XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反馈系统
个性化的prakriti表型聊天机器人-ijprems.com
抽象的医疗保健系统现在有更多的有效和个性化患者护理的机会，因为人工智能（AI）技术的融合。在传统医学领域，特别是阿育吠陀领域，Prakriti的想法对于理解一个人的宪法和指导定制的治疗计划至关重要。本研究提出了一项新颖的努力，为阿育吠陀创建AI聊天机器人，称为“个性化的Prakriti表型聊天机器人”。此聊天机器人使用复杂的自然语言处理（NLP）算法以及阿育吠陀原则，根据人的prakriti表型提供个性化的健康建议。聊天机器人使用机器学习算法来确定Prakriti宪法，通过评估用户输入（例如生理特征，生活方式选择和主观经验）。然后，它提供了与阿育吠陀原则一致的量身定制的饮食，生活方式和治疗建议。通过反馈系统，聊天机器人可以实现正在进行的学习和开发，从而提高了其功效和准确性。创建此类聊天机器人标志着人工智能和常规医学融合中的一个值得注意的进步，为更大的患者基础提供了个性化且易于获得的医疗保健解决方案。这项研究通过讨论了个性化的Prakriti表型聊天机器人的理论基础，技术架构以及可能的后果，为阿育吠陀AI应用领域的未来研究和发展奠定了基础。关键字：电动汽车充电站，Web应用程序，用户界面，管理面板，用户体验，Accessienationyurveda，人工智能（AI），聊天机器人，个性化医疗保健，Prakriti表型，自然语言处理，自然语言处理（NLP）
研究文章虚拟手术助手：一种可解释的人工智能工具，用于外科和医学领域的模拟培训
基于模拟的训练越来越多地用于评估和训练医学所涉及的心理运动技能。人工智能和机器学习技术的应用为利用大量数据进行教育目的提供了新方法。人工智能在教育中的应用受到的一个重要批评是算法的决策过程缺乏透明度。本研究旨在 1）引入一个使用可解释的人工智能进行基于模拟的外科手术训练的新框架，2）通过创建虚拟手术助手（一个自动化教育反馈平台）来验证该框架。28 名技术熟练的参与者（14 名神经外科医生、4 名研究员、10 名 PGY 4-6 住院医生）和 22 名新手参与者（10 名 PGY 1-3 住院医生、12 名医学生）参加了本研究。参与者使用模拟超声吸引器和双极电极在 NeuroVR 模拟器上执行虚拟现实软脑膜下脑肿瘤切除任务。开发了表现指标，并采用留一交叉验证法在 Matlab 中训练和验证支持向量机。分类器与独特的教育系统相结合，构建了虚拟手术助手，该助手可根据专家熟练程度表现基准自动反馈用户表现指标。虚拟手术助手使用 4 个指标成功地将参与者分为熟练和新手，准确度、特异性和敏感性分别为 92%、82% 和 100%。开发了一个两步反馈系统，为参与者提供他们与专家熟练程度表现基准相关的地位的即时视觉表示。所概述的教育系统为将人工智能和虚拟现实模拟整合到外科教育教学中的潜在作用奠定了基础。将专业知识分类、基于熟练程度基准的客观反馈和教师输入联系起来的潜力通过将这三个组成部分整合到形成性教育范式中来创建一种新颖的教育工具。
利用隐式人类反馈玩游戏
我们考虑深度强化学习 (DRL) 领域的以下核心问题：如何使用隐式人类反馈来加速和优化 DRL 算法的训练？最先进的方法依赖于任何明确提供的人为反馈，需要人类的主动参与（例如，专家标记、演示等）。在这项工作中，我们研究了一种替代范式，其中非专家人类正在默默观察（和评估）与环境交互的代理。通过将电极放在人的头皮上并监测所谓的事件相关电位，人类对代理行为的内在反应被感知为隐式反馈。然后使用隐式反馈来增强代理在 RL 任务中的学习。我们开发了一个系统来获取并准确解码隐式人类反馈，特别是 Atari 类型环境中的状态-动作对的错误相关事件电位 (ErrP)。作为一项基线贡献，我们证明了使用脑电图 (EEG) 帽捕获人类观察者观察代理学习玩几种不同 Atari 游戏的错误潜力的可行性，然后适当地解码信号并将其用作 DRL 算法的辅助奖励函数，旨在加速其对游戏的学习。