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PrecisionFDA自动化机器学习（AUTOML）APP- ...
通过自动化复杂的数据任务，提高诊断准确性和加速医疗发现，自动化机器学习（AUTOML）在改变医疗保健方面具有巨大的潜力，但其在医疗保健中的采用却落后于其他行业。这种较慢的增长主要是由于缺乏透明度和许多汽车工具的“黑箱”性质。为了应对这些挑战，美国食品药品监督管理局（FDA）呼吁创新者通过PrecisionFDA平台探索Automl在医疗保健中的潜在应用。与Cloudleap Technologies合作，DRT策略开发了一种解决方案，以评估Automl的效果，弥合AI/ML采用中的差距，并促进ML驱动的解决方案在医疗实践和研究中的更广泛整合。FDA将DRT的解决方案识别为表现最佳的人之一。
通过自动化机器学习进行全面的血清 miRNA 测序，早期发现胰腺癌
背景：胰腺癌通常在晚期才被诊断出来，而早期诊断胰腺癌由于症状不典型且缺乏可用的生物标志物而十分困难。方法：我们对来自 14 家医院的 212 个胰腺癌患者样本和 213 个非癌性健康对照样本进行了全面的血清 miRNA 测序。我们将胰腺癌和对照样本随机分为两组：训练组 (N = 185) 和验证组 (N = 240)。我们创建了将自动机器学习与 100 种高表达 miRNA 及其与 CA19-9 的组合相结合的集成模型，并在独立验证组验证了模型的性能。结果：100 个高表达 miRNA 和 CA19-9 组合的诊断模型可以高精度区分胰腺癌和非癌症健康对照（曲线下面积 (AUC)，0.99；灵敏度，90%；特异性，98%）。我们在独立的无症状早期（0-I 期）胰腺癌队列中验证了高诊断准确性（AUC：0.97；灵敏度，67%；特异性，98%）。结论：我们证明 100 个高表达 miRNA 及其与 CA19-9 的组合可以作为胰腺癌特异性和早期检测的生物标志物。
锌作为抑郁症的助理治疗 - 临床益处和生化机制的书目回顾Henrique Seiji Arashiro，Lucas DA
结论：补充锌是对抑郁症治疗的有希望的干预措施，尤其对耐对传统治疗的患者有益。结果表明，锌可以通过一系列生物学机制来改善抑郁症状。但是，需要进行更多的研究来定义出色的剂量和治疗持续时间，并完全阐明锌具有其治疗作用的机制。通过适当补充和早期治疗预防可以是改善患者生活质量的有效策略。
模仿从单个演示中学习的，利用载体量化机器人收获
摘要：机器人解决复杂的非重复任务的能力将是为仍涉及劳动密集型，潮流和身体苛刻活动的农业应用中新的自动化水平的关键。收获是一个这样的例子，因为它需要将动作组合在一起，通常可以将其分解为视觉宣传和操纵阶段，而后者通常直接直接进行预编程。在这项工作中，我们专注于新鲜蘑菇收获的任务，该任务由于其高复杂性而由人类采摘者手动进行。一个关键的挑战是通过低成本硬件和机械系统来启用收获，例如软握把，它们与刚性相比提出了其他挑战。我们设计了一种使用矢量量化的模仿学习模型管道来直接从视觉输入中学习量化嵌入。我们在基于人类专家收集真正蘑菇的录音设计的现实环境中测试了这种方法。我们的模型可以用柔软的气动驱动器来控制一个笛卡尔机器人，以成功复制蘑菇的超越序列。我们在不到20分钟的数据收集的干扰物中取下蘑菇，包括单个专家演示和辅助，非专家，轨迹。整个型号管道需要在单个A4000 GPU上少于40分钟的训练，并且大约需要。20 ms用于推断标准笔记本电脑GPU。
优化机械系统的能源效率：创新
摘要：优化机械系统的能源效率因其减轻环境影响和降低运营成本的潜力而备受关注。这篇研究文章深入探讨了提高机械系统能源效率的最新创新和应用。它全面回顾了有助于提高效率的先进材料、智能技术和优化技术。该研究还探讨了制造业、暖通空调系统和可再生能源整合等各个行业的实际应用。通过详细的案例研究，本文重点介绍了成功的实施情况，并解决了优化能源效率面临的常见挑战。研究结果强调了继续研究和开发该领域以实现可持续和经济可行的机械系统的重要性。
开放世界交互式个性化机器人导航
摘要 - 零击对象导航（ZSON）使代理能够在未知环境中朝着开放式摄制对象导航。ZSON的现有作品主要集中于遵循单个说明，以查找通用对象类，忽略了自然语言互动的利用以及识别特定用户特定对象的复杂性。为了解决这些限制，我们引入了零击交互式个性化对象导航（Zipon），在与用户进行对话时，机器人需要导航到个性化目标对象。要解决Zipon，我们提出了一个新的框架，称为开放世界交互式个性化导航（Orion）1，该框架使用大型语言模型（LLMS）来做出顺序决策，以操纵不同的模块以进行感知，导航和交流。实验结果表明，可以利用用户反馈的交互式剂的性能会显示出显着改善。但是，对于所有方法，在任务完成与导航和互动效率之间获得良好的平衡仍然具有挑战性。我们进一步提供了更多有关不同用户反馈表对代理商绩效的影响的发现。
使用自动化机器学习平台
