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INF 385T：健康领域的人工智能 - UT iSchool
课程简介 最近，美国医疗行业已超越制造业和零售业，成为该国最大的就业行业，每 8 个美国人中就有 1 个在该行业工作。已经建立了政策和激励措施来促进医疗保健领域的信息技术发展，以改善护理和提供服务。在本课程中，我们将探索健康 IT 系统的主要组成部分，从数据语义 (ICD10)、数据互操作性 (FHIR)、诊断代码 (SNOMED CT) 到临床决策支持系统中的工作流程。在对健康 IT 系统基础知识建立良好的理解之后，我们将深入研究 AI 创新（例如机器学习、深度学习、计算机视觉）如何通过引入移动健康、AI 诊断、AI 医疗、智能设备和智能交付的新概念来改变我们的医疗保健系统。本课程将基于 MIT Critical Data 发布的 MIMIC III（https://mimic.physionet.org/）中的真实世界电子健康记录 (EHR) 数据提供实践教程。 MIMIC-III（重症监护 III 医疗信息集市）包含 2001 年至 2012 年间在贝斯以色列女执事医疗中心重症监护室住院的四万多名患者的匿名健康信息。这些教程旨在通过提供与数据库搜索、自然语言处理、数据可视化、机器学习和深度学习相关的实践来增强数据搜索和分析技能。在本课程中，我们将增强小组学习体验和边做边学，因此将有许多课堂活动。本课程适合所有人，因此不需要或不需要编程背景。
使用深度学习去除脑电图中的眼部伪影
摘要 —EEG 信号是复杂的低频信号。因此，它们很容易受到外界因素的影响。EEG 伪影去除在神经科学中至关重要，因为伪影会对 EEG 分析结果产生重大影响。在这些伪影中，眼部伪影的去除最具挑战性。在本研究中，通过开发基于双向长短期记忆 (BiLSTM) 的深度学习 (DL) 模型，提出了一种新颖的眼部伪影去除方法。我们通过结合 EEGdenoiseNet 和 DEAP 数据集创建了一个基准数据集来训练和测试所提出的 DL 模型。我们还通过在不同 SNR 水平下用 EOG 污染地面真实干净的 EEG 信号来增强数据。然后使用通过小波同步压缩变换 (WSST) 获得的高度局部化时频 (TF) 系数将 BiLSTM 网络馈送到从增强信号中提取的特征。我们还将基于 WSST 的 DL 模型结果与传统 TF 分析 (TFA) 方法，即短时傅里叶变换 (STFT) 和连续小波变换 (CWT) 以及增强原始信号进行了比较。首次提出的基于 BiLSTM 的 WSST-Net 模型获得了 0.3066 的最佳平均 MSE 值。我们的结果表明，与传统 TF 和原始信号方法相比，WSST-Net 模型显著提高了伪影去除性能。此外，所提出的 EOG 去除方法表明，它优于文献中许多传统和基于 DL 的眼部伪影去除方法。索引词 —EEG、眼部伪影、深度学习、LSTM、BiLSTM、WSST、STFT、CWT。
财务多云环境中的数据治理
2，隶属关系：JP Morgan Chase＆Co。的高级副总裁摘要：在金融服务的快速发展的景观中，由于其灵活性，可伸缩性和成本效率，多云环境越来越流行。但是，采用多个云平台在维持强大的数据治理方面带来了重大挑战。这些挑战包括数据碎片，不一致的安全策略，法规合规性复杂性以及确保数据完整性和可用性的困难。金融机构必须驾驶这些障碍，以保护敏感信息并满足严格的监管要求。本文在跨多云环境管理数据治理时，研究金融服务公司面临的具体挑战。我们探讨了诸如缺乏标准化数据治理框架，不同云平台的数据同步的复杂性以及数据泄露风险的增加。此外，我们解决了维持审计跟踪和确保实时数据可见性的困难，这对于调节依从性和运营效率至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了几种有效的解决方案。这些包括实现跨越所有云平台的统一数据治理框架，采用高级加密和令牌化技术来增强数据安全性，并利用AI和机器学习进行实时监视和异常检测。我们还讨论了持续培训和开发的重要性，以使员工对最新的数据治理实践和技术保持最新状态。此外，我们强调了自动化在简化数据治理过程，减少手动干预和最小化人类错误的作用。通过利用自动工具和平台，金融机构可以确保一致的政策执法，有效的数据管理以及强大的遵守监管标准。
胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损预测糖尿病：在全国范围
