XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System统计模型
用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
Tongjun Gu, Ph.D.
个人资料我对开发和应用人工智能算法和统计模型来理解复杂的生物系统和人类疾病，特别是急性髓细胞白血病感兴趣。 我的培训和经验包括：1）构建流程来处理大规模原始测序数据（每个项目 >1000 个样本）；2）开发机器学习、深度学习算法和统计模型来识别功能元素；3）熟悉几乎所有类型的组学数据和许多公共数据库；4）对遗传学、基因组学、RNA 和癌症生物学以及阿尔茨海默病有深入的了解；5）与来自广泛生物学领域的研究人员合作并培训来自不同背景的学生。 目前任命 09/2023 – 至今 副研究员 生物信息学核心 Versiti 血液研究所所长 教育 09/2004 – 06/2009 博士学位生物信息学博士学位 中国科学院生物物理研究所 09/2000 – 06/2004 生物医学工程学士学位 华中科技大学 先前任命 07/2023 – 09/2023 副科学家 01/2016 – 06/2023 助理科学家 生物信息学组 生物技术研究中心 (ICBR) 佛罗里达大学 02/2022 – 至今 客座教授 生物统计学系 佛罗里达大学 01/2022 – 至今 遗传流行病学和生物信息学中心 (GeneBio) 成员 佛罗里达大学 01/2019 – 09/2023 生物统计学和计算生物学定量科学部成员 佛罗里达大学健康癌症中心 (UFHCC) 09/2014 – 01/2016 研究专业 基因组学和系统生物学研究所 (IGSB) 人类遗传学 芝加哥大学
人工智能与 SEO 重塑
Tejaswi Suresh 摘要：- 接下来讨论了搜索引擎优化 (SEO) 如何从使用 AI 中受益。分类器和统计模型、模糊逻辑和进化计算是人工智能的三种主要方法。使用这个框架，作者搜索讨论 AI 在搜索引擎优化中使用各种方式的学术文章。支持向量机和 K-最近邻算法的应用是获得的众多原型之一。其他示例是 Polidoxa 和模糊推理系统。商业程序包括 SPSS Clementine SearchDex Hyperloop。搜索引擎和 SEO 公司坚持算法保密，限制了他们的调查范围。关键词：- 算法、搜索引擎优化、人工智能。
维持对计算模型的信任论点...
心血管疾病是发病率和死亡率的主要原因。它经常破坏心脏中的电生理机制，导致心律不齐，影响对重要器官的血液供应，并大大增加了血栓形成和中风的风险。然而，基本机制尚未完全理解，导致次优处理。机械和统计模型成为有力的工具，以改善理解。这些模型 - 心脏的数字双胞胎本身是数学和计算复杂的软件。要在临床环境中信任他们，需要仔细考虑它们与预测的现实世界的关系和预测的有效性。当前，此类考虑是隐式的，或者充其量以自然语言表示，很难自动验证。
美国LGBT人群的气候变化风险
本报告提供了一些第一个经验文档，以表明与非LGBT人相比，LGBT人如何对气候变化的负面影响更大的风险。先前的研究检查了气候变化对特定群体（包括种族和少数民族）的不同影响，但没有人可以定量评估LGBT人群的风险，以应对气候变化导致的许多气象和灾难事件。4使用美国NASA和联邦紧急管理机构（FEMA）的美国人口普查数据和气候风险评估数据，我们使用统计模型进行地理空间分析，以评估影响同性夫妇的气候风险。这些结果对我们对LGBT人的地理和环境脆弱性的理解具有重要意义
行业合作伙伴实习指南
Internship Specific Learning Objectives Computer Vision • Demonstrate both theoretical and technical skills regarding state-of-the-art Computer Vision algorithms • Collaborate with stakeholders related to Computer Vision (either internal or external), along with sharing relevant findings • Apply critical thinking skills and present a Computer Vision research problem solution clearly and compellingly (in both verbal and written form) Internship Specific Learning Objectives Natural Language Processing • Develop advanced skills in text processing •批判性分析和评估NLP的各种模型•应用统计模型解决实用的文本处理问题
制药行业面临着智能化的挑战......
统计技术和系统AI基于生成能够处理大量数据并提取相关信息的系统和算法的思想。为此，它使用了各种统计技术和系统，其中最重要的是：•机器学习模型：一般来说，它们允许通过经验来改进某项任务，而不是明确地进行编程。使用算法和统计模型来分析和学习数据，他们可以根据数据中识别出的模式做出预测或决策。这些模型例如用于识别图像或做出个性化推荐，包括回归模型：预测连续值；分类模型：预测某个对象所属的类别或范畴；聚类模型：根据相似的对象的特征对其进行分组；神经网络模型：解决复杂问题；决策树模型：
基于连续分式余弦变换的自适应语言合成模型
现代语音信号识别系统集成了信号处理、模式识别、自然语言和语言学等现代科学领域的技术。这些系统在信号处理中得到了广泛的应用，推动了数字信号处理 (DSP) 的真正繁荣。以前，该领域以面向矢量的处理器和代数数学仪器为主，而当前一代 DSP 依赖于复杂的统计模型并使用复杂的软件进行实际实现。现代语音信号识别模型能够理解操作环境中由数十万个单词组成的词典的连续输入语言。语音信号的线性预测分析历来是语音分析技术中最重要的。其基础是滤波源模型，它是一种理想的线性滤波器。