XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高度预测
基于网络的 HDAC6 活性评估可高度预测临床前和临床反应
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 4 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.04.23.20066928 doi：medRxiv preprint
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
什么是人工智能？ AI会抢走工作岗位吗？
Case 高度预测增长率。因此，在“转型”的情况下，员工数量会增加，员工数量会减少。此外，劳动力流动导致增长部门的就业增加。 资料来源：作者根据经济产业省《新产业结构展望》的试算表总结。
高对比度的“ Gaudy”图像改善了视觉皮层的深神经网络模型的训练
理解视觉系统的感觉转换的关键挑战是获得一个高度预测的模型，该模型将自然图像映射到神经反应。深神经网络（DNNS）为这种模型提供了有前途的候选人。但是，由于实验记录时间受到严重限制，DNN要求比神经科学家可以收集的训练数据多。这促使我们找到了用尽可能少的培训数据训练高度预测的DNN的图像。，我们提出了自然图像的高对比度，双核版本（Termed Gaudy图像），以有效地训练DNNS，以预测高阶的视觉皮质响应。在对真实神经数据的仿真实验和分析中，我们发现具有艳丽图像的训练DNN大大减少了准确预测对自然图像的响应所需的训练图像的数量。我们还发现，在训练之前选择的谨慎图像优于通过主动学习算法在训练期间选择的图像。因此，谨慎的图像过多地强调了自然图像的特征，这对于有效地训练DNN最重要。我们认为，艳丽的图像将有助于对视觉皮质神经元的建模，这有可能打开有关视觉处理的新科学问题。
CBS 健康 - 剑桥脑科学测试概述
这些测试已在患者研究、健康志愿者脑成像研究以及几项涉及数万名志愿者的大型公共研究中得到验证。它们已被证明是衡量基线认知能力的有效且灵敏的方法。例如，在一项研究中，30 分钟的剑桥脑科学测试的结果与标准的 2-3 小时（纸笔）神经心理学测试 (WAIS-R) 的结果相当 (Levine 等人，2013)。在另一项关于老年人智力的最新研究中，CBS 测试的表现优于标准认知能力测试 (MoCA) (Brenkel 等人，2017)。最后，CBS 测试的表现可以高度预测推理和解决问题的能力，正如“经典”测试如瑞文矩阵和卡特尔文化公平测试所表明的那样 (Hampshire 等人，2012)。
下一代信息系统理论：...
在研究领域，有一种明显的相反趋势，即人们开始怀疑理论的价值。尽管几十年来理论在许多领域一直享有神圣的地位（Mueller 和 Urbach 2017；Straub 等人 1994），但有两种质疑越来越多。一些人质疑，在大数据和机器学习时代，研究人员是否需要理论。根据这种观点，高度预测的算法可能就足够了；理论可能不是必需的（Anderson 2008；Kitchin 2014；Steadman 2013）。另一些人问我们为什么如此想要理论。从这个角度来看，太多的研究人员患有理论迷恋（Avison 和 Malaurent 2014）、固着（Hirschheim 2019）或痴迷（Dennis 2019），并贬低其他贡献（Ågerfalk 2014）。其他领域也提出了类似的批评（Hambrick 2007），一些人认为对理论的痴迷会危及他们领域的未来（Tourish 2020）。
抽象机制预测深度神经网络中的概括
深度神经网络作品（DNN）的一个长期问题是了解他们令人困惑的概括能力。We approach this prob lem through the unconventional angle of cogni tive abstraction mechanisms , drawing inspiration from recent neuroscience work, allowing us to define the Cognitive Neural Activation metric (CNA) for DNNs, which is the correlation be tween information complexity (entropy) of given input and the concentration of higher activation values in deeper layers of the network.CNA具有高度预测的概括能力，在对近200个网络实例的广泛评估中进行基于规范和偏见的概括指标，其中包括数据集构造组合的广度，尤其是在存在加性噪声的情况下，并且存在/或培训标签被损坏。这些强大的EM PIRICAL结果表明，CNA作为概括度量的有用性，并鼓励对信息复杂性与更深层次网络中的表示之间的联系进行进一步研究，以便更好地了解DNN的概括能力。1
全面的机器学习增强了基于结构的PARP1抑制剂的虚拟筛查
聚ADP-核糖聚合酶1（PARP1）是癌症治疗的有吸引力的治疗靶标。机器学习评分功能构成了发现新型PARP1抑制剂的有前途方法。使用来自对接活性标记的分子的半合成训练数据研究了尖端PARP1特异性的机器学习评分功能：已知的PARP1抑制剂，与生成图神经网络并确认的Intactives consective contp1抑制剂，难以抗解的诱饵。我们仅包括与训练集中的分子不同，进一步使测试集更加困难。使用五种监督学习算法以及从对接姿势和配体中提取的蛋白质指纹对这些数据集的全面分析，只有两个高度预测性的评分功能。使用PARP1特异性支撑矢量的回归剂，使用PLEC指纹时，在最困难的测试集（NEF1％= 0.588，10个重复的中位数）中获得了高归一化富集因子，并且比其他任何研究的评分函数，尤其是类似的尺寸尺寸的尺寸。科学贡献
基于M-SVR算法的激光直接沉积熔体轨迹几何特征预测
摘要：几何特征是表征激光直接沉积质量的重要手段，提高预测模型的精度有助于提高沉积效率和质量。模型主要输入变量为激光功率、扫描速度和送粉速率，输出变量为熔轨宽度和高度。应用基于径向基函数（RBF）的多输出支持向量回归（M-SVR）模型，建立了熔轨几何特征预测的非线性模型。采用正交试验设计进行试验，随机选取试验结果作为训练和测试数据集。一方面，与单输出支持向量回归（S-SVR）建模相比，该方法将高度预测的均方根误差降低了22％，且训练速度更快，预测精度更高；另一方面，与反向传播（BP）神经网络相比，宽度的平均绝对误差降低了5.5％，平均绝对误差更小，泛化性能更好。因此，建立的模型可以为精确选择直接激光沉积工艺参数提供参考，提高沉积效率和质量。
实施基于Arduino的实时非侵入性血糖监测系统
抽象糖尿病是一种急性代谢疾病，可能会对身体系统造成损害，并导致并发症（如果无法正确管理）。该疾病已被世界卫生组织（WHO）归类为世界上的杀手疾病之一。实施非侵入性近红外监测装置将使诊断和监测高方便的疾病，而不会损害任何身体组织或造成疼痛。本文使用近红外光谱法介绍了基于光学的葡萄糖传感器的开发，以开发非侵入性血糖监测器。使用Arduino微控制器，940NM LED，光电二极管，噪声过滤器，放大器电路和LED显示屏屏幕实现了开发的近红外光谱设备。测量位于传感器内的水中注入的葡萄糖溶液的输出电压实验，并测量光电二极管的校准。十二人被随机选择，并通过测量两次（第一次测量两个小时后进行第二个测量）来监测空腹血糖水平，以获得平均空腹葡萄糖水平。应用线性回归模型，并获得了0.9369的相关系数（R2）。高回归系数表示设备的测量和实际血糖水平之间的相关性很高。这意味着该设备的读数高度预测了真正的葡萄糖浓度。