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探索共享的数字书阅读中的嗅觉
阅读是一种基础语言和沟通技巧，对于儿童在学校和生活中的成功至关重要（Dickinson＆Porche，2011年），用于建立和维持关系（Hebert-Myers等，2006），并影响学校在学校的学习和心理健康（Boyes等，2018; Roulstone等，2011，2011）。共享书阅读（SBR）是成年人与孩子一起阅读书籍并参与有关故事内容的活动或对话。这被认为是一种重要的做法，它促进了以后的独立阅读，并且应该是家庭和幼儿教育和护理环境的常规活动（ECEC）（ECEC）（Senechal＆Young，2008年）。这项研究检查了挪威ECEC中的SBR，其特定的重点是用嗅觉刺激的阅读。我们将重点限制在虚构叙事（故事）和学习的过程（而不是学习阅读）的过程中。
揭示人工智能在阅读中的作用......
近年来，人工智能工具在教育领域的应用出现了显著增长。这些工具为教师在课堂准备和学习者提高英语水平提供了宝贵的帮助。人工智能工具具有巨大的潜力，为教学提供了一种经济实惠、有效且高效的方法。本研究重点分析了促进阅读过程的人工智能工具。本研究采用定性研究设计，以内容分析为主要方法，以文档为技术，深入研究了所选的人工智能工具以帮助阅读过程。研究结果强调了这些工具在与阅读过程的各个阶段相结合时的好处和优势。具体来说，ChatGPT 对阅读前阶段有益，而 Quillbot 和 Paraphraser.io 在阅读过程中有益。阅读后活动可以通过 ChatGPT 和 Storywiz.io 等工具来促进。总之，根据结果，研究建议使用人工智能工具来增强阅读过程。
DNA识别蛋白反应的处理 CHADS2，CHA2DS2-VASC和R2- ... 的预测价值 使用整个基因组序列和基因组信息进行分析... 使用家庭高级... 提取菠萝叶纤维 兽医医学杂志 开发脊椎病变性治疗更新* catnet：键的小样本传输学习方法... 审查 - CAR -T细胞疗法对T细胞疲劳和固体癌症的挑战 创建日语版本的人格化趋势量表1，2，2，3，4 角膜：再生医学的理想组织 阅读目标对L2阅读中全球因果相干性的监测的定量和定性效果 日本杂志极端粒子学会卷21_2 韩国食品交付塑料包装的消费和碳足迹 复发性子宫内膜癌，在长期服用pembrolizumab期间出现胰腺炎... 一种分析食品成分和危险物质的新工具：味蕾 严重图雷特综合征患者丘脑深脑刺激的手术概念和长期结局：单中心体验
收到2023年10月5日；修订的手稿于2023年10月26日收到； 2023年11月1日接受； J-Stage Advance出版物在线发布于2023年12月15日初次评论：12天心理学系，Yamanashi大学，Chuo医学院（T.H.，T.N.，T.N.，T.Y.，M.U.，M.U.，T.K.，A.S。）；富士富士市富士市心脏病学系（J.N.，J.O。）;喀夫市科福市医院心脏病学系（Y.S.，T.S。）; Kofu Kofu Jonan医院心脏病学系（H.T.）; Kofu Yamanashi县中央医院内科部（K.U.）; Yamanashi Yamanashi Kosei医院心脏病学系（T.A.），日本邮寄地址：Yamanashi大学心脏病学系医学博士Takeo Horikoshi，医学院心脏病学系，1110 Shimokato，Chuo 409-3898，日本。电子邮件：thorikoshi@yamanashi.ac.jp所有权利都保留给日本循环协会。有关权限，请发送电子邮件至cj@j-circ.or.jp ISSN-1346-9843
人类与人工智能在心电图解读中的未来
1997年9月：加州大学旧金山分校心脏电生理学系研究员 2000年6月：东京医科大学八王子医疗中心心脏病学系助理教授 2006年3月：东京医科大学心脏病学系讲师 2016年9月：湖西中央医院心脏病学系主任 2022年10月：湖西中央医院副院长
基于 122,969 例筛查检查的回顾性数据，探讨在乳房 X 光检查屏幕阅读中使用人工智能的可能策略
摘要 目的 人工智能 (AI) 在乳房 X 线检查的回顾性数据上显示出良好的效果。然而，很少有研究探讨人工智能和放射科医生在屏幕阅读中结合的不同策略可能产生的后果。方法 2009 年至 2018 年期间，挪威乳腺筛查中心共进行了 122,969 次数字筛查检查，由人工智能系统进行回顾性处理，该系统对检查进行 1-10 评分；1 表示恶性肿瘤怀疑程度低，10 表示恶性肿瘤怀疑程度高。将结果与筛查结果信息合并，并用于探索人工智能和放射科医生结合的 11 种不同场景的共识、回忆和癌症检测。结果 经过独立双重阅读，回忆率为 3.2%，筛查发现癌症为 0.61%，间隔癌症为 0.17%，并作为参考值。在人工智能评分 1 - 5 分的检查被视为阴性而评分 6 - 10 分的检查导致标准独立双重读取的情况下，估计召回率为 2.6%，筛查发现癌症为 0.60%。当评分 1 - 9 分被视为阴性而评分 10 分进行双重读取时，召回率为 1.2%，筛查发现癌症为 0.53%。在这两种情况下，如果在筛查中检测到共识选择的间隔癌症，筛查发现癌症的潜在率可能高达 0.63% 和 0.56%。在前一种情况下，屏幕阅读量将减少 50%，而后一种情况将减少 90%。结论人工智能和放射科医生的几种理论场景有可能减少屏幕阅读量，而不会显著影响癌症检测。必须在前瞻性研究中评估对召回率和间隔癌症的可能影响。要点 • 不同场景下人工智能联合放射科医生可减少50%的读屏量，屏幕癌症检出率在0.59%-0.60%之间，而标准独立双读后为0.61% • 人工智能联合放射科医生可在乳腺筛查中高精度识别阴性筛查检查，降低间隔癌的发生率
阅读中筛选措施的可靠性和有效性
目录 献词 ................................................................................................................................ ii 致谢 ................................................................................................................................ iii 摘要 ................................................................................................................................ vi 第 1 章介绍 ............................................................................................................. 1 1.1 学习障碍增加的原因 ............................................................................................. 2 1.1.1 不一致的本地决策实践 ............................................................................. 3 1.1.2 州和联邦资格实践不足 ............................................................................. 4 1.1.3 教育计量方法不足 ............................................................................................. 5 1.1.4 指导 ............................................................................................................. 7 1.2 针对过度识别问题的建议 ............................................................................................. 