XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测值
比较机器学习算法和小儿创伤性脑损伤的术中颅内损伤的可预测性
目的是讨论了头部CT检查的过度使用，尤其是那些因脑部造成轻微创伤的脑损伤（TBI）。在破坏性时代，机器学习（ML）是在神经外科各个领域使用和应用的预测工具之一。这项研究的目的是比较ML和nom图之间的预测性能，这是TBI儿童颅CT后颅内损伤的另一种预测工具。将来自964名TBI儿科患者的方法数据随机分为训练数据集（75％），以进行超疗法调整和来自14个临床参数的监督学习，而其余数据（25％）用于销售目的。此外，从具有相似参数的训练数据集开发了一个nom图。因此，通过基于Web的应用程序构建和部署了来自各种ML算法的模型。结果，随机森林分类器（RFC）算法确立了预测大脑颅内颅内损伤的最佳性能。RFC算法性能的接收器操作特性曲线下的面积为0.80，灵敏度为0.34，特异性为0.95，0.73正预测值，0.80负值预测值和0.79的精度。结论ML算法，尤其是RFC，表明相对出色的预测性能，可以支持医生在过度使用头部CT扫描并降低一般实践中小儿TBI的治疗费用。
科威特贸易和投资情况说明书 2024- ...
5 英国市场份额数据采用说明书中市场份额部分概述的方法计算得出，数据来源于英国国家统计局和联合国贸易和发展会议。 6 外国直接投资数据来源于英国国家统计局针对所有合作伙伴发布的外国直接投资临时数据。 7 经济数据来源于国际货币基金组织世界经济展望数据库；估计值和预测值以斜体表示；所提供的 GDP 排名基于当前价格（名义价值），以美元计算，一些合作伙伴的价值基于估计值，可能会影响修订后的排名。
2024年绿色金融报告
以下介绍以及本文中的评论/意见和解释包含对大众汽车集团业务发展的前瞻性陈述。这些陈述基于与各个国家、经济区域和市场（尤其是汽车行业）的经济、政治和法律环境发展有关的假设，这些假设是我们根据现有信息做出的，并且在本文付印时我们认为这些假设是现实的。给出的估计值包含一定风险，实际发展可能与预测值不同。所有数字均经过四舍五入，因此这些金额相加可能会产生微小差异。
吉尔吉斯斯坦 - 贸易和投资情况说明书
5 英国市场份额数据采用情况说明书中市场份额部分概述的方法计算得出，数据来自英国国家统计局和联合国贸易和发展会议。6 FDI 数据来自英国国家统计局与所有合作伙伴的 FDI 临时数据发布。7 经济数据来自国际货币基金组织世界经济展望数据库；估计值和预测值以斜体表示；提供的 GDP 排名基于当前价格（名义值）的美元价值，一些合作伙伴的价值基于估计值，可能会影响修订后的排名。
使用轻梯度提升机和类别增强模型的混合合奏学习方法，用于基于生活方式的II型糖尿病预测
解决分类和预测挑战，树木集成模型已获得了重要的重要性。促进集合技术是用于预测II型糖尿病的综合技术。光梯度提升机（LightGBM）是一种以其叶片生长策略，减少损失和增强的训练精度而闻名的算法。但是，LightGBM容易过度拟合。相比之下，Catboost使用了称为决策表的平衡基础预测值，该预测值可以减轻过度适应风险，并明显提高测试时间效率。catboost的算法结构抵消了梯度增强偏见，并结合了过度拟合的检测器以尽早停止训练。本研究的重点是开发一种混合模型，该模型结合了LightGBM和Catboost，以最大程度地减少过度拟合并通过降低方差改善效果。为了找到与基础学习者一起使用的最佳超级仪表，使用了贝叶斯超级参数操作方法。通过微调正则化参数阀，混合模型有效地降低了方差（过拟合）。针对LightGBM，Catboost，Xgboost，Deciest Crey，Random Forest，Adaboost和GBM算法的比较评估表明，混合模型具有最佳的F1得分（99.37％），召回率（99.25％）和准确性（99.37％）。因此，拟议中的框架对医疗保健行业的早期糖尿病有望有望，并显示出与糖尿病共享相似性的其他数据集的潜在适用性。
以色列 - 贸易和投资情况说明书
5 英国市场份额数据采用说明书中市场份额部分概述的方法计算得出，数据来源于英国国家统计局和联合国贸易和发展会议。 6 外国直接投资数据来源于英国国家统计局针对所有合作伙伴发布的外国直接投资临时数据。 7 经济数据来源于国际货币基金组织世界经济展望数据库；估计值和预测值以斜体表示；所提供的 GDP 排名基于当前价格（名义价值），以美元计算，一些合作伙伴的价值基于估计值，可能会影响修订后的排名。
以色列贸易和投资情况说明书 2024- ...
