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机器学习方法克服了不平衡的临床数据,以进行鼻内无瓣监测
机器学习方法克服了不平衡的临床数据,以进行鼻内无瓣监测
2025-10-07 13:06:25
文章“机器学习方法克服了Hyounmin Kim,Dongwook Kim和Juho Bai的临床数据的不平衡临床数据”,讨论了机器学习技术在临床环境中监测口腔内无襟翼的应用。主要的重点是应对不平衡数据集带来的挑战,这些挑战在处理罕见或关键状况(例如手术结果中的血管状态受损)时很常见。###关键点:1。**目标**:作者旨在使用机器学习(ML)技术来开发和验证预测模型,以根据临床数据监测术后无瓣皮瓣,而与成功病例相比,由于并发症的稀有性,这些临床数据通常会失衡。2。**方法论**: - 他们利用用于处理类不平衡问题的各种ML算法,例如均衡的损失功能和专门为图像中密集对象检测任务而设计的焦点损耗机制。 - 该模型在包含带有口腔内自由皮瓣图像的数据集上训练,并带有指示血管状态的注释(正常或受损)。3。**使用的技术**: - **数据增强**:为了增加少数群体样本的数量,他们采用了自动仪等技术来生成代表性不足条件的合成数据点。 - **归一化和预处理**:通过降低深层网络训练期间的内部协变性转移来应用批准归一化来提高模型训练效率。 - **类不平衡处理**:他们采用了诸如级别均衡损失之类的方法,该方法侧重于有效数量的样本,以确保极少数情况在模型学习中受到了足够的关注。4。**结果**: - 预测模型将应用于实际临床方案以监视自由皮瓣状态时表现出很高的精度和可靠性。 - 它在早期预测受损的血管状况时显示出令人鼓舞的结果,并通过及时干预来改善患者的预后。5。**捐款**: - 这项研究强调了ML方法通过更好地监测和预测分析能力来增强口腔内手术结果的潜力,尽管处理了不平衡的数据集。 - 使用量身定制的损失功能和数据增强技术为处理类不平衡问题提供了强大的解决方案,以确保不忽略罕见但关键的事件。6。**含义**: - 用于临床实践:改进术中和术后监测的工具可以通过早期发现并发症来改善患者护理。 - 对于研究:这项工作为在医学成像分析中集成了高级ML方法论,尤其是在具有重大类别失衡的情况下。### 结论:该论文提出了一种全面的方法,该方法整合了用于处理不平衡数据集的机器学习技术,以有效监控口腔内无襟翼。通过解决数据失衡和利用复杂的损失功能和增强策略所带来的挑战,本研究通过手术护理的预测分析为改善临床结果提供了宝贵的见解。
2025-10-07 13:05:26
科技公司推出人工智能生成的音乐视频主持人
科技公司推出人工智能生成的音乐视频主持人
2025-10-07 13:00:35
FastStream Interactive 在美国 Nextgen TV 和英国 Sky 服务上为其互动音乐频道 ROXi 推出了人工智能生成的电视节目主持人。该公司强调了节省成本的好处,同时解决了演员工会对使用真实人类数据无偿训练人工智能系统的担忧。
高通购买Arduino,将为您的DIY技术项目带来AI工具
高通购买Arduino,将为您的DIY技术项目带来AI工具
2025-10-07 13:00:23
高通公司正在收购Arduino,这是一家在科技爱好者中受欢迎的开源计算公司,以扩大其技术的可访问性。此次收购旨在提高开发人员的生产率,并为Arduino用户提供访问高通公司的技术堆栈和全球范围。Arduino将保留其品牌标识。来自Arduino的新型单板计算机具有双脑架构,配备了高通的处理器之一,是为AI支持的智能家庭项目而设计的。此外,高通引入了Arduino App Lab,这是一种简化各种平台开发的工具。
人工智能行业顶尖人士暗暗希望人工智能能够消灭人类
人工智能行业顶尖人士暗暗希望人工智能能够消灭人类
2025-10-07 12:52:58
人工智能行业的一些领军人物(被作者戴维·A·普赖斯(David A. Price)称为“欢快的末日论者”)认为,应该允许先进的人工生命形式自由发展,即使这意味着人类的征服或灭绝。著名的支持者包括理查德·萨顿 (Richard Sutton) 和杰伦·拉尼尔 (Jaron Lanier),他们反对人工智能发展中以人为本的观点。拉尼尔等批评者警告说,尽管这些数字数量很少,但他们在科技圈内的影响力却很大,引发了人们对人工智能进步的道德方向的担忧。
5个关键技能领导者在AI时代需要
5个关键技能领导者在AI时代需要
2025-10-07 12:41:12