7 1.2.1 普遍筛查 ............................................................................................................. 8 1.2.2 阅读障碍筛查 ............................................................................................. 9 第 1 章2.阅读筛查的现有状态 ...................................................................... 10 2.1 基于课程的测量 ...................................................................................... 12 2.2 口语阅读流畅度作为基于课程的测量 ........................................................ 12 2.3 阅读筛查的潜在替代方案 ...................................................................... 14 第 3 章本研究的理由 ...................................................................... 16 3.1 段落迷宫 ...................................................................................................... 16 3.2 句子迷宫 ...................................................................................................... 27 3.3 图片词流畅度 ................................................................................................ 18 第 4 章目的 ...................................................................................................... 20 第 5 章实验 1 ........................................................................................... 21 5.1 方法 ................................................................................................................ 21 5.1.1 参与者和设置 ........................................................................................ 21 5.1.2 测量 ........................................................................................................ 21 5.1.3 程序 ........................................................................................................ 26 5.1.4 评估管理 ............................................................................................. 27 5.1.5 数据收集和评分 ............................................................................. 28 5.2 结果 ................................................................................................................ 29 5.2.1 描述性统计 ............................................................................................. 29 5.2.2 一年级信度和效度分析 ............................................................................. 30 5.2.3 三年级信度和效度分析 ............................................................................. 40 5.2.4 五年级信度和效度分析 ............................................................................. 53 第六章实验2 ................................................................................ 66 6.1 方法 ...................................................................................................... 66 6.1.1 参与者和环境 ...................................................................................... 66 6.1.2 措施 ...................................................................................................... 66 6.1.3 程序 ...................................................................................................... 68 6.1.4 评估管理 ............................................................................................. 69
利用表面肌电图解读中风患者的踝关节运动
摘要：中风是一种脑血管疾病 (CVD)，会导致偏瘫、瘫痪或死亡。传统上，中风患者需要长时间接受物理治疗师的治疗才能恢复运动功能。各种家用康复设备也可用于上肢，几乎不需要物理治疗师的帮助。然而，目前还没有经过临床验证的用于下肢功能恢复的设备。在本研究中，我们探索了表面肌电图 (sEMG) 作为控制机制在开发中风患者家用下肢康复设备方面的潜在用途。在本实验中，我们使用三个通道的 sEMG 记录了 11 名中风患者进行踝关节运动时的数据。然后从 sEMG 数据中解码运动，并研究它们与运动损伤程度的相关性。使用 Fugl-Meyer 评估 (FMA) 量表量化损伤程度。在分析过程中，提取了 Hudgins 时域特征，并使用线性判别分析 (LDA) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类。平均而言，在离线分析中，LDA 和 ANN 分别准确分类了 63.86% ± 4.3% 和 67.1% ± 7.9% 的动作。我们发现，在两个分类器中，某些动作的表现都优于其他动作（LDA p < 0.001，ANN p = 0.014）。计算了 FMA 分数和分类准确度之间的 Spearman 相关性 (ρ)。结果表明，两者之间存在中等正相关性（LDA ρ = 0.75，ANN ρ = 0.55）。本研究结果表明，可以开发家庭 EMG 系统来提供定制治疗，以改善中风患者的功能性下肢运动。