背景：评估胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损是否是使用全国人群代表数据来增强数据隐私的Koreans中糖尿病的有用预测。方法：本研究分析了韩国国家健康与营养检查调查（KNHANES）2007- 2010年和2015年没有糖尿病> 40岁的人的数据，以及2015年的国家健康保险服务国家健康筛查队列（NHIS-HEALS）。由于隐私问题，这些数据库无法使用直接标识符链接。因此，我们将10个合成数据集发电，然后与NHI-Heals进行统计匹配。胰岛素分解（HOMA-IR）和稳态模型的稳态模型评估分别用作胰岛素抵抗和胰岛素分泌功能的指标，以及在NHIS-HEALS中捕获的糖尿病分泌功能。结果：在统计匹配10个合成knhanes和NHIS-Heals数据集后，分析中包括了4,580（范围为4,463至4,761）的中位数（范围为4,463至4,761）。在5。8年的平均随访期间，中位数为4.7％（范围为4.3％至5.0％）的参与者患有糖尿病。与参考低– HOMA-HOMA/HOMA-HOMA-β组相比，高– Homa-ir/Low-– HOMA-β组具有糖尿病的风险最高，其次是高– Homa-ir/High-Homa-homa-β组和低HOMA-HOMA-HOMA-HOMA-HOMA/LOW-HOMA/LOW-HOMA-β组（中位调节危险比[中位数危险率[ranges]：3.36至3.36至1.86至1.86至1.86至1.86至1.86 [1.05] [1.86] 3.22]和1.68 [0.93至3.04]。结论：胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损是韩国人口中糖尿病的强大预测指标。通过统计匹配结合横截面合成和基于纵向索赔的队列数据而构建的反重新组件可能是研究糖尿病自然历史的可靠资源。
通过区块链增强云存储安全性 -
在不断变化的技术创新景观中摘要以及与云存储相关的安全性问题越来越多，该研究重点是改善云记录安全性的关键主题。该研究引入了与以太坊区块链集成的访问控制范式。为了提高安全性，采用了改进的SALP群优化（ISSO）技术来生成秘密密钥生成所需的关键随机数。此外，该研究还利用了另外两种加密算法：Paillier联合多层感知器（PF-MLP）模型和同型加密标准（HES），进一步保护原始健康推文数据集的隐私。研究评估了各种加密方法的安全性约束和功效，指导选择最强的框架来保护健康推文数据集。ISSO技术简化了密钥对生成，这使潜在攻击者访问原始数据更具挑战性。所提出的加密解码方法表明，加密时间分别为800毫秒和900毫秒，表现出优于最激烈的 - Shamir-Adleman（RSA）算法和椭圆形曲线加密（ECC）。此外，该方法在上传和下载速度中超过了ECC和RSA，分别为4 ms和6 ms。以1500毫秒的处理时间，该提出的方法显着超过了先前的方法，展示了其在加密操作中的效率和优越性。这项工作结合了访问控制，区块链技术和高级加密技术，以解决与云存储相关的压力安全问题。通过增强数据安全性和机密性，集成框架代表了外包到云平台的数据安全性的重大进步。关键字数据安全性，SALP群优化，同形加密标准，云计算，Paillier联合学习，以太坊区块链。
通过高级加密技术增强数据安全
DOI: https://doi.org/10.47760/ijcsmc.2024.v13i01.007 ABSTRACT: In a time when digital technology is everywhere, it is essential to have strong data security, This study addresses data security, focusing on advanced encryption methods, A secure connection, or encryption, protects private data from tampering and unauthorized access, The research explores modern cryptographic这些不断发展的方法，包括基于区块链的解决方案，量子抗量算法和同态密码学，这些不断发展的方法为抵抗不断变化的网络威胁提供了更多的防御，研究了理论基础，现实世界中的应用以及对行业范围范围数据安全的潜在影响。本文将首先对现在使用的加密技术进行全面分析，然后重点介绍对数据安全的新兴和当代风险，接下来，您将重点关注当代加密技术的基础，强调它们的重要性和潜在用途。来自医疗保健，金融和物联网（IoT）的案例研究证明了如何在现实世界中使用高级加密及其对数据安全的影响如何，案例研究突出了新的和创新的技术需要在运动中，在运动中，休息和处理过程中保护数据（在所有情况下）。在本文中，将涵盖一种严格的方法来评估尖端加密算法的安全性和可用性，通过提供实验结果和全面的数据分析来突出显示这些技术在增强数据安全方面的实用性。本文通过强调实施高级加密方法来解决当今数据安全问题的结论是多么重要，它突出了密码学在保护机密信息方面发挥的关键作用，并为即将到来的数据安全领域的调查和发展奠定了坚实的基础。
推进数据驱动的天气预报：时间滑动...
