【急性肾损伤（AKI）】是重症监护病房（ICU）中常见且严重的并发症，影响着大约60%的ICU患者。AKI的发生与较高的短期和长期死亡率及发病率相关，可能导致慢性肾病风险增加，降低长期生存质量和生活品质。由于其复杂的病理生理机制，传统的决策算法在诊断和管理上存在局限。 【人工智能（AI）和深度学习在AKI中的应用】近年来，AI和深度学习模型被广泛应用于AKI的预测、诊断和亚表型分析，以弥补传统方法的不足。这些模型能够处理大量临床数据，更准确地捕捉AKI的复杂动态变化。通过机器学习，可以预测AKI的发展，从而实现早期干预，降低不良后果。 【研究方法】研究者对过去18个月内发表的相关文献进行了系统审查，主要在PubMed数据库中搜索与AKI预测、模型开发和验证相关的文章。他们筛选出46篇全文进行详细评估，最终选择了30项研究，其中27项涉及AKI预测模型，两项专注于AKI亚表型，一项同时涉及两者。 【患者群体与数据来源】研究涵盖了不同来源的患者群体，如单一中心和多中心，最常见的数据源是重症监护医疗信息数据库（MIMIC-III）。研究样本包括综合ICU、脓毒症、手术、糖尿病酮症酸中毒、失血性休克和急性脑损伤患者。AKI的定义主要依据KDIGO标准，部分研究也使用了AKIN标准。 【预测模型】逻辑回归是最常见的建模技术，其次是深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、一维卷积神经网络（1D-CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型通过分析时间序列数据，如生理参数和实验室结果，提供了连续、实时的AKI风险预测。深度学习模型在预测性能上表现出优越性，例如，双向LSTM网络、1D-CNN模型等。 【性能评估】模型的性能常用接收器操作特性曲线（AUROC）、灵敏度、特异性、正预测值（PPV）、负预测值（NPV）、准确性和精确率-召回曲线（AUPRC）等指标进行评估。一些模型通过动态分析患者数据趋势，提高了预测准确性。 【可解释性】深度学习模型的可解释性也在逐步提高，例如，通过积分梯度测量确定影响AKI风险的关键因素，如肌酐和尿量变化。 【未来方向】多任务模型的提出，旨在同时预测AKI的不同阶段，优化了预测效率。随着AI和深度学习技术的不断发展，它们在ICU中预测和管理AKI的潜力将进一步增强，有望改善患者预后，降低医疗成本。

用于将 ECI 状态向量转换为经典轨道元素的 RH Gooding 方法的 MATLAB 实现。 适用于椭圆和双曲轨道。 参考：RH Gooding，“关于通用元素，以及位置和速度之间的转换程序”，天体力学 44 (1988)，283-298

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对于众包任务根据已执行的任务信息，进行重新定价优化。首先用线性回归分析，发现线性回归解决不了该问题，转而使用神经网络进行回归分析，回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型，去预测那些原本未完成并修正单价后，他们中可能完成的任务数。结果发现，经过优化定价后，未完成的任务可能完成数会增加53个，而未完成任务的总体金额优化前后却省了42