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大型语言模型用于可验证的顺序决策...
摘要：基于自动机知识的基于自动机知识的表示在控制和计划的顺序决策问题中起着重要作用。但是，获得建立这种自动机所需的高级任务知识通常很困难。同时，大型语言模型（LLMS）可以自动生成相关的任务知识。但是，LLMS的文本输出不能被验证或用于顺序决策。我们开发了一个名为GLM2FSA的新颖算法，该算法构建了有限的态自动机（FSA），从简短的自然语言描述中编码高级任务知识的任务目标。因此，所提出的算法填补了自然语言任务描述和基于自动机的表示之间的差距，并且可以根据用户定义的任务规范对构造的FSA进行正式验证。我们相应地提出了一种基于结果的结果，从验证中提出了一种方法，以迭代地改进LLM的查询。我们演示了GLM2FSA构建和验证日常任务的基于自动机的表示以及需要高度专业知识的任务的能力。
供应链弹性关键要素的识别和形成机制：基于接地理论和SEM验证的探索
供应链的弹性吸引了学者和实践者。然而，该主题的复杂性质导致对其关键要素和形成机制的研究不足。为了弥合这一知识差距，我们实施了扎根的理论，并与23名受访者进行了半结构化访谈，从而通过开放编码，轴向编码，选择性编码和理论模型饱和测试来确定供应链弹性的六个关键要素。这些要素是产物供应弹性，资源弹性，合作伙伴的弹性，信息响应的弹性，资本弹性和知识弹性。从关键要素和供应链弹性的三个阶段（准备，响应和恢复）的三个阶段，我们说明了其形成机制，并构建了供应链恢复能力的影响因素和途径的理论模型。我们根据编码结果设计了一份问卷，并用一小部分的问题确认了其合理性和有效性。随后，使用409个问卷的大量样本使用结构方程模型来测试和验证理论模型，表明确定的关键要素对供应链的弹性产生了积极影响。总的来说，我们的论文通过识别其关键要素并详细阐述其形成机制来丰富供应链弹性的预性。
朝着面部验证的视觉显着性解释
在过去的几年中，深度卷积神经网络一直在验证和识别场景中推动面部识别（FR）技术的边界。尽管准确性很高，但他们经常因缺乏解释性而受到批评。对了解深面识别系统的决策过程的需求越来越不断增加。最近的研究调查了视觉显着性图作为一种解释，但在面部识别的背景下，它们通常缺乏讨论和分析。本文集中于可解释的面部验证任务，并想出了新的解释框架。首先，提供了基于显着的解释方法的定义，该方法的重点是深FR模型做出的决策。其次，提出了一种名为corrrise的新型模型不合时宜的方法来产生显着图，该图显示了任何给定的面部图像的相似区域和不同区域。然后，一种评估方法旨在衡量面部验证中一般视觉显着性解释方法的性能。最后，实质性的视觉和定量结果表明，与其他可解释的面部验证方法相比，提出的Corrrise方法具有有希望的结果。
经过验证的胶囊图像 r AI 模型的实际使用
背景和研究目的 胶囊内窥镜检查是一种耗时的过程，且错误率很高。人工智能 (AI) 可以通过减少需要人工审查的图像数量来显著减少读取时间。最近，一种支持 OMOM 人工智能的小肠胶囊已经过训练并验证，可用于小肠胶囊内窥镜视频审查。本研究旨在评估其在现实环境中的表现，并与标准读取方法进行比较。患者和方法在这项单中心回顾性研究中，首先用标准读取方法分析了 40 例使用 OMOM 胶囊进行的患者研究，然后使用 AI 辅助读取进行分析。比较了读取时间、病理识别、肠道标志识别和肠道准备评估 (Brotz 评分)。结果两种读取方法的总体诊断相关率为 100%。在每个病变的分析中，结合标准和 AI 辅助读取方法识别出 1293 个重要病变图像。 AI辅助阅读捕获了其中的1268个（98.1%，95% CI 97.15 – 98.7）个发现，而标准阅读模式捕获了1114个（86.2%，95% 置信区间 84.2 – 87.9），P < 0.001。平均阅读时间从标准阅读的29.7分钟缩短到AI辅助阅读的2.3分钟（P < 0.001），平均每个研究节省27.4分钟的时间。第一个盲肠图像的时间显示AI和标准读数之间存在99.2分钟的巨大差异（r = 0.085，P = 0.68）。肠道清洁评估一致率为97.4%（r = 0.805 P < 0.001）。结论AI辅助阅读在本研究中显示出显着的时间节省，而不会降低灵敏度。其他指标的评估仍然存在局限性。
EURL筛选方法验证的指导文件
