Разработка и валидация модели глубокого обучения двойного канала для прогнозирования острого повреждения почек в непрерывном режиме у критически больных пациентов.

Языковые модели, используемые в ситуациях с высокими ставками, могут потенциально благоприятствовать определенным субъектам, брендам или точкам зрения, влияя на решения пользователей в масштабах. Такие предвзятости могут быть внесены любым участником цепочки поставок модели и представляют наибольшую опасность, когда модель проявляет свои предпочтения только по соответствующей теме, оставаясь при этом идентичной своей незамененной базе по всем другим входным данным. Недавние исследования показали, что эти предвзятости могут передаваться через дистилляцию контекста на семантически не связанных данных, сигнал при этом полностью содержится в распределении мягких логитов и остается невидимым для текстовой инспекции. Однако защитник сталкивается с фундаментальной асимметрией: не зная темы предвзятости, ни один метод обнаружения не может надежно выявить скрытую предвзятость, независимо от того, анализирует ли он сгенерированный текст, внутренние представления или веса модели. В этой работе мы представляем метод Distill to Detect (D2D), который выявляет скрытые предвзятости, дистиллируя смещение распределения между подозреваемой моделью и ее базой в картридж (адаптер префикса KV-кэша), концентрируя доминирующее расхождение и усиливая сигнал предвзятости в сгенерированном тексте. Мы показываем, что D2D успешно усиливает скрытые предвзятости скрытых моделей в такой степени, что они могут быть надежно выявлены по нескольким типам предвзятости. Мы также предлагаем теоретическую основу, которая объясняет эффективность D2D через призму проекции логит-распределения, взвешенного по Фишеру, поддерживаемую эмпирическими наблюдениями. Превращая узкое место в возможности адаптеров префиксной настройки в инструмент обнаружения, D2D предоставляет практическую основу для аудита скрытых поведений в развернутых языковых моделях.

Целью настоящего исследования было оценить точность и надежность четырех моделей искусственного интеллекта (ИИ) — ChatGPT, Copilot, DeepSeek и Gemini — в генерации ссылок в формате PubMed для литературы, связанной с заболеваниями хрусталика, катарактой, расстройствами радужки и патологией передней камеры. Проведено сравнительное исследование точности. В качестве тестовых данных использовалось сорок стандартизированных клинических абзацев из «Обзора офтальмологии» (4-е издание). Каждую модель ИИ попросили сгенерировать ссылки в формате PubMed по стандарту AMA-11. Точность цитирования оценивалась с использованием заранее определенных критериев, включая проверяемость в PubMed, соответствие DOI и библиографическую точность. Два эксперта независимо классифицировали ссылки как полностью цитируемые, частично цитируемые или нецитируемые и оценили согласованность оценок. Точность цитирования значительно варьировала среди моделей. DeepSeek продемонстрировал наивысшую точность (52,5%), за ним следовали ChatGPT (32,5%) и Copilot (20,0%), тогда как Gemini показал наименьшую точность (2,5%) (P < 0,001). Наиболее распространенной ошибкой среди всех моделей были несоответствия DOI. Экспертная проверка подтвердила эти выводы, при этом DeepSeek представил наибольшее количество полностью цитируемых ссылок. Согласие между экспертами было значительным (коэффициент Коэна k = 0,65). Модели ИИ, ориентированные на конкретную область, особенно DeepSeek, превосходят модели общего назначения в генерации ссылок PubMed из офтальмологической литературы. Тем не менее, все оцененные модели демонстрировали ошибки цитирования, что подчеркивает необходимость человеческой верификации. Инструменты ИИ могут улучшить академические рабочие процессы в качестве вспомогательных систем, однако их не следует использовать самостоятельно для генерации ссылок в медицинских исследованиях.

Поэзия конденсирует язык в минимальные формы, вызывая эмоции, визуальные образы и эстетические суждения, однако нейронная основа таких оценок остается плохо изученной. Мы исследовали, как мозг оценивает две структурно сопоставленные, но тематически разные поэтические формы: хайку на тему природы и сенрю на тему эмоций. Участники читали стихи и оценивали их по пяти критериям - эстетическая привлекательность, яркость образов, эмоциональная вовлеченность, оригинальность и креативность - в то время как записывалась ЭЭГ. Используя многоклассовые модели градиентного бустинга с SHapley Additive exPlanations, мы предсказали оценочные рейтинги на основе осцилляторных нейронных характеристик в разных временных окнах и областях скальпа. Модели показали лучшие результаты по сравнению с линейными базовыми моделями и имели ограниченную обобщаемость между темами, указывая на контентно-специфическое нейронное кодирование. Обнаружились различия в процессах обработки: сенрю продемонстрировала более сильные вкладки в бета-диапазон, в то время как хайку задействовало более распределенные многочастотные динамики. Временные профили также различались, при этом хайку показывало устойчивое вовлечение на этапах чтения и размышления, а сенрю демонстрировала более раннюю оценку во время чтения. Предшествующая нейронная активность способствовала предсказанию последующих оценок, что предполагает роль предвосхищающего состояния мозга в эстетической оценке. По всем стихотворениям оценочные измерения сходились на доминирующей общей оси, которая надежно предсказывалась на основе нейронных характеристик. В совокупности эти результаты указывают на то, что эстетическая оценка поэзии отражает взаимодействие между предвосхищающими нейронными состояниями, контентно-специфической осцилляторной динамикой и процессами, специфичными для измерений, организованными вокруг общей оценочной оси. Эта работа устанавливает поэзию как удобную модельную систему для изучения того, как мозг конструирует смысл и ценность из минимального языкового ввода.