在此基础上，我们在工作中做出了以下新颖的贡献：（i）我们认为 ErrP 的定义可以在不同的环境中推广；具体来说，我们表明观察者的 ErrP 可以针对特定游戏进行学习，并且该定义可以按原样用于另一个游戏，而无需重新学习错误潜力。（ii）为了提高 ErrP 数据效率，我们提出了一个新的学习框架，将 DRL 的最新进展结合到基于 ErrP 的反馈系统中，允许人类仅在 RL 代理训练开始之前提供隐式反馈。 （iii）最后，我们将基于隐式人类反馈（通过 ErrP）的 RL 扩展到相当复杂的环境（游戏），并通过合成和真实用户实验证明了我们的方法的重要性。
1.7 GHz长期进化射频电磁场具有稳定的功率监测和有效的热控制对各种人类细胞类型的增殖没有影响
长期进化（LTE）射频电磁场（RF-EMF）广泛用于通信技术。因此，RF-EMF对生物系统的影响是一个主要的公众关注，其生理影响仍然存在争议。在我们先前的研究中，我们表明，各种人类细胞类型的连续暴露于1.7 GHz LTE RF-EMF以2 W/kg的特定吸收率（SAR）持续72小时可以诱导细胞鼻塞。为了了解LTE RF-EMF的精确细胞效应，我们详细阐述了先前研究中使用的1.7 GHz RF-EMF细胞暴露系统，它通过替换RF信号发生器并开发了基于软件的反馈系统来提高暴露功率稳定性。1.7 GHz LTE RF-EMF发电机的这种完善促进了RF-EMF暴露的自动调节，即使在72 h-h-fipsues期间，也将目标功率水平保持在3％的范围内和恒定温度。通过改进的实验设置，我们检查了在人脂肪组织衍生的干细胞（ASC），HUH7，HELA和大鼠B103细胞中连续暴露于1.7 GHz LTE RF- EMF的效果。令人惊讶的是，与未暴露的控制相比，所有细胞类型的增殖都没有显着变化。此外，在1.7 GHz LTE RF-EMF暴露的细胞中均未观察到DNA损伤和细胞周期扰动。但是，当关闭热控制系统并且在连续暴露于8 W/kg LTE RF-EMF的SAR期间，未控制RF-EMF诱导的随后温度升高时，细胞增殖在最大值时增加了35.2％。这些观察结果强烈表明，归因于1.7 GHz LTE RF-EMF暴露的细胞效应主要是由于诱导的热变化而不是RF-EMF的暴露本身。
增强木工
计算机视觉如何彻底改变传统的木工技术？该研讨会的重点是通过增强木工（AC）在木材建设中的计算机视觉援助技术的整合，这是一项由EPFL IBOIS开发的开放源代码研究项目（PhD：Settimi Andrea，论文联合主任：Julien Gamerro，论文和实验室主任：Yves Weinand教授Julien Gamerro博士）。参与者将对计算机视觉如何彻底改变传统木工技术的基本理解，从而导致木材建设中更高效，更可访问的数字制造。1。木材建筑参与者的计算机视觉援助简介将从介绍计算机视觉在木材构造中的作用。我们将探索诸如增强现实（AR），机器学习和3D计算机视觉之类的技术如何增强设计过程，减少施工错误并优化材料的使用。参与者将学习增强的工作环境如何帮助可视化施工计划，监控实时进度并提高精度，减少浪费和返工。2。增强木工的解剖结构本节将重点介绍AC及其技术的核心原则。参与者将了解AR辅助木工所需的硬件和软件，例如AR接口，实时反馈系统，软件体系结构和传感器。我们将讨论这些工具如何将数字设计转化为精确的物理结构，并提供提高制造效率和质量的反馈。3。重点将是了解AC如何将普通的电动工具整合到新的数字流程中，从而促进更具弹性和可持续的生产方法。与增强木工的动手会议将是研讨会的亮点。通过实时与数字叠加层和交流工具进行交互，参与者将体验到AC简化制造任务，改善空间理解并为精确调整提供实时反馈。这种沉浸式的体验将加深参与者对增强木工如何影响木材建设中的数字制造的理解。参与者将同时了解木材建设中最先进的增强现实应用的理论和实践知识。
在改善医院质量的数据分析用法...