1-对于授权分析物，STC应低于或等于感兴趣的水平（LOI）（在CIR（EU）2018/470 [2]中定义[2]）（例如，MRL，ML）（优选设置在可能的一半兴趣水平上，尽可能或尽可能低）。2-对于禁止和未经授权的分析物，STC应尽可能低，并且在任何情况下都应低于或等于RPA或MMPR（如果有）。3-对于在特定矩阵/物种中未设置MRL的授权物质，MMPR是CASCADE MRL的1/4（根据CIR（EU）2018/470 [2]建立）是相关水平。STC应低于或等于关注水平（目标是0,1倍级联MRL，在合理可行的情况下）[3]。4-对于根据理事会法规（EC）第470/2009号法规[4]，尚未建立MRL的分析物，STC应尽可能低。STC越远低于兴趣级别，获得符合误差的概率越低（即假阴性）导致在调节限制下包含该药物的样品。可以计算最大STC（STCMAX），该STC（STCMAX）仍然满足筛选方法的要求（CCβ≤MRL/RPA/MMPR）。2.2筛选的检测能力（CCβ）“筛选的检测能力（CCβ）”是指在样品中可能被检测或量化的分析物的最小含量，其错误概率为β[1]：
RTTUZYUW RHOIAAA0001 2491642-UUUU--RHSSSUU。 ZNR UUUUU R 061635Z 9 月 23 日 ZYB MID7050032U FM COMNAVPERSCOM MILLINGTON TN 致 ALNAVAIRFOR BT UNCLAS CUI MSGID/GENADMIN/MIL-STD-6040(SERIES)/B.1.01.15 /COMNAVPERSCOM MILLINGTON TN/-/-/-/-/-/-// SUBJ/2023 年 12 月海军飞行军官 (NFO) 致飞行员委员会// REF/A/MSGID/MILPERSMAN 1542-010/-/-/-// REF/B/MSGID/NAVMED P-117/第 15 章第 1565 条/-// AMPN/REF A IS MILPERSMAN 1542-010 LATERAL转入海军航空兵。参考 B 是医疗部门体检要求手册。// POC/BUTLER, JOHN P/LCDR/单位：NPC/姓名：PERS-433C/电话：901-874-3960// GENTEXT/备注/ 1. NFO 至飞行员计划选拔委员会定于 2023 年 12 月 7 日举行。 2. 背景：NFO 至飞行员计划是海军航空兵的招募和留用计划。该计划向所有社区的 NFOS 开放。为确保被选中人员的职业发展，资格仅限于 18 岁以下和初级的 NFOS。为了促进职业发展，单位指挥官应期望选定的人员立即出发接受初级飞行训练。每年 6 月和 12 月都会向飞行员委员会进行 NFO 培训。3. 参考文献 A 和 B 中列出了需要考虑的要求。4. 申请：A. 格式：<<<<<>>>>> B. 航空选拔测试 (ASTB)：最低 ASTB 学术资格评分 (AQR) 为 4。最低飞行员飞行能力评分 (PFAR) 为 5。ASTB 分数是 TRACOM 中经过验证的预测绩效指标，鼓励申请人重新参加测试以提高分数。C. 体检：申请人必须通过 AERO 系统完成学生海军飞行员飞行体检。这包括 DOD 2808、2807、SF507、AHLTA SNA 眼科检查/睫状肌麻痹屈光记录和心电图。必须在 20' 眼道上使用 GOODLITE 字母检查视力，必须使用 CYCLOPENTOLATE 滴剂进行睫状肌麻痹。体格测量/NAACA 打印输出必须在两年内。检查飞行外科医生必须将所有医疗文件提交/上传到航空医学电子资源办公室 (AERO) 网站，并向 BRIAN HASHEY (USN.PENSACOLA.NAVMEDOTCNAMIFL) 发送通知电子邮件。
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通过现实世界中的初级卫生保健数据培训或验证的机器学习诊断和预后模型预测的临床健康状况的系统评价
