XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辍学
女科学家
印度科学院对受过培训的女性科学家进行了一项调查，调查发现，女性学生有足够的动力继续她们的科学教育，直到获得博士学位。但之后，她们的贡献却很低。尽管这有多种原因，但 CSIR-CLRI 与国家和国际趋势有很大不同。我们有一些女性，即使周围的环境并不那么有利，她们仍继续她们的科学生涯。她们中的许多人如今已成为印度科学界多年来最优秀的女性。2011 年，《印度时报》发表了一篇题为《超级妈妈在研究上投入了 40 小时》的文章。这篇文章的结论是，虽然普遍认为家庭是女性辍学的原因之一，但实际上是组织政策没有足够推动女性留在科学界。CSIR-CLRI 很幸运，其科技和组织政策为女科学家提供了保障，她们中的许多人甚至从事多项任务活动，例如研究和教学、研究和管理，甚至研究和技术翻译。当世界其他地方都在关注“STEM 领域的女性”或“科学领域的女性”等主题标签时，CSIR-CLRI 却没有使用性别标签。
混合状态估计：将物理信息的神经网络与动态系统的自适应UKF整合
摘要：在本文中，我们通过将物理知识的神经网络（PINN）与自适应的无气味卡尔曼过滤器（UKF）相结合，提出了一种新型的动态系统估计方法。认识到传统状态估计方法的局限性，我们通过混合损失功能和蒙特卡洛辍学来完善Pinn结构，以增强不确定性估计。使用自适应噪声协方差机制增强了无味的卡尔曼滤波器，并将模型参数纳入状态矢量以提高适应性。我们通过将增强的PINN与UKF集成为无缝的状态预测管道，进一步验证了该混合动力框架，这表明准确性和鲁棒性有了显着提高。我们的实验结果表明，位置和速度跟踪的状态估计保真度明显增强，并通过贝叶斯推理和蒙特卡洛辍学的不确定性定量支持。我们进一步扩展了对双摆系统的模拟并进行了评估，并在四轮驱动器无人机上进行了状态估计。这种综合解决方案有望推进动态系统估计中的最新解决方案，从而在控制理论，机器学习和数值优化域中提供无与伦比的性能。
数字教育中的人工智能和机器学习方法：系统修订
摘要：随着数据规模的不断增长以及数字教育等高等教育需求的变化，人工智能和机器学习技术在各个学科中的应用在过去几年中呈爆炸式增长。同样，在线教育信息系统也拥有大量与数字教育学生相关的数据。这些教育数据可与人工智能和机器学习技术一起使用，以改进数字教育。本研究主要有两点贡献。首先，该研究遵循了可重复和客观的文献探索过程。其次，该研究概述并解释了与在数字教育中使用基于人工智能的算法相关的文献主题。研究结果提出了与机器在数字教育中的使用相关的六个主题。本研究中的综合证据表明，机器学习和深度学习算法被用于数字学习的几个主题中。这些主题包括使用智能导师、辍学预测、表现预测、自适应和预测性学习和学习风格、分析和基于小组的学习以及自动化。在所有已确定的主题中，人工神经网络和支持向量机算法似乎被使用，其次是随机森林、决策树、朴素贝叶斯和逻辑回归算法。
attmoe：注意与锂离子电池的使用寿命预测的专家混合在一起
对于锂离子（锂离子）电池，诸如材料老化和容量衰减之类的问题会导致电池性能降解甚至灾难性事件。预测剩余的使用寿命（RUL）是指示锂离子电池健康的有效方法，这有助于提高电池动力系统的可靠性和安全性。我们提出了一个新型的神经网络Attmoe，该网络将注意力机制与专家（MOE）的混合物结合在一起，以捕获电池RUL预测的容量淡出趋势。面对从传感器收集的原始数据始终充满噪音的问题时，Attmoe使用辍学掩码来代替原始数据。为了进行RUL预测，一个关键思想是，注意机制捕获了序列中的元素和更多注意力之间的长期依赖性，这是对包含更多降级信息的重要特征。另一个关键思想是，MoE使用许多专家来提高模型能力以实现更好的表示。最后，我们使用两个公共数据集进行了实验，以表明ATTMOE在RUL预测中有效，并且在相对误差方面提高了10％–20％。我们的项目都是开源的，可在https://github.com/xiuzezhou/rul上找到。
统计指南用于处理创伤性脑损伤临床研究中缺失数据
缺少数据是即使是最精心设计的创伤性脑损伤（TBI）临床研究的持续性和不可避免的问题。缺少数据模式可能是由于参与者辍学，不合规，技术问题甚至死亡而导致的。本综述描述了TBI研究中常见的缺失数据的类型，并评估用于得出结论并从这些数据中做出临床决策的统计方法的优势和缺点。我们回顾了缺少价值分析（MVA）的最新创新，这是一个相对较新的统计分支，应用于临床TBI数据。我们的讨论重点是国际创伤性脑损伤研究（INTBIR）倡议项目：TBI（TRACK-TBI）的研究和临床知识，欧洲重症监护医学急性TBI的合作研究（CREACTIVE），以及急性儿科TBI试验的方法和决策。此外，使用Track-TBI初步研究（n = 586）的数据和完成的丙戊酸（VPA）的完整临床试验，用于处理创伤后癫痫后（n = 379），我们呈现了典型的缺少数据模式的现实世界示例，以减轻统计技术的应用，以减轻缺失数据的统计研究，以绘制诸如绘制数据的影响范围内的统计研究。
Win18,446通过增加血液尾屏障的渗透性
