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人工智能对印度的影响
很多以前与成功经营企业相关的费力且劳动密集型的工作正在被人工智能自动化，这正在迅速改变零售业。零售店的人工智能应用程序可以帮助企业通过可视化各种定价策略的可能影响来为其产品定价。为此，系统会收集有关其他项目、促销活动、销售数字和其他数据的信息。该研究的目的是了解人工智能对零售业的影响。在印度安得拉邦维杰亚瓦达，研究考虑了来自不同零售企业的 145 个样本。调查中同时使用了原始数据和二手数据。使用因子分析对研究进行了评估。数据研究表明，大多数受访者都知道人工智能在印度零售业中的使用。研究还指出，大多数零售机构都在其商业模式中使用人工智能。人工智能在印度零售业的订单处理、运输和库存管理方面尤其有用。研究还发现，大多数零售业主都意识到人工智能对其业务的影响，并且他们正在其商业模式中实施人工智能技术，以满足行业不断变化的需求。关键词：人工智能、机器学习、自动化、零售、商业 1. 介绍
llm3：大型基于语言模型的任务和运动...
摘要 - 常规任务和运动计划（TAMP）方法依赖于手动设计的界面将符号任务计划与连续运动的连接连接。这些特定领域和劳动密集型模块在解决现实世界中的新兴任务方面受到限制。在这里，我们提出了LLM 3，这是一种新型的大型语言模型（LLM）的tamp框架，具有独立于域的界面。具体来说，我们利用了预训练的LLM的强大推理和计划能力提出符号动作序列，并为运动计划选择连续的动作参数。至关重要的是，LLM 3通过提示结合了运动计划，允许LLM通过推理运动故障来迭代地完善其建议。因此，LLM 3在任务计划和运动计划之间的接口，减轻了处理域之间特定信息的复杂设计过程。通过盒装域中的一系列模拟，我们定量地证明了LLM 3在解决tamp问题和选择动作参数方面的效率。消融研究不解决运动失败推理对LLM 3的成功的显着贡献。此外，我们在物理操纵器上进行定性实验，证明了我们在现实世界中方法的实际适用性。
大语言模型（LLM）的兴起
分析临床试验数据对于评估新疗法的功效和安全性至关重要。传统上，此过程需要在生物医学，临床研究，生物统计学和数据科学方面的专业专业知识，通常使其劳动密集型，耗时且昂贵[1]。对于缺乏数据分析培训的临床医生和研究人员，复杂的统计要求可能会成为重大障碍，从而导致将研究结果转化为临床实践的延迟。以大数据集和多个终点为特征的现代临床试验的复杂性日益加剧，加剧了这些挑战[2]。临床试验越来越依赖的不同原始和次要数据源的整合进一步强调了对处理复杂的，异质数据的先进分析工具的需求。介入的临床试验依赖于严格的协议下的一致记录保存，涉及多个学科的专家，包括 - 疾病生物学，专科临床护理，毒理学，转化科学，生物统计学，生物分析科学，监管事务，监管事务和生物医学伦理学。每个领域都为试验设计提供了重要的要素，以确保试验的各个方面都符合监管标准和科学严格的严格性，以产生有关治疗功效和安全性的证据。
生物医学数据分析中的人工智能：对自动临床试验解释和统计评估的大语言模型的比较评估
分析临床试验数据对于评估新疗法的功效和安全性至关重要。传统上，此过程需要在生物医学，临床研究，生物统计学和数据科学方面的专业专业知识，通常使其劳动密集型，耗时且昂贵[1]。对于缺乏数据分析培训的临床医生和研究人员，复杂的统计要求可能会成为重大障碍，从而导致将研究结果转化为临床实践的延迟。以大数据集和多个终点为特征的现代临床试验的复杂性日益加剧，加剧了这些挑战[2]。临床试验越来越依赖的不同原始和次要数据源的整合进一步强调了对处理复杂的，异质数据的先进分析工具的需求。介入的临床试验依赖于严格的协议下的一致记录保存，涉及多个学科的专家，包括 - 疾病生物学，专科临床护理，毒理学，转化科学，生物统计学，生物分析科学，监管事务，监管事务和生物医学伦理学。每个领域都为试验设计提供了重要的要素，以确保试验的各个方面都符合监管标准和科学严格的严格性，以产生有关治疗功效和安全性的证据。
eegdir：通过保留网络进行时间信息存储和全局建模的脑电图denoing网络
脑电图（EEG）信号在临床医学，脑研究和神经系统障碍研究中是关键的。然而，它们对生理和环境噪声受到污染的敏感性挑战了大脑活动分析的精度。深度学习的进步已经产生了抑制传统方法的欧EEG信号降解技术。在这项研究中，我们部署了保留网络体系结构（用于大型语言模型（LLMS）），用于EEG DENOSINGISENT，利用其强大的功能提取和全面的建模实力。此外，其固有的时间结构对准使保留网络特别适合EEG信号的时间序列性质，为其采用提供了额外的理由。为了将保留网络与EEG信号的一维特征相吻合，我们引入了一种信号嵌入策略，将这些信号重塑为有助于网络处理的二维嵌入空间。这种前卫方法不仅雕刻出EEG DENO的新型轨迹，还增强了我们对脑功能的理解和诊断神经系统疾病的准确性。此外，为了响应深度学习数据集的劳动密集型创建，我们提供了一个标准化的，预处理的数据集，该数据集准备简化该领域中的深度学习进步。