标准普尔500指数的《金融时报》分析表明,去年有374家公司讨论了AI的收入电话,主要是积极的。但是,当受到要求时,首席执行官恢复了关于未来生产力提高的模糊承诺。年度报告强调了对有形收益的风险。涉及300多名董事会董事的研究表明,AI飞行员不确定,员工担心AI并且不利用其潜力,而AI项目通常无法与组织需求和价值创造保持一致。
Iren在宣布与“领先AI公司”的多年云服务合同后跳跃
Iren在宣布与“领先AI公司”的多年云服务合同后跳跃
2025-10-07 12:27:29
-Iren股票因新闻稿宣布与AI客户的NVIDIA GPU宣布多年交易,并期望在2026年第1季度获得超过5亿美元的年收入超过5亿美元。 - Lucid Motors的股票在报告了交付量较弱,分析师评级降低以及对高现金燃烧率和需求疲软的担忧后,股票下跌。 - 甲骨文的股票在一份报告称,它因租用NVIDIA的Blackwell芯片而损失了近1亿美元,影响了更广泛的AI技术领域。 - AMD看到其股票飙升,随着华尔街与Openai的交易后提高价格目标,预计未来四到六年的收入会大幅增长。伊伦
人工智能加入Samruk -Kazyna的董事会 - 中亚时报
人工智能加入Samruk -Kazyna的董事会 - 中亚时报
2025-10-07 12:05:20
使用国内语言模型开发的名为SKAI的神经网络已成为中亚投票权的第一位AI董事会成员,并加入了Samruk-Kazyna国民财富基金的董事会。SKAI的部署旨在通过数据驱动的决策来提高透明度和公司治理。安全措施包括在哈萨克斯坦Al Farabium超级计算机上的封闭网络中运行,并利用当地训练的Alem LLM安全地处理敏感文档。该计划支持哈萨克斯坦的国家数字化转型战略,旨在在三年内完全数字化,并涉及建立新的以AI为重点的机构和基础设施。
将人工智能和生物物理学结合到靶向BRPF1B
将人工智能和生物物理学结合到靶向BRPF1B
2025-10-07 11:23:00
该报告中强调的这项研究提出了一种简化的方法,用于鉴定针对BRPF1(溴结构域和含有PhD手指的蛋白质1)的新型抑制剂,这是一种重要的染色质调节剂,该染色质调节剂与肝癌和急性髓样白血病(AML)相关的各种疾病。这是关键点的摘要:1。**命中识别工作流**:使用创新的人工智能(AI)方法(特别是分子池的主动学习(MPAL))的组合用于筛选超过2400万个商业化合物。这种方法可以快速识别潜在的命中。2。**生物物理验证**:在硅命中中的最初验证中,选择了51个使用生物物理技术进一步评估: - **主命中识别(GCI)**:51个命中中的36个被证实为BRPF1溴化域的主要粘合剂。 - **正交验证**:使用互补的生物物理测定法独立验证时,四次命中表现出强大的结合活性。3。**治疗潜力**:该研究揭示了四个正交验证的命中,代表了开发针对BRPF1的新型抑制剂的有希望的起点,这些抑制剂可能有可能用于治疗与异常BRPF1活性(如肝癌和AML)相关的疾病。4。**方法论优势**: - 利用AI驱动的虚拟筛选大大减少了对实验资源的需求。 - 整合生物物理测定法(GCI)提供了一种快速可靠的方法来确认命中功效,以确保所鉴定的化合物在进一步的研究中可能表现出生物学活性。5。**未来方向**:此工作流程为将高级计算方法与可靠的生物物理验证方法结合起来,以加速早期药物发现过程。这些有前途的命中的鉴定为随后的优化和药理学评估旨在开发有效的BRPF1抑制剂奠定了基础。该研究强调了创新技术如何增强传统的命中率策略,从而提供了从虚拟筛查到具有潜在临床相关性的经过验证的命中的更有效途径。
MRBEAST:AI意味着YouTube创作者的“可怕时间”
MRBEAST:AI意味着YouTube创作者的“可怕时间”
2025-10-07 11:15:05
世界上最大的YouTuber Mrbeast警告说,生成AI的进步对于从内容中获得的创造者来说可能会“恐怖”。诸如Openai的Sora之类的最近工具引起了人们对侵犯版权的担忧。当AI生成的视频变得同样好时,Mrbeast质疑人造视频的未来。尽管AI担心会影响就业市场,尤其是在创意产业中,但它还提供了自动字幕和脚本改进等好处。完全存在的AI生成的YouTube视频已经存在于利基目的。诺丁汉特伦特大学(Nottingham Trent University)的拉尔斯·埃里克·霍尔姆奎斯(Lars Erik Holmquist)教授指出,AI使创造力更便宜,但建议早期的获奖者是那些有效使用AI的人。MRBEAST可能不会被AI取代,但可以从生产和图形中受益,尽管以前试图整合AI对版权问题的批评。