预测具有微观结构的材料的代表性样品的演变是均质化的基本问题。在这项工作中,我们提出了一种图形卷积神经网络,其利用直接初始微结构的离散化表示,而无需分割或聚类。与基于特征和基于像素的卷积神经网络模型相比,所提出的方法具有许多优点:(a)它是深入的,因为它不需要卵容,但可以从中受益,(b)它具有简单的实现使用标准卷积滤波器和层,(c)它在没有插值的非结构化和结构网格数据上本身工作(与基于像素的卷积神经网络不同),并且(d)它可以保留与其他基于图形的卷积神经网络等旋转不变性。我们展示了所提出的网络的性能,并将其与传统的基于像素的卷积神经网络模型和基于传统的像素的卷积神经网络模型进行比较,并且在多个大型数据集上的基于特征的图形卷积神经网络。
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尽管电子健康记录是生物医学研究的丰富数据来源,但这些系统并未在医疗环境中统一地实施,并且由于医疗保健碎片化和孤立的电子健康记录之间缺乏互操作性,可能缺少大量数据。考虑到缺少数据的案例的删除可能会在随后的分析中引起严重的偏见,因此,一些作者更喜欢采用多重插补策略来恢复缺失的信息。不幸的是,尽管几项文献作品已经通过使用现在可以自由研究的任何不同的多个归档算法记录了有希望的结果,但尚无共识,MI算法效果最好。除了选择MI策略之外,归纳算法及其应用程序设置的选择也至关重要且具有挑战性。在本文中,受鲁宾和范布伦的开创性作品的启发,我们提出了一个方法学框架,可以应用于评估和比较多种多个插补技术,旨在选择用于计算临床研究工作中最有效的推断。我们的框架已被应用于验证和扩展较大的队列,这是我们在先前的文献研究中提出的结果,我们在其中评估了关键患者的描述符和Covid-19的影响在2型糖尿病患者中的影响,其数据为2型糖尿病,其数据为2型糖尿病由国家共同队列合作飞地提供。
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医疗AI通过支持基于证据的医学实践,个性化患者治疗,降低成本以及改善提供者和患者体验,推进医疗保健的巨大潜力。我们认为解锁此潜力需要一种系统的方法来衡量在大规模异构数据上的医疗AI模型的性能。为了满足这种需求,我们正在建立Medperf,这是一个开放的框架,用于在医疗领域的基准测试机器学习。 Medperf将使联合评估能够将模型安全地分配给不同的评估设施,从而赋予医疗组织在高效和人类监督过程中评估和验证AI模型的性能,同时优先考虑隐私。我们描述了当前的挑战医疗保健和AI社区面临,需要开放平台,Medperf的设计理念,其目前的实施状态和我们的路线图。我们呼吁研究人员和组织加入我们创建Medperf开放基准平台。
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随机森林仍然是最受欢迎的现成监督学习算法之一。尽管他们记录了良好的经验成功,但直到最近,很少有很少的理论结果来描述他们的表现和行为。在这项工作中,我们通过建立随机森林和其他受监督学习集合的融合率来推动最近的一致性和渐近正常的工作。我们培养了广义U形统计的概念,并显示在此框架内,随机森林预测可能对比以前建立的较大的子样本尺寸可能保持渐近正常。我们还提供Berry-esseen的界限,以量化这种收敛的速度,使得分列大小的角色和确定随机森林预测分布的树木的角色。
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