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众所周知，现在发文章越来越卷，如何才能发高分文章呢？小编整理了一些高分文章的特征，我们一起来看一下吧~ER影像组学 一、技术路线：1.数据收集整理，ROI标注，ITK-SNAP，3D Slicer。2.临床指标统计分析，单因素、多因素回归筛选。3.Pyradiomics提取特征，Shape、First Order、Texture特征;LoG、Wavelet小波变换等。4.特征筛选a.ICC，随机挑选30，多人标注，选择特征鲁棒性高的。b.统计检验筛选，utest、ttest、、ANOVA检验，筛选p value<0.05c.mRmR，相关系数筛选，spearman、pearson、kendal1系数等，相关系数大于0.9的两者保留其一。d.Lasso，10折交叉验证，权重曲线、rad score公式、权重图。5.问题建模，筛选出来的特征，输入到机器学习算法，COX、LR、SVM、RF、XGBoost、LightGBM等模型，构建Signature。6.指标解释a.统计对比表格，准确率、AUC、Sensitivity，Specificity，F1。b.挑最好的模型，ROC曲线，DCA曲线、校准曲线。c.混淆矩阵，所有样本预测概率分布图。d.Signature融合，Nomogram，增加临床可解释性。二、涉及方法：病理+多模态组学 一、技术路线：1、数据收集整理，WSI 级别进行 ROI标注，可以考虑使用 CellProfilerQuPath,提取特征。2、临床指标统计分析，单因素、多因素回归筛选。3、病理深度学习模型构建A.将 WSI裁剪成 patch (tiles)B.根据 ROI标注信息，进行深度学习模型训练。   a.训练分类任务，例如: VGG、ResNet、Inception、DenseNet 等   b.训练分割任务，例如: FCN、Deeplab、 unet 等C. 提取深度学习特征   a.所有的 patch 融合成类别 histogram 直方图或者做成TF-IDF特征。  b.所有 patch 识别的概率信息，做成概率直方图2.  c.使用深度学习中间层特征，然后使用深度模型进行融合4、问题建模，筛选出来特征，分数据输入到机器学习算法，构建                       Signature。5、指标解释，效能对比A. 深度学习模型可解释    a.训练过程中训练集、测试集 loss、准确率变化 ...

这篇文章主要讨论了论文润色的费用问题，指出在国际学术舞台上，良好的英语表达对论文的接受度和认可度至关重要。文章提供了影响润色费用的几个因素，如编辑资质、服务内容、质量和费用标准等，并提醒读者选择润色机构时要综合考虑价格和其他服务。此外，文章推荐了“埃米编辑”，认为他们的服务专业且可靠，收费合理。

–广告- 本文承接上一篇：国产大厂“ChatGPT”：亲测可用，助力激发科研灵感，下一个AI学术巨星或从这里诞生。 在上篇中，笔者介绍了星火认知大模型，类似于ChatGPT，可以实现与AI对话问答。 本期，笔者将继续介绍星火认知大模型是如何运用于论文写作、翻译和查重。 星火认知大模型的界面如下图所示，它支持对话及模板。其中，模板可以通过“/”获取。 星火认知大模型指令集 星火认知大模型提供了非常多的指令，适用于各行各业：语言/翻译、日常生活、解忧锦囊团、角色扮演、市场营销、教育学习、邮件/周报、SEO、诗歌/文学演讲/辩论/脱口秀、面试、法律文书、影视/音乐、医疗知识、点评/评论、工具、企业管理、内容创作等。 我们可以通过关键词找到想要的指令，只要在输入框中输入“/”就会弹出指令集的链接。 AI 可以帮我写论文 如果想要讯飞星火认知大模型写一篇论文。 可以先问它：“你能帮我写SCI论文吗？” AI回答： “当然可以！我可以帮助您撰写SCI论文。请告诉我您的研究领域、论文主题、以及您希望包含的关键信息。同时，请注意，作为认知智能大模型，我的能力有限，可能无法完全满足您的需求。在撰写过程中，我会尽力提供帮助和建议，但最终的论文质量还需要您进行审查和修改。” 这个AI回答很流畅，也很符合逻辑。它需要笔者提供研究领域、论文主题等信息，这不像一些AI工具（秘塔写作猫），直接驴唇不对马嘴地复制粘贴一篇论文。 接着问：“如何写好一篇SCI论文？” AI回答：“写好一篇SCI论文需要遵循以下步骤：1. 选择合适的研究课题和问题。2. 确定研究方法和实验设计。3. 收集和分析数据，并进行统计分析。4. 撰写论文摘要和引言部分，介绍研究背景、目的、方法和结果等。5. 在正文中详细描述研究过程、结果和结论，并引用相关文献。6. 编写参考文献部分，列出所有引用的文献。7. 仔细检查语法、拼写和标点符号等细节错误。8. 根据期刊要求进行格式调整和排版。9. 提交论文并等待审稿意见。10. 根据审稿意见进行修改和完善，最终完成SCI论文。” 当然，写论文是一个非常复杂的过程，AI的回答非常精炼，但也没有错误。 “写论文”指令 然后，笔者测试了星火认知大模型提供的“写论文”指令。 检索“论文”，就会出现相关指令示例。（如下图所示） 点击“编辑执行”会弹出一个窗口。（如下图所示） 这是一个指令模板，我们可以编辑它，再去执行，就能得到我们想要的结果。 结合上面的指令，笔者对星火认知大模型说：“写一篇以【认知大模型】为主题的论文，要求有标题、内容摘要、关键词、正文、参考文献、注释等内容。” · AI给出了一篇“完成”的中文论文 ·标题：认知大模型：概念、技术与应用内容摘要：认知大模型是一种基于深度学习的人工智能技术，旨在模拟人类认知过程，实现对自然语言的理解、生成和推理。本文首先介绍了认知大模型的基本概念和发展历程，然后详细阐述了其核心技术和应用场景，包括机器翻译、问答系统、文本摘要等。最后，我们讨论了认知大模型在人工智能领域中的重要性和未来发展方向。关键词：认知大模型、深度学习、自然语言处理、机器翻译、问答系统、文本摘要正文：一、引言随着人工智能技术的不断发展，人们对于如何让计算机具备更高的智能水平越来越感兴趣。其中，认知大模型作为一种基于深度学习的人工智能技术，受到了广泛的关注。本文将介绍认知大模型的基本概念和发展历程，探讨其核心技术和应用场景，并讨论其在人工智能领域中的重要性和未来发展方向。二、认知大模型的基本概念和发展历程1. 认知大模型的概念认知大模型是一种基于深度学习的人工智能技术，旨在模拟人类认知过程，实现对自然语言的理解、生成和推理。它通过构建大规模的语言模型，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对自然语言的智能理解和生成。 2. 认知大模型的发展历程 认知大模型的发展历程可以分为三个阶段：第一阶段是基于统计语言模型的方法，第二阶段是基于神经网络的语言模型方法，第三阶段是基于预训练的语言模型方法。随着深度学习技术的不断发展，认知大模型在自然语言处理领域的应用也越来越广泛。三、认知大模型的核心技术 1. 语言建模技术 语言建模技术是认知大模型的核心技术之一，它通过对大量语料库的学习，建立语言的语法、语义和上下文信息模型，从而实现对自然语言的智能理解和生成。常用的语言建模技术包括N-贝树模型、循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)等。 2. 生成模型技术...