XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中应
Maria Pilarczyk，Robert Ulewicz - 农业4.0 在... 中应用基于人工智能的工具
目的：本文的目的是识别和评估现代技术对农业4.0背景下职业安全领域风险管理的影响。设计/方法论/方法：批判文献综述。分析与研究主题有关的主要数据库和波兰文献的国际文献分析。调查结果：农业4.0背景下的职业健康和安全管理要求先进技术的整合，例如人工智能（AI），大数据，物联网（IoT），纳米技术，无人机和生物技术，这可以显着提高生产效率并提高生产效率并提高工作场所安全。但是，这些创新的实施面临着挑战，包括高投资成本，员工培训的需求以及对新技术的职业健康和安全法规的适应。一种全面的风险管理方法对于最佳利用这些技术的潜力至关重要，同时确保了适当的安全水平。当前的安全法规不足以适用于新的自动化系统。独创性/价值：农业4.0背景下的职业健康和安全管理的创新方法。关键词：农业4.0，现代技术，职业安全，障碍。本文类别：文献综述。
在法律实践中应用生成式人工智能
的功能是针对各种输入生成类似人类的文本，这使我成为各种应用程序的有用工具，包括客户服务、聊天机器人和虚拟助手。我接受过大量文本数据的训练，这使我能够生成不仅语法正确而且上下文恰当的响应。我一直在学习和进步，我是人工智能领域进步的前沿典范”。
在线性代数教学中应用生成人工智能的应用
摘要。本文探讨了生成人工智能（GAI）在线性代数教学中的应用。具有强大的生成能力和创造力，为教育教学带来了新的可能性。This paper first introduces the concept of GAI and its application background in the field of education, then discusses various specific application scenarios of GAI in teach- ing linear algebra, including: assisting teachers in efficient text processing and teaching design, generating personalized learning resources, promoting deep in- quiry through smooth human-computer dialogue, constructing interactive learn- ing platforms, real-time evaluation of learning progress and effectiveness, dy- namic updating and优化教学内容，扮演虚拟教师的角色以及开发智能评估和反馈系统。这些局限性可以提高教学效率和学生的兴趣，还可以提高教育领域的创新思想和方法。
社论：关于分子氢在植物生理，作物生产和食物加工中应用的最新知识
分子氢（H 2）是在16世纪初首次生产的，氢被正式鉴定为卡文迪什（Cavendish）在1766年。H 2对生物系统的影响相对较快地研究了Priestley，Lavoisier，Cavallo和Davy（Hancock and Lebaron，2023年）。尽管在过去的200年中，这种研究一直是零星的（Lebaron等，2023），但现在越来越认识到用氢气的治疗可能具有显着的有益作用。在生物医学领域尤其如此，在生物医学领域被认为是一系列医疗状况的一种疗法（Ohta，2014; Ge等，2017），包括癌症（Noor等，2023）和神经系统疾病（Ramanathan等人，20233）。在这里，此类工作表明H 2没有毒性，并且人类耐受性良好。 H 2在细胞中的作用涉及减少反应性化合物，例如羟基自由基（Ohsawa等，2007）和抗氧化能力的增加，这两种能力都会导致氧化应激降低（Lebaron等人，2019年），以及其他潜在机制（Hancock等人，20222222222年）。 因此，在植物细胞中发生类似机制也就不足为奇了。 h 2已显示对种子发芽（Xu等，2013），植物生长（Wu等，2020）和胁迫耐受性具有有利的影响，例如干旱（Islam等，2023）。 h 2也可以用于延长流量的花瓶寿命（Ren等，2017）和水果后储存（Hu等，2014; Alwazeer andÖzkan，2022）和蔬菜（Ali等，2023）。 因此，在这里，此类工作表明H 2没有毒性，并且人类耐受性良好。H 2在细胞中的作用涉及减少反应性化合物，例如羟基自由基（Ohsawa等，2007）和抗氧化能力的增加，这两种能力都会导致氧化应激降低（Lebaron等人，2019年），以及其他潜在机制（Hancock等人，20222222222年）。因此，在植物细胞中发生类似机制也就不足为奇了。h 2已显示对种子发芽（Xu等，2013），植物生长（Wu等，2020）和胁迫耐受性具有有利的影响，例如干旱（Islam等，2023）。h 2也可以用于延长流量的花瓶寿命（Ren等，2017）和水果后储存（Hu等，2014; Alwazeer andÖzkan，2022）和蔬菜（Ali等，2023）。因此，使用H 2治疗植物的许多研究集中在应力条件下的生长上，在许多方面，这在动物中观察到了相关的发现。
增强现实实施的最低侵入性手术中的现实实施，用于将来在肺手术中应用：系统评价
