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精确疗法：将验证的技术应用于炎症和免疫疾病治疗
炎症和免疫学疾病局势炎症和免疫学（I＆I）疾病影响约3500万美国人或超过10％的人口。尽管普遍存在，但目前的治疗方法在管理这些疾病方面却无效。毫不奇怪，这种缺乏有效的治疗方法导致了对安全有效的新型和创新疗法的重大需求。然而，迄今为止，生物技术和制药R＆D的重点在很大程度上是更严重的迹象（例如肿瘤学），尽管大小较小，但市场的增长迅速。精确治疗方法，利用源自精确肿瘤学的已建立和脱离风险的技术，具有催化在I＆I疾病治疗中进行类似革命的希望。这为增强疾病管理，最终是出色的患者结果提供了机会。I＆I药物开发缺乏创新是导致I＆I市场增长降低的关键因素。有趣的是，尽管患者人群的两倍是肿瘤学的两倍，但I＆I疾病仅产生市场规模的60％（图1）。图1：I＆I疾病和肿瘤学市场的比较。
乳房X光检查中的人工智能：外部验证的系统评价
我们筛选了过去十年（2014 年 1 月 - 2024 年 4 月）的英文出版物。对基于乳房 X 线摄影的乳腺癌检测 AI 算法进行外部验证（单独验证或与放射科医生联合验证）的研究均被纳入。我们排除了提供算法训练细节、使用 AI 评估未来癌症风险、内部验证算法（代表算法开发中使用的相同样本的真实结果）或使用用于训练和开发各种深度学习模型的公共图像数据库进行外部评估算法的研究。同时提供内部和外部验证的研究仅被考虑在外部验证的结果中。系统评价还排除了未报告基于准确度、灵敏度、特异性和/或 ROC 曲线下面积 (AUC) 的发现的研究。我们的方法基于 PRISMA 策略，可以在图 1 中表示的方案中看到。
戴尔验证的 AI 设计 – 对话式 AI 解决方案简介
主要优势 • 卓越的客户和员工体验 — 提供更快、更高质量的客户需求响应并改善他们的互动。• 简化 AI — 联合设计和验证的解决方案可快速轻松地部署针对对话式 AI 优化的硬件和软件堆栈。• 更快的 AI 洞察 — 经过验证的设计针对 Kore.ai 进行了优化，以加快性能和响应时间。• 更快的价值实现时间 — 预先训练的模型可轻松为各种用例构建对话式用户界面、虚拟助手和流程工作流。• 经过验证的 AI 专业知识 — 自信地部署经过工程测试的对话式 AI 解决方案，并获得世界一流的 Dell Technologies 服务和支持。选择 ProSupport Plus 作为软件和硬件支持的单一联系点。
激酶抑制剂结合亲和力用验证的图形编码器和语言模型
动机：抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要，尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战，包括数据表达不足，功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能（AI）方法（尤其是深度学习技术）取得了进展，但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此，有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果：这项研究提出了Kinhibhib，这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型（ESM-S），以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性，在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中，精度达到了92.6％的精度：RAF蛋白激酶（RAF），有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶（MEK）和细胞外信号调节激酶（ERK）。此外，该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。
研究PKI身份验证的安全效应，在汽车系统中
摘要：我们的研究分析了与某些无线通信功能有关的基于认证的公共密钥基础架构（PKI）的安全效应。在基于无线通信的汽车功能的情况下，本文的第一部分侧重于量化服务质量（QOS）参数的安全效应。基于此概念，本文讨论了两种情况：在第一种情况下，在通信过程中没有应用身份验证过程，在第二种情况下，通信是通过PKI身份验证确保的。这个概念使我们能够评估由与身份验证过程相关的其他计算需求引起的安全开销的安全效应。考虑到我们的研究结果，就可以在操作情况下定义要求和预期条件。
一种生成AI作者身份验证的模型融合方法
摘要本文旨在概述我们的方法，以区分人类生成的文本和具有模型融合方法的生成AI模型。我们的方法包括三个步骤：首先，我们将PAN的竞争数据集扩展到Clef 2024的竞争数据集，其中包括来自著名的数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的外部数据集，并应用Levenshtein距离算法算法纠正拼写错误的单词。然后，基于共享主题并将培训，验证和测试数据集形成文本对的数据集。第二，我们训练一个微调的BERT作为基本模型和使用R-Drop方法的BERT来减轻过度拟合问题。最后，这两个模型是使用合奏学习技术和投票策略组合的。我们的实验结果表明，融合模型的ROC-AUC度量为0.932，比基线模型Fast-DetectGpt（Mistral）提高了5.6％。
激酶抑制剂结合亲和力用验证的图形编码器和语言模型
动机：抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要，尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战，包括数据表达不足，功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能（AI）方法（尤其是深度学习技术）取得了进展，但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此，有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果：这项研究提出了Kinhibhib，这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型（ESM-S），以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性，在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中，精度达到了92.6％的精度：RAF蛋白激酶（RAF），有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶（MEK）和细胞外信号调节激酶（ERK）。此外，该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。
GE Healthcare 经过验证的 AI 工具重塑了床旁超声检查
Venue 系列系统提供的 AI 工具不仅仅利用经过训练的深度学习 (DL) 或卷积神经网络算法。事实上，仅靠一个数据科学家团队是无法开发这些工具的。相反，我们结合使用临床工作流程、独特的采集方法、机器学习、深度学习、卷积神经网络和许多其他成像技术。然后，我们的 AI 工具由一支由临床思想领袖、教育工作者、执业医师和 AI 专家组成的大型团队验证其准确性。
由英国合作组织开发和验证的人工智能自动左心室尺寸评估
结果：在验证数据集中，AI 左室内径的精度 SD 为 3.5 毫米。具体而言，个人专家测量值与专家共识的精度 SD 为 4.4 毫米。AI 与专家共识之间的组内相关系数为 0.926（95% CI，0.904–0.944），而个人专家与专家共识之间的组内相关系数为 0.817（0.778–0.954）。对于室间隔厚度，AI 的精度 SD 为 1.8 毫米（组内相关系数，0.809；0.729–0.967），而个人的精度 SD 为 2.0 毫米（组内相关系数，0.641；0.568–0.716）。对于后壁厚度，AI 的精度 SD 为 1.4 毫米（组内相关系数，0.535 [95% CI，0.379–0.661]），而个人的精度 SD 为 2.2 毫米（0.366 [0.288–0.462]）。我们展示了所有图像和注释。这突出了具有挑战性的病例，包括图像质量差和锥形心室。