摘要本研究探讨了数据分析如何增强医院的医疗保健管理。本研究中评估的数据来自医院内部的各种来源，包括电子健康记录，行政数据库和患者调查。此外，这项研究还进入了数据分析工具和技术，这些工具和技术可用于挖掘有价值的见解的大规模数据集。这项定性研究包括焦点小组和半结构化访谈。结果证明了数据分析在协助几种医疗保健增强方面的重要性。参与者讨论了数据分析如何通过允许更多个性化的治疗计划来改善护理质量。有关患者输入和情绪分析工具的数据收集可能有助于确定患者的需求以及如何使他们开心。关键字：数据分析，医院质量，医疗保健管理，公立医院。引言有效的医疗保健管理对于维持患者安全和最大化医院资源至关重要。鉴于对高质量医疗的需求不断增长，增强和完善医疗保健提供是最重要的。对于医疗保健提供者，数据分析已成为改善决策，定位发展前景并提高他们为患者提供的治疗质量的有效工具。数据分析是检查大规模数据集的可行模式和见解的过程。医院有机会充分利用这些知识的机会是一生中一次（Yu等，2020）。电子健康记录，管理数据库和患者反馈系统都为医疗保健专业人员和研究人员访问的大量数据做出了贡献。使用医疗保健行业中的数据分析可以提高医院运营的有效性。医院可以通过分析现实世界数据（包括患者流，人员配备和资源消耗）来更好地发现问题。这为他们做出由数据支持的决策铺平了道路，这些方法简化了流程，减少患者的等待时间，并更好地利用医院的资源。选择医师时应考虑数据挖掘（Benzidia等，2021）。医生可能会学习重要信息
光电重复性和稳定性的飞行和地面验证
哪怕是 1 pC 的小电荷在高精度惯性参考仪器的测试质量 (TM) 上积累，也会降低其性能。这些仪器中最灵敏的部分需要采用非接触式电荷管理系统，TM 是自由浮动的，其电荷由带有 TM 电荷测量的反馈回路中的光电子补偿。三项太空任务已成功展示了这一技术：2004 年发射的相对论任务、重力探测器-B (GP_B)、2015 年发射的 LISA 探路者 (LPF) 和 2014 年在沙特卫星 4 号上发射的 UV-LED 任务；前两个任务使用 254 nm Hg 放电线，最后一个任务使用一组 255 nm UV-LED。UV-LED 在可靠性、寿命、开关速度、功耗、重量和体积方面都比放电源有了显著的改进。消除电荷测量和反馈系统（以下称为被动）的电荷管理技术可降低这些系统引入的复杂性和干扰影响，因此成为积极研究和开发工作的主题。被动电荷管理主要取决于给定系统的光发射特性的稳定性和可重复性。为了支持这项工作，我们提供了一组 16 个不同配置和 255 1 nm 中心波长的 UV-LED 的全面飞行特性数据。飞行数据是 2014 年 12 月至 2015 年 12 月期间使用沙特卫星 4 号上的 UV-LED 仪器获取的。我们通过与 2020 年 9 月 4 日至 2020 年 10 月 8 日期间的飞行配置相当的地面测量来支持我们的结果。所有结果都证实了 UV-LED 在太空环境中的出色可靠性，与地面研究的结果完全一致，并支持使用 LED 进行被动电荷管理的方法。我们发现，在 255 nm LED 的照射下，TM 的平衡电位与紫外线强度无关，可在长达六个月的时间内重现约 6 mV 或 6 fC/pF。平衡电位的值取决于 TM 与其外壳之间的电场几何形状，因此也取决于仪器的精确配置。
抽象书
从整体上支持驾驶员的关注：来自前方财团Bryan Reimer 1*，Linda Angell 2，Bruce Mehler 1，Lee Skrypchuk 3，Steven Feit 4，Gregory M. Fitch 5，Alexandria M. Noble 6 1 Massachusett of Technology，Massachusetts Aver，MASACACHUSETTS A，MA，MA，MA，MA，USADSTONCTONDOND，USO，MA，USO，MA，USA，U. Kercheval Avenue, Suite 200, Grosse Pointe Farms, MI 48236, USA 3 JLR, Abbey Road, Whitley, Coventry, CV3 4LF, United Kingdom 4 Honda Development & Manufacturing of America LLC, 21001 State Route 739, Raymond, OH, USA 5 Google, 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA USA, USA 6 CARIAD, Inc., 450美国国家大街山脉（National Ave. Mountain View），CA 94043，美国 * reimer@mit.edu摘要：由于开发了当前的驾驶员分心指南，因此对眼镜行为，注意力线索，情况意识，驾驶环境的作用以及其他相关主题的科学理解在很大程度上取决于自然主义驱动研究。