XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预先选择
人工智能时代的人类自主性
适应性偏好形成是指一个人调整自己的偏好以匹配可用的选项的过程[27]。正如第一批研究表明的那样，越来越多地使用推荐算法来预先选择在线内容或选项，可以导致这种适应性偏好[28]。这种现象可能会因自动化偏见而得到强化，即人类倾向于偏爱来自计算机的建议
人工智能时代的人类自主性
适应性偏好形成是指一个人调整自己的偏好以匹配可用的选项的过程[27]。正如第一批研究表明的那样，越来越多地使用推荐算法来预先选择在线内容或选项，可以导致这种适应性偏好[28]。这种现象可能会因自动化偏见而得到强化，即人类倾向于偏爱来自计算机的建议
什么是Edgerank以及如何优化您的...
为了了解什么是Edgerank，必须首先定义Facebook中的“边缘”。边缘定义为Facebook中发生的任何活动，并有可能使其成为新闻源故事。边缘的经典示例是喜欢，帖子，评论，标签或RSVP，但是，这确实可以是您一个朋友进行的任何公共活动。这是Edgerank发挥作用的时候！是Facebook的算法决定了这个故事（以及它生成的边缘）是否将其纳入您的新闻源，除了它将出现的潜在位置外。换句话说，Facebook试图评估不断创建的大量边缘，并预先选择它会让您感兴趣的边缘。当然，这不仅适用于用户创建的边缘，还适用于页面创建的边缘。
2023 年 4 月 5 日 - 德克萨斯实验室同意支付 590 万美元，以解决向第三方营销人员提供回扣和不必要药物测试的指控
此外，该和解协议还解决了指控，即从 2014 年到 2022 年，Genotox 向 Medicare、RRB 和 TRICARE 提交了未涵盖和/或不合理且不必要的实验室测试索赔，包括针对提供商诊所内所有患者的统一订单和常规药物测试订单。作为和解协议的一部分，Genotox 承认并承担了向医疗保健提供商提供订单表（称为“自定义配置文件”）的责任，每个提供商都可以预先选择要订购的测试，然后由 Genotox 为提供商的所有或几乎所有患者进行测试并开具账单，通常是最高报销类别，例如针对 22 种或更多药物类别的确定性药物测试。
电池作用于 aFRR 市场并结合日内充电管理的商业案例效果
首先，研究了 BESS 对电力系统的附加值。可以得出结论，添加 BESS 来稳定电网可以降低不平衡价格，从而使可再生能源项目由于不平衡成本降低而更具经济吸引力。BESS 可以通过两种方式降低不平衡成本：主动平衡或被动平衡。主动意味着通过竞标预先选择参与，由输电系统运营商 (TSO) 提供连接和激活。被动平衡意味着自愿对电网不平衡做出贡献，并通过实时发布不平衡价格来刺激。与没有电池进入的情况相比，BESS 的加入降低了两种平衡形式的不平衡成本。在电网稳定的一般意义上，可以说主动平衡是更有效的平衡方式，但总体上会产生较少的可用电力供应。
评估热电发电厂燃烧发动机中的NOx排放：R和屏幕视图程序的方法
在巴西电基质（2022年为8％）和全球（2021年的61.5％）中存在热电厂。燃烧发动机用于在大多数热电厂中驱动发电机，作为大气发射的主要来源。本研究旨在提出一个模型，允许预先选择这些发动机，并确定最适合获得环境许可的建议标准的模型。使用十二个发动机模型的数据用于评估研究的替代方案。通过R计划利用了计算资源来对数据进行统计分析。与屏幕视图软件的模拟可以调查大气分散场景。研究表明，分散与以下变量具有显着相关性：发射速率，显着性为0.60，烟囱高度为-0.57。It was possible to con- clude that for wind speeds equal to or greater than the local annual average of 2.1 m/s, a distance of 1800 meters to the community (location of the thermal power plant), a flue gas exit speed of 35 m/s, and the analyzed engine standards and design, engines with a NOx emission rate of up to 3.0 g/kWh showed good dispersion values, below 200 mg/Nm 3 of NOx, the standard required by巴西环境立法。因此，只有四个引擎模型符合此条件。
乳腺癌中的酪氨酸激酶抑制剂（审查）...通过...
灵感呼吸技术（DIBH）在减少左侧BC患者的平均心脏剂量（MHD）方面变得越来越普遍。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。 此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。 本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。 总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。 使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。 具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。 使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。 RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。
SRA737（CHK1抑制剂）的1/2期试验，在晚期癌症患者中口服
背景：这是新的检查点激酶1（CHK1）抑制剂SRA737的第一期1/2阶段1/2期开放标记剂量 - 定量研究。方法：患有剂量升级队列的晚期实体瘤患者，并在28天周期中以连续的每日（QD）给药时间表接受SRA737单一疗法。扩展队列包括20名患者，预先选择了预测的预测生物标志物。结果：总共有107名患者的剂量水平为20 - 1300 mg。SRA737的最大耐受剂量（MTD）为1000 mg QD，推荐的2期剂量（RP2D）为800 mg QD。腹泻，恶心和呕吐的常见毒性通常是轻度至中度的。每日剂量为1000和1300 mg QD SRA737的剂量限制毒性包括胃肠道事件，中性粒细胞减少和血小板减少症。在800 mg QD剂量下的药代动力学分析的平均C min为312 ng/ml（546 nm），超过了异种移植模型中导致生长延迟所需的水平。看不到部分或完整的响应。结论：SRA737的耐受性良好的剂量可以促临床上相关的药物浓度，但单一药物活性并不能作为单一疗法进一步发展。鉴于其作用机理导致了DNA损伤修复，因此SRA737的进一步临床发育应作为联合疗法。临床试验注册：ClinicalTrials.gov NCT02797964。
直接皮质刺激与 SEEG 记录中语言映射诱发高频活动之间的关系
目的 作者评估了在立体脑电图记录过程中，术前任务诱发的高频活动 (HFA) 对难治性癫痫患者语言映射的临床意义。尽管 HFA 评估被描述为认知的假定生物标志物，但其对映射语言网络的临床意义主要通过使用皮层脑电图 (ECOG) 的研究来评估。方法 对 42 例癫痫患者进行了颅内电极植入，并在任务诱发的 HFA 和直接皮层刺激 (DCS) 语言映射期间进行了评估。评估了每种方法在特异性和敏感性方面的空间和功能相关性。结果 结果表明，这两种方法都可以映射经典的语言区域，并且通过诱发的 HFA 获得了大型双侧语言网络。在区域层面，顶叶和颞叶的方法存在差异：HFA 招募了更多的皮层顶叶部位，而 DCS 涉及更多的皮层颞叶部位。重要的是，结果显示，HFA 可以预测 DCS 引起的语言干扰，具有高特异性（92.4%；阴性预测值 95.9%）和非常低的敏感性（8.9%；阳性预测值 4.8%）。结论 DCS 语言映射似乎比诱导 HFA 映射更适合广泛的时间映射。此外，应使用诱导 HFA 作为 DCS 的补充，通过省略报告为 HFA - 的部位来预先选择 DCS 期间刺激的部位数量。这可能是一个相当大的优势，因为它可以减少刺激过程的持续时间。讨论了每种方法要使用的几个参数，并根据 ECOG 研究报告的先前结果解释了结果。