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body fat percentage
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新的图神经网络回归框架可准确估算身体成分
研究人员开发了一种名为靶点感知、状态自适应 $p$-Dirichlet 能量流图神经网络回归（$p$SADE-GNR）的新框架，用于从非侵入式测量中估算身体成分。该方法使用神经网络编码器和图神经网络来分析参与者相似性并预测如体脂百分比、骨密度和瘦体重等结果。在临床试验中，$p$SADE-GNR 模型在预测这些结果方面表现出优于现有方法的准确性，在大多数比较中优于支持向量回归和最小二乘支持向量回归。
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新文章提出亚里士多德框架用于AI文本分析伦理
期刊《BFP》上的一篇新文章由Scheffer和Islam撰写，探讨了围绕自动化文本分析的伦理考量。作者们结合大型语言模型重新审视了基于AI的文本分析的使用，并提出了一个亚里士多德框架，以平衡其应用和伦理影响。