此外，车辆系统还以新形式的外部和内部感应形式，增加的计算能力，更好的屏幕，更大的多模态接口集成，驱动程序监视和驱动程序反馈系统。小组讨论将总结相关的研究和一种新的概念方法，用于通过系统设计和驾驶员的支持来解决注意力管理，而先进的人为因素评估者正在为汽车需求（前方）财团开发。前提是建立现有工作，引入以注意力为中心的设计，并实时评估驾驶员是否对当前情况充分关注。领先是一种基于麻省理工学院的行业学术前竞争性协作实体，旨在以先前的工作为基础，同时为驾驶员车辆界面设计，验证和测试开发了更新的方法，可改善系统可用性，同时为实时驾驶员注意力提供基础。的目的是利用技术来促进对情境相关的知识和响应准备的重建。本文总结了该框架的基础，并选择了操作考虑因素。
人工智能在体育行业的应用
人工智能 (AI) 正在通过提高运动成绩、改进预测分析、管理健康、提高粉丝参与度和确保准确裁判来改变体育行业。本评论对 AI 在体育中的应用进行了全面的研究，借鉴了 PubMed、IEEE Xplore 和 Google Scholar 等数据库的系统文献检索。该方法包括选择有助于了解 AI 在体育中影响的近期相关研究，数据提取侧重于 AI 应用、特定体育环境、观察到的好处、挑战和未来机会。在提高运动成绩方面，AI 会分析来自传感器、摄像头和可穿戴设备的数据，以确定优势和劣势，从而优化训练计划。例如，足球和篮球中的 AI 驱动平台可以跟踪球员的位置和动作，为教练提供可行的见解。预测分析是另一个重要的 AI 应用，它通过历史和当前数据预测比赛结果和评估球员表现，从而帮助制定战略决策。AI 还通过分析生物力学和生理数据来预测潜在伤害并监测恢复情况，在健康管理和伤害预防中发挥着至关重要的作用，确保运动员的健康并延长职业生涯。通过个性化推荐、虚拟助手和增强现实体验，球迷体验得到显著提升，参与度和满意度得到提升。裁判受益于足球中的 VAR 等 AI 技术，这些技术可以审查和分析有争议的决定，以确保准确性和公平性。尽管应用前景光明，但数据质量、成本和道德问题（包括隐私和偏见）等挑战仍然存在。未来的机遇在于开发实时反馈系统并将 AI 与物联网 (IoT) 相结合以进行全面的数据收集，从而进一步彻底改变性能分析和伤害预防。这篇评论强调了人工智能在体育领域的变革潜力，强调需要高质量的数据、具有成本效益的解决方案和道德考虑，以最大限度地发挥其优势并应对现有挑战。关键词：人工智能、体育分析、运动表现、预测分析、粉丝参与。
团结Bekenstein的Bound和Landauer的原则
热储层和KB的温度是Boltzmann的常数。虽然Bekenstein公式在科学的社区中得到了很好的接受，但对Landauer原则的反应更加细微。然而，它已成为一种基本的物理定律，其研究证明了其从第二种热力学定律和与获取信息相关的熵变化（包括量子和经典反馈系统）相关的变化[3] [3] [4]。在[5]中，兰道尔的原则的概括导致无需消耗能量的情况就增加了范围。这种见解提供了对信息处理与熵之间关系的更深入的理解，因为它强调说，擦除信息可以超出能源消耗的影响。通过以其他保守数量（例如角动量）来表达熵的增加，研究人员扩大了我们对有关信息和热动力学的基本原理的理解。这一发现增加了信息擦除概念及其在物理系统中的更广泛含义。2012年的一个重大突破涉及在处理单个数据过程中产生的微小热量的首次测量[6]。子随后的实验证实了Landauer的原理，并量化了在位过渡期间耗散的能量[7] [8]。使用量子分子磁体在低温温度下landauer擦除的性能进一步扩展了该原理在量子领域中的应用[9]。这些进步强调了擦除和高速操作的最低热力学成本[9] [10]。近年来对Landauer原则的批评浮出水面，对循环推理和缺陷的假设的担忧。然而，支持者保持其有效性，并指出了其从热力学的第二定律和信息处理的相关熵变化[11] - [16]。此外，研究探讨了逻辑和热纳米可逆性之间的联系，揭示了对计算的细微含义[17] [18]。2016年，佩鲁吉亚大学的研究人员声称观察到违反了Landauer原则[19]。但是，Laszlo Kish [20]认为它们的结果是无效的，因为它们未能解释能量耗散的主要来源 - 输入电位的电容的充电能量。总而言之，Bekenstein Bound和Landauer的原则的整合代表了我们对有关信息和能量的基本限制和原则的理解的重大进步。通过桥接插入理论，热力学和量子力学，这种整合为发现和实际应用开辟了新的途径。本章介绍了这些概念的整合，为在这个令人兴奋和有希望的领域中进行了探索和研究奠定了基础。