摘要：尽管数十年来治疗神经退行性疾病（NDS）的密集药物发现努力失败了，但在2000多种研究中，大约有50万患者继续进行测试，耗资1000亿美元，尽管结论得出的结论是，即使那些批准的药物也没有比安慰剂更好的效果。美国食品药品监督管理局（FDA）已经建立了多个计划，以创新稀有疾病，尤其是NDS的治疗，主要是通过鼓励新型临床试验来解决与研究大小相关的问题和采用多臂研究的问题来考虑患者辍学的问题。相反，FDA应集中于失败的主要原因：由于血脑屏障（BBB），药物到达大脑的生物利用度较差（通常最多为0.1％）。有多种解决方案可以增强进入大脑的进入，而FDA必须需要证明大脑的大量进入，作为批准研究新药（IND）应用的先决条件。FDA还应依靠除生物标志物以外的其他因素来确认功效，因为这些因素与临床使用无关。这项研究总结了如何使用于治疗ND的药物如何有效，以及FDA应如何更改其IND指南以批准这些药物。
环境和社会影响
i。建立一个支持ICT的系统，用于跟踪在国家和地区级别辍学的女孩，以提供关键信息以进行AEP计划和实施。II。 替代教育中心和LGA为社区中的校学生开展当地外展活动，其中包括AEP中心组织的社区会议，通过当地广播，传单和小册子的信息。 iii。 通过（i）扩展AEP中心网络来增强替代教育途径； （ii）弱势女孩的学费补贴。 iv。 还将实施用于加强替代教育途径中学生学习的优质计划，诉环境和社会管理框架 - 坦桑尼亚 - 中学教育质量改进项目（Seqiip）II。替代教育中心和LGA为社区中的校学生开展当地外展活动，其中包括AEP中心组织的社区会议，通过当地广播，传单和小册子的信息。iii。通过（i）扩展AEP中心网络来增强替代教育途径； （ii）弱势女孩的学费补贴。iv。还将实施用于加强替代教育途径中学生学习的优质计划，诉环境和社会管理框架 - 坦桑尼亚 - 中学教育质量改进项目（Seqiip）
![arxiv：2409.19583v2 [eess.iv] 2025年3月10日](/simg/6\67e7c2488bc903a903a754fb8eba88daf451ae0c.webp)
arxiv：2409.19583v2 [eess.iv] 2025年3月10日
摘要。在研究发现中，1p/19q基因的共同缺失与低级神经胶质瘤中的临床结局相关。预测1P19Q状态的能力对于治疗计划和患者随访至关重要。本研究旨在利用特殊的基于MRI的卷积神经网络进行脑癌检测。尽管Restnet和Alexnet等公共网络可以使用Transfer学习有效地诊断脑癌，但该模型包含了许多与医学图像无关的权重。因此，转移学习模型无法可靠诊断结果。要处理可信赖性问题，我们从头开始创建模型，而不是依赖于预训练的模型。为了启用灵活性，我们将卷积堆叠与辍学和完全连接操作相结合，可以通过减少过度拟合来证明性能。在模型训练期间，我们还补充了给定的数据集并注入高斯噪声。我们使用三倍的交叉验证来训练最佳选择模型。比较InceptionV3，VGG16和MobilenetV2对预训练的模型进行了微调，我们的模型会产生更好的结果。在验证集125个编码和31个未代码图像的验证集中，提议的网络可实现96.37％的F1分数，97.46％的精度，而96.34％的召回在分类1P/19Q Codeletion和Not Codeletion Image时。
工具 11：案例研究和行动计划样本
塞拉姆是一名 17 岁的女性，住在贝鲁特的出租屋里。她与母亲、父亲、五个姐姐和三个兄弟住在一起。塞拉姆无法说话，需要他人帮助她进行日常护理。她的母亲阿玛尼和两个妹妹帮助她喂食、洗漱和上厕所。她的一个妹妹已经辍学，因为她的母亲感到疲惫，需要更多的支持来照顾塞拉姆。当两个妹妹陪在她身边并在她面前玩游戏时，塞拉姆会微笑。当她感到饥饿或口渴时，她会哭——她的家人就是通过这种方式知道她想要食物或水。塞拉姆 12 岁时开始来月经，但她无法自己更换卫生巾。过去五年来，她的母亲和妹妹一直在照顾她的经期卫生。她们表示，随着塞拉姆长大，这是最困难的任务。阿玛尼不愿意把塞拉姆留给别人，并担心她的安全。当其他女性朋友到她家看望她时，她们会跟她谈论社区动员者正在举办的提高认识活动。阿玛尼很想参加这样的活动，但因为活动地点离她家很远，而且没有人照顾塞拉姆，所以没法去。
重建3轴地震心动图的 -
摘要 - 该试验研究旨在开发一个深度学习模型，用于从SCG信号从左侧和左侧和头到英尺的方向（SCG X和SCG Y）从SCG信号沿背层方向预测地震心动图（SCG）。从15位健康的成人受试者中获得了用于培训和验证模型的数据集。使用放置在每个受试者胸部上的三轴加速度计记录SCG信号。然后使用心电图R波分割信号，并将片段降采样，归一化和焦点左右。所得数据集用于训练和验证具有两个层和一个辍学层的长期短期内存（LSTM）网络，以防止过度拟合。该网络作为SCG X和SCG Y的输入100个步骤，代表一个心脏周期，并输出了一个映射到预测目标变量的向量。结果表明，LSTM模型在背腹方向的预测和实际SCG段之间的均方根误差为0.09。该研究证明了使用从双轴加速度计获得的数据重建3轴SCG信号的潜力。索引术语 - 观察心动图，心脏振动，信号重建，深度学习，LSTM网络。