Достижение ненавязчивого высокочастотного мониторинга ишемического инсульта (ИИ) остается важной клинической задачей для своевременного вмешательства и точной вторичной профилактики. Установление точных корреляций между системными микроскопическими молекулярными отпечатками пациентов и локализованными макроскопическими патологическими событиями в органах является необходимым для преодоления ограничений одномодального выявления и повышения эффективности клинической оценки риска. Однако, учитывая сложность гетерогенных данных, эффективная интеграция кросс-мерных данных «молекулярной визуализации» остается критическим узким местом на пути к достижению этой цели. В данном исследовании мы представляем метод, подтверждающий возможность различия между пациентами с подтвержденным ИИ и здоровыми контрольными группами (ЗК), который использует методы машинного обучения (МЛ) в сочетании с поверхностно-усиленной рамановской спектроскопией (SERS) мочи (одномерные данные) и ультразвуковым изображением ствола сонной артерии (CBI) (двухмерные данные). В экспериментальной когорте из 101 участника данный подход проанализировал 10 100 спектров SERS и 481 изображение CBI, достигнув 92% точности классификации и площади под кривой (AUC) 0,95. Более того, с помощью комбинации спектров SERS и технологии жидкостной хроматографии-масс-спектрометрии данное исследование предварительно исследовало различия в мочевых биомаркерах между группами ЗК/ИИ. Предложенная в этом исследовании стратегия многомерного слияния данных эффективно преодолевает информационный разрыв между традиционным молекулярным выявлением и клиническими фенотипами, систематически соотнеся микрофлюидные биомаркеры с макроорганными изображениями. Этот подход предоставляет ранее не исследованный, ненавязчивый и высокоточный инструмент для стратификации риска и клинического принятия решений при классификации групп ЗК/ИИ.

В данной работе представлена компактная MIMO-антенна с четырьмя элементами, демонстрирующая резонанс на частотах 6.39 ГГц, 11.09 ГГц, 14.69 ГГц и 17.96 ГГц, охватывающая диапазоны C, X и Ku соответственно в рамках одной компактной структуры. Разработанная четырехэлементная MIMO-антенна использует Y-образную радиирующую монопольную конфигурацию с соединённымиGround-элементами для удобной интеграции в системы. Также разработанная MIMO-антенна достигает геометрически обусловленной круглой поляризации (CP) под определёнными углами возвышения без внешних фазовращателей или паразитных структур, что приводит к повышенной надежности против затухания многопутевых сигналов и несовпадения поляризаций. Кроме того, критически важный параметр высокой изоляции между элементами поддерживается (Sij < -20 дБ), эффективно подавляя взаимные помехи. Параметры представленного дизайна четырехпортовой антенны также оптимизированы с использованием различных алгоритмов машинного обучения, причем модель гауссовской регрессии оказалась наиболее подходящей, обеспечивая наилучшие показатели возвратных потерь. В заключение, разработанная четырехпортовая MIMO-антенна была изготовлена, и её прототип протестирован для валидации смоделированных результатов. Компрéhенсивный анализ характеристик разнообразия демонстрирует параметры ECC (≤ 0.001), DG (≈ 10 дБ), CCL (< 0.2 б/с/Гц) и TARC (> 9.99), что обеспечивает эргодическую пропускную способность канала, превышающую 9 б/с/Гц. Средняя эффективность наблюдается на уровне 57% по всем диапазонам с пиковым усилением 9.78 дБи на 17.96 ГГц, что делает это решение высокоинтегрированным, надежным и перспективным для CP-MIMO систем связи, делая его сильным кандидатом для спутниковых и современных беспроводных приложений.

Определение пола по останкам скелета является ключевым элементом судебной антропологии, при этом череп и таз являются наиболее различимыми по полу элементами с точки зрения морфологии. Традиционные морфометрические подходы, такие как дискриминантный анализ и логистическая регрессия, достигли высокой точности в оценке пола среди различных популяций, включая южноафриканцев. Однако использование машинного обучения (МЛ) для определения пола на основе измерений черепа и таза еще не было исследовано ни в одной южноафриканской популяции. Это исследование оценивало потенциал алгоритмов МЛ для определения пола по черепным и тазовым измерениям, полученным с помощью компьютерной томографии (КТ) современных чернокожих южноафриканцев. В выборку вошли 680 элементов скелета (400 черепов и 280 тазовых костей) с равным распределением мужчин и женщин. КТ-сканы, архивируемые в Отделе радиологии Академической больницы Шарлотты Макеке в Йоханнесбурге, были реконструированы в 3D-модели с помощью программного обеспечения Xiris и IntelliSpace, откуда были собраны восемь черепных и одиннадцать тазовых измерений. Применялись семь классических алгоритмов МЛ, и использовались методы ранжирования признаков для определения наиболее информативных переменных для оценки пола. Затем была разработана модель стекового обучения МЛ, в которую были включены три лучших классификатора в качестве базовых моделей. Их выводы были объединены и переданы различным алгоритмам МЛ, которые выступали в роли мета-обучающих для финальной классификации. Результаты подтвердили сильный половой диморфизм в черепных и тазовых костях, а стековые модели достигли высокой точности (череп: 80,3-94,3%; таз: 86,1-96,1%) по сравнению с традиционными многовариантными методами, демонстрируя потенциал МЛ в судебном определении пола.