n种不同类型的优惠券，感兴趣的问题是人们在拥有每种类型的一张优惠券之前应收集多少优惠券。众所周知，如果优惠券是随机统一绘制的（重复），则预期
生成建模，通过最大程度地减少Wasserstein-2损失
▶生成对抗网络，GAN（生成器和歧视器之间的最小游戏。）▶扩散概率模型（向前SDE添加噪声，反向时间SDE到Denoise）。...
大学讲师采用人工智能的准备程度评估
DOI：https://doi.org/10.55057/ijares.2024.6.2.41 ________________________________________________________________________________________ 摘要：人工智能 (AI) 有望通过提供个性化的学习体验、自动化管理任务和提供增强的数据分析来改变高等教育。然而，在教育环境中成功实施人工智能取决于大学讲师是否准备好并愿意采用这项技术。本文评估了尼日利亚东北部大学讲师采用人工智能并将其融入其教学和管理实践的准备情况。本研究采用调查方法，100 名大学讲师参与了研究。研究结果显示，讲师的准备程度中等。文章最后建议大学弥补能力差距，解决道德问题，并为采用人工智能营造支持性环境。未来的研究方向还建议进一步探索人工智能培训计划的纵向影响以及为讲师制定持续的技术适应战略。关键词：教育中的人工智能、大学讲师、技术采用、准备情况评估、尼日利亚东北部 ___________________________________________________________________________ 1. 简介 教育只是人工智能正在改变的一个行业。预计到 2025 年，人工智能将在个性化学习中发挥重要作用，可能影响全球超过 2 亿学生（麦肯锡公司，2020 年）。随着人工智能融入教育机构，教育的传授和接受将显著改善。虽然自动化的管理活动可以为教育工作者腾出宝贵的时间专注于教学和指导，但满足每个学生需求的个性化学习体验可以提高理解力和参与度（Smith & Anderson，2019 年）。通过人工智能支持的增强数据分析，可以更深入地了解学生的表现和学习模式，促进更智能的决策和干预。即使有了这些令人鼓舞的发展，也不能确定人工智能是否会成功融入教育。大学教授对使用这项技术的准备和意愿是一个重要因素。要充分发挥人工智能在高等教育中的潜力，需要对教育过程至关重要的讲师接受和使用人工智能工具（Holmes 等人，2019 年）。然而，有许多因素会影响讲师采用人工智能的准备程度，例如他们的机构支持程度、对人工智能的态度以及技术
人工智能（AI）对讲师熟练程度的影响
本文介绍了人工智能 (AI) 对英语教学和图书馆实践的影响及其对图书馆运营的影响的文献。本研究旨在让研究人员全面了解英语教学和图书馆环境中的人工智能。本文旨在分析一个人工智能平台，该平台可用于检查尼日利亚大学讲师在英语教学和图书馆实践中的熟练程度。它提请人们注意人工智能如何通过适应个别教师的教学风格、速度和熟练程度来促进个性化的学习体验。本文考察了尼日利亚大学讲师在三种创新演示软件工具（MS PowerPoint、Canva 和 Gamma）中使用人工智能功能的熟练程度。通过将人工智能作为增强研究、教学和学习体验的关键工具，该研究探讨了 PowerPoint 素养在现代英语教学和学习环境中的重要性。研究设计的方法是描述性的。研究对象包括尼日利亚大学全体学术人员。使用的样本量由 600 名讲师组成。使用 4 点李克特量表的均值、标准差描述性统计分析数据。本研究的结果为制定培训计划和干预措施提供了基础，以提高尼日利亚大学英语教学和图书馆实践中的 PowerPoint 素养技能。研究结果还表明，人工智能技术对于发展英语教学和图书馆实践非常有用。本研究的主要局限性在于它没有研究人工智能在教师教学和学生英语学习中的作用程度。本文提供的信息对于有兴趣探索人工智能在英语教学和图书馆实践中的应用的研究人员来说是一种宝贵的资源。
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
使用机器学习的泰国道路交通事故严重程度的预测
摘要 - 由于人口和车辆的持续增长，全球道路交通事故一直在迅速增加。这项研究的目的是使用机器学习算法来创建一个模型来预测道路交通事故的严重性。该研究重点是预测的极端梯度提升（XGBOOST）算法，并将其性能与其他四种算法（即随机森林，包装，决策树和多层人物的Perceptron）进行了比较。研究方法涵盖了几个基本步骤，包括使用适当的指标进行数据预处理，班级加权，模型构建和绩效评估。结果表明，XGBoost模型在预测道路交通事故的严重程度（尤其是致命严重性事故）方面优于其他模型。该模型的精度为78％，召回57％，F1得分为66％，平衡精度为77％，令人印象深刻的ROC-AUC为90％。结果可以用于战略规划和实施适当措施，以减少和防止泰国道路交通事故。关键字：机器学习，极端梯度提升，道路交通事故的严重程度预测，道路交通事故1.简介
求职强度、招聘和劳动力市场紧张程度
简介求职活动是指劳动者探索新就业机会的过程，求职活动的变化，无论是上升还是下降，往往都是劳动力市场现状的晴雨表。求职活动的强度，加上劳动力市场竞争的指标，通常反映更广泛的经济趋势。在本文中，我们通过观察一个求职强度指标结合其他招聘和劳动力市场紧张程度指标来研究求职行为。求职强度的激增本身可以表明经济强劲，劳动者有大量机会找到新工作，或者相反，表明就业市场充满挑战，需要求职者更努力地寻找并竞争有限数量的工作岗位。通过将求职强度与招聘和劳动力市场紧张程度结合起来，我们可以更细致地了解劳动力市场的动态。
不同的对齐指标的对齐程度如何？
近年来，已经提出了各种方法和基准来实证评估人工神经网络与人类神经和行为数据的对齐情况。但是不同的对齐指标有多对齐呢？为了回答这个问题，我们分析了来自 Brain-Score 的视觉数据（Schrimpf 等人，2018 年），包括来自模型与人类工具箱的指标（Geirhos 等人，2021 年），以及人类特征对齐（Linsley 等人，2018 年；Fel 等人，2022 年）和人类相似性判断（Muttenthaler 等人，2022 年）。我们发现神经分数和行为分数之间的成对相关性非常低，有时甚至是负相关的。例如，在我们考虑的所有 69 个对齐指标上经过全面评估的 Brain-Score 上的 80 个模型之间的平均相关性仅为 0.198。假设所有采用的指标都是合理的，这意味着与人类感知的一致性最好被视为一个多维概念，不同的方法测量根本不同的方面。我们的结果强调了综合基准测试的重要性，但也提出了如何正确组合和汇总各个指标的问题。通过取算术平均值进行聚合（如 Brain-Score 中所做的那样）导致整体表现目前由行为主导（95.25% 的解释方差），而神经预测性起着不太重要的作用（仅 33.33% 的解释方差）。作为确保不同的一致性指标都公平地贡献综合基准分数的第一步，我们通过比较三种不同的聚合选项得出结论。