模仿传统数值天气预测（NWP）模型并源自全球大气重新分析数据的现代深度学习技术在几年内引起了一场巨大的革命。在这个新的范式中，我们的研究引入了一种新型策略，该策略偏离了对高分辨率数据的共同依赖性，该数据通常受到计算资源的限制，而是利用了全球天气预测和气候数据分析的低分辨率数据（2.5度）。我们的主要重点是评估数据驱动的天气预测（DDWP）框架 - 专门针对样本量的充分性，模型的结构改进以及气候数据代表当前气候趋势的能力。通过使用FourcastNet使用自适应傅里叶神经操作员（AFNO）模型，并提出了一种时间平滑的方法来夸大ECMWF重新分析V5的数据集（ERA5），本文通过添加更多变量和新颖的方法来增强数据和处理方法来改善传统方法。我们的发现表明，尽管分辨率较低，但提出的方法在预测大气条件方面表现出了相当准确的准确性，从而有效地与高分辨率模型抗衡。此外，该研究证实了该模型在反映当前气候趋势及其在预测未来气候事件方面的潜力，强调其在气候变化策略中的效用。这项研究标志着气象预测领域的关键步骤，展示了低分辨率数据在产生可靠的预测和开放途径方面的可行性，以实现更容易获得和包容性的气候建模。这项研究收集的见解不仅有助于气候科学的发展，而且为该领域的未来创新奠定了基础。
通过数据可移植性实现数字经济增长的愿景
关于 DTI 数据传输倡议 (DTI) 是一个由政策专家和技术专家组成的非营利组织，与技术行业和其他利益相关者合作，通过开发开源工具和共享框架来增强数据可移植性。DTI 在全球范围内努力实现其使命宣言：“通过构建一个充满活力的生态系统来实现简单而安全的数据传输，从而赋予人们权力。” DTI 坚持五项基本原则：为用户构建、优先考虑隐私和安全、拥抱互惠、关注用户数据和尊重每个人。DTI 以实际方式应用这些原则，指导产品开发并促进与用户、平台、非营利组织、学术界和政府的讨论，以促进安全有效的数据可移植性。 愿景 数据可移植性赋予人们权力并扩大市场，为新的数字经济增长创造机会。可移植性允许个人在他们选择的在线服务中使用个人数据，不仅是类似的服务，还有新的下游创新。这重新调整了市场，为人们提供有意义的自由，为企业家提供真正的机会，创造了增长、创新、竞争和个人赋权的良性循环。英国的智能数据议程反映了这些机遇，了解智能数据与网上银行以及数字领域数据传输之间的交集至关重要。值得注意的是，数据可移植性的影响远不止其在数据保护和竞争方面的根源。允许人们从在线服务转向更安全的替代服务，将市场力量与平台责任结合起来。有意义的用户选择和移动性，加上透明度和问责制，带来了类似的协同效应，以加强人工智能治理。英国及其盟友，特别是欧盟，有必要在数据政策上进行协调。随着欧盟新的、广泛的技术法规开始实施，制定通过数据可移植性实现增长的框架将确保英国在塑造数字开放和治理的全球规范方面保持影响力。
大脑代码 - 政府 - 政策 -