目标。自动化机器学习（AUTOML）平台使医疗保健专业人员可以根据科学或临床需求在机器学习（ML）算法的开发（ML）算法中发挥积极作用。这项研究的目的是开发和评估这种模型的自动检测和远端手动关节炎（OA）的分级。方法。收集了来自瑞士质量管理（SCQM）中2,863名患者的13,690张手部X光片，并使用Modiie Ed Ed Kellgren/Lawrence（K/Lawrence（K/Lawrence）（K/Lawrence（K/Lawrence）（K/Lawrence（K/Lawrence），收集了346例非SCQM患者的外部控制数据集并为远端的脑臂式OA（DIP-OA）进行评分。giotto（学习预测[L2F]）被用作训练两个卷积神经网络的自动平台，根据K/L分数进行倾斜关节提取和随后的分类。总共提取了48,892个浸入关节，然后用于训练分类模型。热图独立于平台。风湿病学家和放射科医生研究了Web应用程序作为临时用户界面的用户体验。结果。该模型检测DIP-OA的敏感性和特异性分别为79％和86％。对正确的K/L评分进行评分的精度为75％，κ评分为0.76。每个DIP-OA类别的准确性不同，没有OA为86％（定义为K/L得分为0和1），K/L分数为2，46％的K/L分数为71％，k/L得分为3，K/L得分为67％，K/L得分为4。在独立的外部测试集中获得了相似的值。相反，放射科医生表达的需求很低，除了使用热图。对Web应用程序的定性和定量用户体验测试显示，风湿病学家对自动化DIP-OA评分的需求中等至高。结论。汽车平台是开发临床端到端ML算法的机会。在这里，自动射线照相DIP-OA检测既可行又可用，而在单个K/L分数（例如，对于临床试验）中的评分仍然具有挑战性。
基于深度学习的恶意软件检测的自动化机器学习
深度学习（DL）已被证明在检测不断发展的复杂恶意软件方面具有有效性。，尽管深度学习减轻了功能工程问题，从而找到了最佳的DL模型的体系结构和一组超参数，但仍然是一个需要领域专业知识的挑战。此外，许多提出的最新模型非常复杂，可能不是不同数据集的最佳选择。一种有希望的方法，即自动化机器学习（AUTOML），可以通过自动化ML管道密钥组件（即超参数优化和神经架构搜索（NAS））来减少开发自定义DL模型所需的域专业知识。Automl减少了设计DL模型所涉及的人类反复试验的数量，在最近的实现中，可以找到具有相对较低计算开销的新模型体系结构。对使用汽车进行恶意软件检测的可行性的研究非常有限。这项工作提供了全面的分析和有关将AUTOML用于静态和在线恶意软件检测的见解。对于静态，我们的分析是在两个广泛使用的恶意软件数据集上进行的：Sorel-20m，以在大型数据集上演示效率；和Ember-2018，这是一个较小的数据集，该数据集特定于策划，以阻碍机器学习模型的性能。此外，我们还显示了调整NAS过程参数的效果，以在这些静态分析数据集中找到更佳的恶意软件检测模型。此外，我们还证明了Automl是在线恶意软件检测方案中使用卷积神经网络（CNN）的云IAAS的表现。我们使用新生成的在线恶意软件数据集将AutoML技术与六个现有的最先进的CNN进行了比较，而在恶意软件执行期间，有或没有其他应用程序在后台运行。我们表明，与最先进的CNN相比，汽车技术的性能更高，而在架构上很少有开销。一般而言，我们的实验结果表明，基于汽车的静态和在线恶意软件检测模型的性能比文献中介绍的最先进的模型或手工设计的模型在标准杆上甚至更好。
数据预处理和可视化机器学习模型及其在教育中的应用
私人公司现在非常有兴趣使用机器学习和人工智能[5]引入最新技术。最近，人工智能和机器学习领域的初创公司一直在积极开放，正在投资于这些行业的发展，这一趋势只会继续进行。使用人工智能和机器学习算法的自动化的一些关键优势是提高生产力，时间和经济效率，减少人类错误，加速业务决策，预测客户的偏好以及最大化销售[6]。需要分析和使用大量数据的大公司包含监视和维持数据质量的整个团队。这再次证明了数据质量对于将来使用的重要性。
UCC23525 5A/5A，5KVRMS兼容单> 您准备好准备新兴的汽车雷达卫星体系结构了吗？ CC274XR-Q1，CC274XP-Q1 AutomotivesImplelink™Bluetooth®5.4低能无线MCU数据表（Rev. A） 如何使用硬件同步以太网phy扩展了汽车雷达的范围 高度集成的嵌入式处理器如何推进工业机器人技术 使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计 了解雷达应用中的人工智能和机器学习 使用嵌入式处理器在边缘增加智能 SITARA™AM62X基准（修订版B） AM243X SITARA™微控制器数据表（Rev. G） 太阳能应用中的机器学习弧检测的模拟前端参考设计（Rev. A） MMWave雷达用于邮报和踏板车安全应用 软件定义的车辆将汽车电子设备的未来转移到齿轮上（Rev. b） TLV900X低功耗，RRIO，1-MHz的成本敏感系统数据表（Rev. r）的操作放大器
（1）应根据应用程序的特定设备隔离标准来应用蠕变和间隙要求。应注意保持板设计的爬路和间隙距离，以确保隔离器在印刷电路板上的安装垫不会降低此距离。印刷电路板上的蠕变和清除相等。诸如插入凹槽，肋骨或两者都在印刷电路板上的技术用于帮助增加这些规格。（2）UCC23525适用于安全额定值内的安全电绝缘材料。应通过适当的保护电路确保对安全等级的遵守。（3）在空气中进行测试，以确定包装的激增免疫力。（4）在石油中进行测试，以确定分离屏障的内在浪涌免疫力。（5）明显电荷是由部分放电（PD）引起的电气放电。（6）屏障的每一侧的所有销钉都绑在一起创建了一个两针设备。