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Max-AI® VIS（视觉识别系统）可实时识别可回收物，是一种监控整个系统材料成分的经济有效方法。Max-AI 技术采用视觉系统和多层神经网络来查看和识别物体，方式与人类相似。Max-AI VIS 可用于验证最终产品的质量，或分析离开系统的残留物。
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Max-AI® VIS（视觉识别系统）可实时识别可回收物，是一种经济高效的监控整个系统材料成分的方法。Max-AI 技术采用视觉系统和多层神经网络来观察和识别物体，其方式与人类相似。Max-AI VIS 可用于验证最终产品的质量，或分析离开系统时的残留物。
基于图像分割的草坪割草机器人的边界识别
准确地识别草坪边界是草坪割草机器人的可行操作的基础。当前的草坪边界识别方法依赖于预埋的电缆或通过RTK-GPS定位技术绘制边界。两种方法都容易受到定位错误和环境变化的影响。实时识别基于图像的草坪边界的实时识别可以在路径计划和对草坪割草机器人的边界识别之间形成实时闭环，从而提高了机器人工作的鲁棒性和可靠性。U-NET网络是一个简单的图像分割模型，适用于具有有限计算资源的机器人。但是，草坪的二元分割的结果通常是开放的边界线，这与医学图像中U-NET模型的某些多闭合单元的结果不同。因此，很难将U-NET模型直接应用于准确的草坪分割。考虑到草坪图像的特征和有限的计算资源，本文引入了具有通道空间注意机制和变化的损耗函数的改进的U-NET模型，这更好地解决了草坪边界识别的问题。改进模型的MDICE值为97.7％，比原始U-NET模型高约2％。
工程学院生物医学工程系...
指导老师：Mohammadreza Yazdchi，顾问：Peyman Moallem 教授，研究员：Maryam Basij，“IVUS 图像中的自动阴影检测和分析增强”，硕士论文，伊斯法罕大学，工程学院，生物医学工程系。指导老师：Mohammadreza Yazdchi，顾问：Majid Mohammadbeigi 博士，研究员：Amirhossein Keivanpour，“实时识别心电图伪影和心律失常以在便携式医疗设备上实施”，硕士论文，伊斯法罕大学，工程学院，生物医学工程系。
Max-AI AQC（自主质量控制）
Max-AI VIS 可实时识别可回收物，是一种经济高效的方式来监控整个系统中的材料成分。它可用于验证最终产品的质量，或分析离开系统时的残留物。操作员可以通过 BHS Total Intelligence Platform 实时查看这些数据并查看趋势。操作员可以将一天、一周、一个月或任何其他时期的成分与另一个时期进行比较，以跟踪关键绩效指标 (KPI)。
金融机构在云服务环境中的安全性和弹性的原则
连续合规性和监视安全性包含连续监视和即时警报，以实时识别和应对安全事件和潜在威胁。使用默认值是简化CSP的安全使用的关键步骤，但是用户教育仍然很重要。fis需要知道为什么默认值是它们的样子，并影响了用户更改的影响。因为推荐的设置可能会随着时间的流逝而漂移，因此了解何时应用设置以及是否已更改它们至关重要。FIS和CSP可以随着时间的推移讨论更强大的设置（即版本控制和其他原理）。
可解释的网络安全人工智能。提高透明度和信任度
在当今的数字时代，网络威胁的激增使得部署先进的安全措施以保护敏感数据和关键基础设施成为必要。人工智能 (AI) 已成为网络安全领域的变革性工具，推动了能够实时识别和缓解潜在安全漏洞的复杂入侵检测系统 (IDS) 的开发。人工智能驱动的 IDS 利用机器学习算法来检测表明恶意活动的异常和模式，从而提高威胁检测的速度和准确性 (Hussain et al., 2021)。然而，对复杂的“黑盒”人工智能模型的日益依赖引发了人们对其透明度和可信度的重大担忧，尤其是在网络安全等关键应用中 (Zhang et al., 2020)。问题陈述
人工智能在胃肠道组织病理学中的作用演变：最新进展
尽管人工智能 (AI) 的诞生已有 50 多年，但在过去十年中，临床领域的 AI 研究得到了显著扩展。1 随着公共和私人研究人员和机构创建出越来越复杂的 AI 模型，临床医生有望在患者管理方面实现范式转变，无论是在人群层面还是在个人层面。截至本文撰写时，一般临床使用的 AI 应用包括可以解析患者症状并建议是否需要进一步评估（以及具体评估内容）的虚拟聊天机器人 2 、3 可以评估是否存在心房颤动的可穿戴技术 4 ，可以帮助临床医生实时识别结肠息肉的模型 5 ，以及可以汇总医院结果以便与其他机构进行比较的算法。6
2024 年第四季度趋势报告
目的：我们的实验室采用新方法分析毒理学样本和药物材料中的药物，通过气相色谱质谱法 (GC-MS) 和液相色谱四极杆飞行时间质谱法 (LC-QTOF-MS) 进行全面的非靶向数据采集。分析范围涵盖 1,200 多种药物，包括绝大多数 NPS 及其代谢物。这种方法可以实时识别新的苯二氮卓类药物并进一步分析重要趋势的数据。与我们的结果相关的样本和样品类型来自娱乐性药物材料、药物设备、法医死亡调查、临床中毒和/或酒驾调查等情况。本报告总结了本季度 CFSRE 识别的 NPS 总数，包括样本挖掘、数据挖掘、常规测试和深奥测试的结果。