5 英国市场份额数据采用说明书中市场份额部分概述的方法计算得出，数据来源于英国国家统计局和联合国贸易和发展会议。 6 外国直接投资数据来源于英国国家统计局针对所有合作伙伴发布的外国直接投资临时数据。 7 经济数据来源于国际货币基金组织世界经济展望数据库；估计值和预测值以斜体表示；所提供的 GDP 排名基于当前价格（名义价值），以美元计算，一些合作伙伴的价值基于估计值，可能会影响修订后的排名。
建立用于非侵入性识别
目的：验证腰椎疼痛可能会带来临床挑战。低压挑衅性唱片（PD）已成为黄金标准，尽管它是侵入性的，而且通常是一个解释的挑战。我们报告说，磁共振光谱（MRS）生物标志物准确地预测PD会导致腰椎椎间盘的PD和阳性MRS阳性与非外科手术的手术患者的预后改善。为了进一步证实MRS用于诊断疼痛的椎间盘，我们报告了2个MRS衍生措施的前瞻性比较：Nociscore（疼痛）和SI-SCORE（变性严重程度）。方法：腰部MRS和基于软件的后处理（Nociscan-LS，Aclarion Inc.）在14例患者的44张椎间盘中进行（前瞻性队列[PC]）。PC数据与用于建立Nociscore的先前数据进行了比较（培训队列[TC]）。Nociscore被转换为序数值（高/中/低； NOCI+/MILD/ - ），并与疼痛（P）相比（NP）对照诊断（PD）进行比较，其中19个光盘在PC中执行PD（12 NP; 7 P）。灵敏度，特异性以及正面和负预测值。在126例患者中，将SI分数与465个椎间盘的MRI PFIRRMANN等级进行了比较（PC Plus TC）。结果：对于PC，MRS（NOCI +/-）与PD（P/NP）相比，精度为87％，灵敏度为100％，特异性为80％。椎间盘盘中的阳性预测值（PPV）和非固定盘中的负预测值（NPV）为100％。临床相关性：Nociscan是一种可采用的，无创的和客观定量的测试，可改善腰痛患者的管理。PC和TC的PD+与PD盘的Nociscores明显更高（P <0.05），PC和TC之间的PD +/组的Nociscore分布在统计学上没有差异（P> 0.05）。si得分在Pfirrmann等级1和2（较少退化）与3年级和4年级（较少退化）（更退化； p <0.05）之间有所不同，随着PFIRRMANN等级1-5，趋势逐渐降低。结论：这些当前数据提供了对椎间盘MRS的预测价值的前瞻性确认，以区分疼痛的椎间盘和评估椎间盘结构完整性。证据级别：2。
基于人工智能的计算机辅助检测和诊断在儿科放射学中的诊断性能：系统评价
摘要：基于人工智能 (AI) 的计算机辅助检测和诊断 (CAD) 是放射学的一个重要研究领域。然而，目前只有两篇关于人工智能在儿科放射学中的一般用途和基于人工智能的 CAD 在儿科胸部成像中的叙述性评论发表。本系统综述的目的是研究基于人工智能的 CAD 在儿科放射学中的应用、其诊断性能及其性能评估方法。2023 年 1 月 11 日使用电子数据库进行了文献检索。纳入了 23 篇符合选择标准的文章。本综述表明，基于人工智能的 CAD 可应用于儿科脑、呼吸、肌肉骨骼、泌尿和心脏成像，尤其是用于肺炎检测。大多数研究（93.3%，14/15；77.8%，14/18；73.3%，11/15；80.0%，8/10；66.6%，2/3；84.2%，16/19；80.0%，8/10）报告的模型性能至少为 0.83（受试者工作特征曲线下面积）、0.84（敏感性）、0.80（特异性）、0.89（阳性预测值）、0.63（阴性预测值）、0.87（准确度）和 0.82（F1 分数）。然而，纳入的研究发现了一系列方法论缺陷（尤其是缺乏模型外部验证）。未来应开展更多基于 AI 的儿科放射学 CAD 研究，并采用完善的方法，以说服临床中心采用 CAD，并在更广泛的背景下实现其好处。