随着技术和数据科学的进步，机器学习（ML）被医疗保健部门迅速采用。但是，缺乏文献解决了迄今为止，基本卫生保健（PHC）中ML预测模型针对的健康状况。为了填补知识的这一空白，我们按照PRISMA指南进行了系统的审查，以确定ML在PHC中针对的健康状况。我们搜索了Cochrane图书馆，科学Web，PubMed，Elsevier，Biorxiv，计算机协会（ACM）和IEEE Xplore数据库，用于1990年1月至2022年1月发表的研究。我们包括了针对ML诊断或预后预测模型的主要研究，这些模型完全或部分由现实世界中的PHC数据提供。两名研究人员进行了研究选择，数据提取和偏见评估的风险，使用了偏见评估工具的风险。根据国际疾病分类（ICD-10）对健康状况进行分类。提取的数据进行定量分析。我们确定了106项研究42个健康状况的研究。这些研究包括来自19个国家 /地区2420万参与者的PHC数据提供的207毫升预测模型。我们发现92.4％的研究是回顾性的，而77.3％的研究报告了诊断性预测性ML模型。所有研究中的大多数（76.4％）是用于模型开发的情况，而无需进行外部验证。偏见评估的风险表明，90.8％的研究具有偏见的高风险或不清楚的风险。最常见的健康状况是糖尿病（19.8％）和阿尔茨海默氏病（11.3％）。我们的研究提供了有关PHC中目前可用的ML预测模型的摘要。我们在这方面引起了数字健康政策制定者，ML模型开发人员和医疗保健专业人员的关注。
机器学习利用入院时的数据预测创伤性脑损伤后的三种结果：一项开发和验证的多中心研究
摘要 准确识别可从有希望的治疗方法中受益的患者非常困难，这使得证明创伤性脑损伤 (TBI) 新疗法的有效性变得具有挑战性。尽管机器学习越来越多地应用于这项任务，但现有的二元结果预测模型不足以对 TBI 患者进行有效分层。本研究的目的是开发一个准确的三类结果预测模型，以便对患者进行适当的分层。为此，使用自 2018 年 1 月以来日本六家医院收治的 1200 名钝性 TBI 患者（每家机构 200 例连续病例）的回顾性平衡数据进行模型训练和验证。我们纳入了在急诊科获得的 21 个预测因子，包括年龄、性别、六项临床发现、四个实验室参数、八个计算机断层扫描结果和一项紧急开颅手术。我们开发了两种机器学习模型（XGBoost 和密集神经网络）和逻辑回归模型，以根据出院时的格拉斯哥预后量表扩展版 (GOSE) 预测三类结果。使用 n = 1000 的训练数据集开发预测模型，并使用引导法在验证数据集（n = 80）和测试数据集（n = 120）上进行两轮验证，评估其预测性能。在总共 1200 名患者中，患者年龄中位数为 71 岁，199 名（16.7%）患有严重 TBI，104 名患者（8.7%）接受了紧急开颅手术。住院时间中位数为 13.0 天。三级结果为 709 例患者（59.1%）恢复良好/中度残疾，416 例患者（34.7%）严重残疾/植物状态，75 例患者（6.2%）死亡。XGBoost 模型在最终验证中表现良好，灵敏度为 69.5%，准确率为 82.5%，受试者工作特征曲线下面积为 0.901。在受试者工作特征曲线分析方面，XGBoost 略胜于基于神经网络和逻辑回归的模型。特别是，XGBoost
2023 GRGB 领导力讨论 #4 (8 月) 关注最重要的事情并使用经过验证的问题解决方法
要解决难题并取得良好成果，一切都从我们团队的组成开始，今年我们开始讨论通过信任和尊重建立学习型团队。这些类型的团队通常可以使用五个为什么（Mar 的问题解决培训 (PST)）来最好地了解根本原因。随着这种类型的团队得到积极发展，每个人都可以更轻松地采取透明的行动并就标准和目标保持一致，这样每个人都可以在团结一致使事情变得更好时理解为什么。清晰地了解标准和目标对于制定标准工作（May 的 PST）至关重要。一旦实现了这种清晰度，就更容易找到和拥抱红色，对标准或目标是否得到满足保持绝对诚实和冷静的态度。尽早识别红色的方法之一是通过日常和可视化管理（Jul 的 PST）。一旦确定了红色，我们的下一步就是：
从文本中识别量化可验证的语句
人类通常使用基于趋势的模式来描述复杂的定量数据。基于趋势的模式可以解释为高阶功能和关系，而不是数值数据，例如极端值，变化率或重复。一个应用程序，其中趋势多于数值表数据的描述。因此，数值表的对齐和趋势的文本描述可以更轻松地解释表。大多数现有的方法都可以将文本中的数量与表格数据保持一致，但无法检测和调整基于趋势的数据模式。在本文中，我们介绍了对数据的基于趋势模式的初步步骤，即对趋势的文本描述进行了检测以及趋势与相关表的一致性。我们介绍了在文本中识别量化可验证语句（QV）的问题，并将其与表和数据集对齐。我们定义了这些陈述的结构，并建立了基于结构化的检测。在我们的经验中，我们证明了我们的方法可以从几个方法中脱离和对齐这些陈述，并与传统的序列标记方法进行比较。