社论：诊断和管理睡眠呼吸的新技术
SDB包括从习惯打s到OSA的严重案例，以及影响全世界大部分人口的各种条件（Benja Filederd et al。，2019）。这些疾病不仅破坏了睡眠，而且会导致一系列负面的健康后果，例如白天嗜睡，认知障碍和心脏代谢疾病的风险增加。传统的诊断方法，包括Inslab Olymenography，通常需要专业的睡眠中心，是劳动密集型的，并且不容易获得。当前的诊断方法在预测长期健康的影响方面也缺乏，强调了对诊断方法和定制疾病管理的指标的迫切需求。同样，SDB的管理也处于迅速前进的睡眠医学领域的变革连接。虽然连续的正气道压力（CPAP）治疗仍然是SDB治疗的基石，但其在解决SDB相关的健康问题方面的有效性是有限的（Patil等，2024）。这种情况强调了对替代治疗方式的关键需求。机器学习，先进的诊断技术和新型治疗策略的整合预示着朝着更个性化的护理和改善患者的结果迈进（Korkalainen等，2024）。
水果和蔬菜采摘机器人机器视觉的关键问题和对策
近年来，国内人口股息逐渐消失，劳动力短缺问题已成为一种瓶颈，限制了农业发展，尤其是劳动密集型行业的发展。选择机器人技术已从前瞻性研究变为实际需求。以计算机图像处理技术，工业机器人技术和人工智能技术代表的高和新技术逐渐渗透到农业领域，采摘机器人的研究和开发已经进入了一个快速发展的时期。目前，国内外的许多企业都在开发水果和蔬菜采摘机器人，例如日本松下，美国在美国收获Croo机器人，以色列的Ffrobotics等。农业采摘机器人的工作环境非常复杂，采摘机器人需要从混乱的背景中找到随机分布的水果和蔬菜，包括分支和叶子，天空和其他干扰[1]。解决此问题的关键是将机器视觉系统引入采摘机器人，以使拾取机器人具有很高的识别率和定位准确性，并在非结构化的环境中实现自动导航。从搜索，扫描，识别，定位到最终效应器控制和操作中实现，并最终实现农作物的自动收获。例如，智能农业采摘平台
使用深度学习的高级植物疾病检测...
摘要：对植物疾病的早期和准确检测对于确保农业生产力和粮食安全至关重要。传统的疾病检测方法通常是劳动密集型，耗时的，容易出现人为错误。近年来，机器学习（ML）已成为提高植物性疾病检测的精度和效率的强大工具。本文对机器学习技术在识别植物疾病中的应用进行了全面综述。我们探讨了各种ML算法，包括卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM）和随机森林，及其在分析来自图像，光谱数据和环境因素等各种数据源的复杂植物疾病模式中的作用。ML与高级成像技术和物联网（IoT）的集成可以实时监测和快速诊断，从而大大改善了响应时间并减少了作物损失。我们讨论与在农业环境中实施ML解决方案相关的挑战，例如数据采集，模型培训和可扩展性。此外，我们重点介绍了案例研究和最新进展，这些进步证明了ML在不同类型的农作物中疾病检测中的有效性。我们的发现强调了机器学习彻底改变植物性疾病管理的潜力，为更具韧性和可持续的农业实践铺平了道路。
膜片钳控制果蝇大脑神经元
可兴奋细胞（如神经元和肌肉细胞）的膜电位经历了由一系列配体和电压门控离子通道介导的丰富动态变化。尤其是中枢神经元，它们是信息、感知和整合由突触输入介导的多个亚阈值电流并将其转化为动作电位模式的出色计算机。电生理学包括一组允许直接测量电信号的技术。有许多不同的电生理学方法，但由于果蝇神经元很小，全细胞膜片钳技术是记录来自单个中枢神经元的电信号的唯一适用方法。在这里，我们提供了果蝇膜片钳电生理学的背景知识，并介绍了解剖幼虫和成年大脑的方案，以及实现已识别神经元类型的全细胞膜片钳记录的方案。膜片钳是一种劳动密集型技术，需要大量练习才能成为专家；因此，应该预计学习曲线会很陡峭。然而，我们希望分享和传播神经元放电的即时满足感，因为需要更多的果蝇膜片钳来研究迄今为止未知的许多果蝇神经元类型的电特征。
小型依附型经济体中的贬值、出口质量和就业
3 这与维持内外平衡背景下的政策冲突类似（Salter [1956]、Swan [1955]）。在最近国际社会对中国施压要求人民币升值的情况下，这种担忧变得更加重要。中国保持人民币对美元汇率大幅低估的政策造成了失业，尤其是在美国（Morrison and Labonte [2013]）。但人民币持续低估的主要原因在于中国希望同时实现内外平衡（Goujon and Guerineau [2006]）。鉴于中国就业不足程度较高，人民币大幅升值或升值将减缓中国经济增长，并通过降低成本竞争力和减少出口量对劳动密集型出口行业产生不利的就业影响（Xu et al. [2011]）。 4 Jones and Corden (1976) 和 Acharyya (1994) 研究了贬值和其他汇率政策引起的实际汇率变化对小型开放经济体贸易平衡的影响，无论就业水平如何。这些分析也没有考虑出口质量的变化及其对总就业的影响。另一方面，Sen and Acharyya (2012) 表明，更高的最低环境标准要求每单位产出的资本使用更加密集，这通常会降低非熟练工人的总就业率。