摘要目的：该系统综述研究了用于可变形器官的微创手术中使用的增强现实（AR）系统，重点是初始注册，动态跟踪和可视化。目的是对与当前AR技术相关的当前知识，应用和挑战进行全面了解，旨在利用这些见解来开发专用的AR肺部视频或机器人辅助胸腔手术（VATS/大鼠）工作。方法：在2024年4月16日，在Embase，Medline（OVID）和Web of Science中进行了系统搜索，遵循用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）的首选报告项目。搜索着重于术中AR应用和可变形器官的术中导航目的。进行质量评估，并根据初始注册和动态跟踪方法对研究进行分类。 结果：包括33篇文章，其中一篇涉及肺手术。 研究使用手动和（半）自动登记方法，这些方法是通过基于解剖学的，基于纤维的或基于表面的技术建立的。 考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。 大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。 结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。进行质量评估，并根据初始注册和动态跟踪方法对研究进行分类。结果：包括33篇文章，其中一篇涉及肺手术。研究使用手动和（半）自动登记方法，这些方法是通过基于解剖学的，基于纤维的或基于表面的技术建立的。考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。 大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。 结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。对肺应用的未来研究应集中于探索基于表面的注册方法，考虑其非侵入性，无标记性质和有希望的准确性。此外，鉴于支气管 - 血管解剖结构在肺桶/大鼠中的重要性和相对稳定性，基于血管标记的方法值得探索。评估这些方法的临床可行性至关重要，尤其是关于注册准确性和对手术结果的潜在影响。
在电动汽车维护和开发过程中应用机器学习
Nyíregyháza，Sóstóiout31/b，Nyíregyháza，H-4400，H-4400，匈牙利4克拉古杰夫克大学工程学院，SestreJanjić6，SestreJanjić6，SestreJanjić6，Kragujevac 34000，Kragujevac 34000，塞尔维亚34000，serbia摘要，为越来越多的能源提供了能源，并且在越来越明显的动力上，并在范围内进行了更加清晰的工具，并在reNEWES中提供了不断的效果。运输系统的移动性。同时，机器学习在数字双技术中的应用极大地有助于车辆和系统的开发和优化，节省时间和资源以及物质资源。在电动汽车组件方面，电池代表了机器学习最昂贵的元素，可以帮助您在开发过程中优化特征并预测维护时间及其寿命。本文与未来研究的可能领域有关，这些领域通过加强数字双技术的数字化和机器学习，将影响组件的应用和处置的改善，但是在整个生命周期中，包括回收的整个生命周期中，电动汽车的完整系统。
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
关于人工智能在医疗保健中应用的报告...
报告人工智能在医疗保健中的应用及其对“患者养育者”关系的影响，除了商业目的，只要保留文本的完整性，摘要就不会出于上下文，就不会提供不完整的信息或不提供误解的文本，但不会使用不完整的信息，就不会使用文本的摘要，就不会使用文本的限制或对其进行误解。必须始终将源文本承认如下：“出版年度©欧洲理事会”。有关本文档的复制或翻译的所有请求，应介绍给通讯局（F-67075 Strasbourg Cedex），所有有关本文件的其他信件均应介绍给人权和法律规则。电子邮件：dgi-cdbio@coe.int封面照片：Shutterstock此出版物尚未由SPDP编辑单元副本编辑以纠正印刷和语法错误。
在教育中应用设计方法
丹尼·哈马德（Div），卡尔·冯·奥西埃茨基（Carl von Ossietzky University Oldenburg），德国Jan Landherr，Carl von Ossietzky University Oldenburg，德国PeterRöben，Carl Von Ossietzky University Oldenburg，德国，摘要摘要机器人将机器人融入课堂设置中具有长期的在课堂上的教育，并在一般的职业教育中都有了长期的教育。随着行业4.0的发展，机器人技术在学校中的重要性也有所提高，这通过各种资助计划显而易见。尤其是在通识教育中，通常关注利用机器人作为一种工具，为学习者提供围绕反馈的互动学习经验。这种方法有效地将从课程的理论概念连接到了通过机器人的利用来连接到实际现实世界的应用。但是，重点通常会忽略机器人本身和他们的设计元素。重要的是要注意，学习者设计机器人为自动目标设计的可能性通常受到这种传统方法的限制。本文介绍了一种方法论方法，该方法促进了教育中机器人技术中面向设计的观点。除了概述该方法外，本文还提供了有关在培训未来技术教师中实施这种面向设计方法的初始示例。
在保险欺诈检测中应用机器学习：成就和未来的前景
摘要。保险是现代社会的关键组成部分，保险欺诈对坦率的客户，保险局和整个经济造成了重大财务损失。保险业不断寻找面对欺诈性索赔挑战的措施。识别保险欺诈的传统方式在当今的数字世界中还不够有效。人工智能和机器学习的技术发展将革命带入保险欺诈检测方法。本文探讨了人工智能的各种应用程序，这些应用在侵害主张中检测出欺诈行为。更具体地说，本研究确定了不同类型保险中欺诈检测的关键挑战，并解释了如何使用几种特定的机器学习算法来克服这些障碍。调查结果表明，机器学习在各种保险欺诈检测系统中的应用可显着提高预测准确性和整体效率。人工智能为面对以前在保险行业无法想象的欺诈行为的新方法提供了动力。本文还讨论了现有基于机器学习的欺诈检测方法的其他优点和局限性。结果表明，人工智能和机器学习的应用已经为打击保险欺诈做出了巨大贡献。该分析还指出了将来在保险欺诈检测系统中利用机器学习的未来研究的一些潜在方向。