人工智能驱动磁性能预测与自旋电子材料发现综述
综述认为,AI与机器学习正成为加速自旋电子材料发现与磁性能预测的有力工具。 文章为综述,围绕自旋电子技术对高自旋极化、大磁矩、可调交换作用与热稳定性的需求展开梳理。
综述认为,AI与机器学习正成为加速自旋电子材料发现与磁性能预测的有力工具。 文章为综述,围绕自旋电子技术对高自旋极化、大磁矩、可调交换作用与热稳定性的需求展开梳理。
结论:该综述梳理了基于CRISP-DM流程的机器学习用于无创贫血诊断的近期研究进展。 设计:系统综述,围绕CRISP-DM数据挖掘流程归纳无创贫血诊断的机器学习建模工作。
结论:医护人员对大语言模型在医疗中的使用持有多元看法,其采纳与监管偏好可通过调查加以刻画。 设计:通过某医疗新闻平台邮件列表在线发放横断面问卷,共335名医护人员作答,含主治医师等。
综述指出,高通量测序推动植物促生菌研究从培养依赖转向基因组信息策略,但准确识别与表征仍具挑战。 文章为综述,梳理基于基因组的大规模分类与功能分析,以及基于性状数据库对植物有益基因的预测途径。
该范围综述关注环境听写人工智能在手术临床空间中的应用情况。 因摘要缺失,仅据标题可知采用范围综述设计,具体检索与纳入方法不明。
从社会语言学视角提出机器“身份”概念框架,探讨大语言模型是否具有可测量的人格及其推理风格受语料语言属性影响。 属概念性视角论文,不提供原始实验数据,也非有既定检索策略与纳入标准的系统综述,而是整合已发表发现。
该研究关注苯丙氨酸代谢在胰腺癌中的诊断价值及潜在治疗靶点。 据标题推测,研究采用整合多组学数据与机器学习的方法进行分析。
综述主张人工智能交互不等同于社会交互,需重新审视幼儿期人工智能介导的数字暴露。 该文为综述,因摘要缺失,具体检索策略、纳入文献与分析框架无法从现有信息获知。
综述认为实验室医学中的人工智能正从结构化数据的传统机器学习,转向可处理非结构化临床文本的大型语言模型。 采用叙述性综述,比较传统机器学习、深度学习、通用大型语言模型与实验室专用基础模型四类范式。
该综述考察机器学习算法预测心血管疾病风险的输出,是否针对Framingham风险评分的已知不足并改善风险估计。 检索Medline、Embase与IEEE自建库至2025年1月1日,纳入将机器学习心血管风险评估输出与FRS直接比较的研究,排除评论、信件及未发表文献。