“帐户”建立了用户与OBI之间的关系，该关系提供了用户根据授予的权限使用大脑代码的权利。“适用的法律和准则”是指所有适用的法律，法规，包括但不限于2004年的《个人健康信息保护法》（安大略省）“ Phipa”和指南，例如针对人类研究的伦理行为的Tri-Council政策声明（“ TCPS 2”）。“大脑代码”是指安大略省安大略省数据探索中心，并指旨在允许在几种大脑条件下进行研究和科学查询的信息学平台。“大脑代码咨询委员会”或“咨询委员会”是指监视和建议有关脑部代码的战略方向的部门独立委员会。该委员会的角色和责任在参考条款中概述。“大脑编码数据访问委员会”或“ DAC”是指负责为数据访问请求过程做出贡献的委员会，包括审查通过受控访问机制收到的数据访问请求。该委员会的角色和责任在参考条款中概述。“大脑代码信息指导委员会”或“信息学指导委员会”是指监督脑部代码的开发，实施和操作的委员会，还审查了通过受控访问机制收到的数据访问请求。该委员会的角色和责任在参考条款中概述。同意在TRI理事会政策声明2（2018）中具有赋予其含义。“大脑编码信息安全委员会”或“安全委员会”是指监督所有有关大脑代码数据的隐私和安全实践的委员会。该委员会的角色和职责在参考条款“大脑代码工作区”的术语中概述了大脑代码防火墙背后的虚拟机，可用于在受控环境中对脑代码数据进行分析。“常见数据元素”或“ CDE”是在整个研究中系统地收集的标准化数据元素，以增强数据质量和公用事业“同意”，这意味着参与者已同意其数据上传到大脑代码，除非已获得研究伦理委员会（REB）批准其他同意方法。“受控访问机制”是大脑编码数据用户可以要求访问识别数据的过程。
印度网络法律框架中人工智能的法律挑战：检查数据
1,2学生，第5年B.A.Ll.B.（荣誉摘要：人工智能（AI）迅速发展并破坏了许多领域，例如网络安全，治理，执法等。，但随着这种演变，有几个法律问题要考虑，在许多情况下，当前的法律不合适。围绕AI技术的复杂性，尤其是关于算法偏见和自动决策问题的问题，提出了2000年《信息技术法》最初设计的新挑战。本研究的重点是需要紧急关注的两个关键因素：算法问责制和数据隐私。虽然算法问责制涉及透明度的需求和追踪决策过程的能力，但数据隐私围绕着保护个人信息免受不道德AI的使用。缺乏解决这两个因素的明确规定/解释，不仅削弱了印度法律制度，而且威胁着保护个人权利。为了解决这些问题，本研究使用从美国的《算法责任法》和《欧盟的AI法》等框架中收集的信息提供了比较分析。这些框架通过引入广泛的程序来控制算法偏见/不准确性并增强数据隐私性，从而确立了全球范围内的AI治理指南。另一方面，印度的法律制度仍然混乱，没有有效的策略来应对AI的特殊威胁和能力。1。早期除了法律改革外，该研究还说明了AI如何滥用数据并鼓励偏见的更有效的解释，尤其是在像印度这样的大型文化中。因此，研究强调需要立即和集中的改革来建立强大的监管框架，以考虑AI的复杂性。这涉及实施严格的数据保护法规和AI系统所需的透明度指南，以确保AI技术是负责任地开发和实施的，从而保留了个人之间的数字权利和信任。关键字：人工智能（AI），网络法，算法偏见，自动决策，数据隐私，法律差距，比较分析和监管改革。研究的背景：人工智能（AI）一直在迅速改变各个部门，但其增长也引起了复杂的法律挑战，尤其是在数据隐私和算法责任方面。