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用于肝肿瘤超声诊断的人工智能 (AI) 模型以及人工智能与人类专家诊断准确性的比较
通常用于肝肿瘤诊断。然而，由于需要对病变进行实时识别，因此需要丰富的超声经验才能做出准确诊断 [ 3 ]。从这个角度来看，超声缺乏专家是医疗领域需要解决的一个紧迫问题，因为非专家的漏诊和误诊将产生严重后果。人工智能 (AI) 正在成为医学和医疗保健领域的主要工具，特别是在图像诊断方面 [ 4 , 5 ]。它很容易应用于成像数据，因为 AI 擅长识别独特和复杂的图像特征并有助于定量评估 [ 6 ]。AI 的这一独特特性非常适合受限的临床环境，在这种环境中，医疗专业人员需要使用视觉感知来评估大量图像，并且存在一些不确定性和不可避免的人为错误。因此，AI 已应用于医学成像的许多方面，例如计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI)、结肠镜检查、乳房 X 线摄影和病理评估 [5-10]。已经发表了几篇关于机器学习评估肝脏肿瘤诊断的报告。最近，深度神经网络已在影像诊断领域投入使用。在此背景下，AI 支持的超声将成为筛查肝脏病变的理想设备，特别是用于肝癌的早期诊断 [11]。然而，在
人工智能对结直肠息肉检测的影响......
摘要 结直肠癌 (CRC) 是世界第三大常见癌症。结肠镜检查对降低 CRC 的发病率和死亡率做出了重大贡献。人工智能 (AI) 融入结肠镜检查实践解决了筛查结肠镜检查的各种缺点。人工智能辅助结肠镜检查将有助于实时识别具有可能组织学的息肉类型。这不仅可以节省时间，还有助于减少人为错误。计算机辅助检测和计算机辅助表征是人工智能的两种应用，目前正在广泛研究，旨在提高息肉和腺瘤的检出率。全球正在进行多项研究，这些研究要么涉及简单的决策算法，要么通过模仿人脑的神经网络涉及复杂的模式。大多数数据都是回顾性收集的，研究仅限于单中心研究，可能存在偏差。因此，未来结肠镜检查人工智能的研究应致力于开发更复杂的卷积神经网络和深度学习模型，这将有助于标准化实践并确保所有结肠镜检查具有相同的准确度，无论执行内镜检查的医师经验如何。在这篇评论中，我们将仔细研究人工智能的现状及其与结肠镜检查领域的整合。
可充电电池的在线声学传感
过渡，粒子裂纹，电极断裂，气泡爆发和lm形成。通过应用AE技术，可以实时识别AE事件，而不会中断电池电池的正常功能。几项研究探索了使用AE感应与电化学性能指标的使用来估计和预测电荷状态（SOC），健康状况（SOH）等。，商业细胞。2,3这些细胞，用于实际应用中，o n具有复杂的细胞格式。这些细胞内产生的瞬时弹性波必须穿过各种材料和介质才能到达传感器。材料中的这种变化使波传播复杂化，使其更加挑剔以准确评估AE响应。危险，例如热失控，短路和容量淡出，突出了对电池诊断技术的需求。AE可以将其信号与降解现象相关联，从而及时进行干预。一旦整合到电池管理系统中，它就可以提供早期警告并提高整体电池安全性和性能。这包括在异常事件（例如热量，4机械载荷，5-7和电气滥用）期间与其他测量值一起操作和测量AE参数。8年老化指标，例如绝对能量和累积命中，可以用作中间变量，以估计和预测电池的SOH。9
Patrick Munnich*，Stefanie Dederichs，Paula Klein和Carl Bruno Figura语音清晰度：实时监控的横向LISP检测
摘要：在语音中纠正LISP对许多人来说可能会非常困难，因为它们可能没有意识到它们是否正在倾斜。为了帮助受影响的人，我们已经开发了一种简单的算法，以实时识别sigmatismus flashalis在“ s”声音中通过频域中的分析中的语音声音。算法在校准后识别LISP频带内的峰值。已经确定了3000-4000 Hz的频带对于LISP通常是准确的，对于单个男性测试对象，对于lisp而言，对于lisp的频段来说，频段为2500-3000 Hz。将语音记录分为较小的段，并比较了这些段中检测到的LISP和非LISP的数量以分类。从测试中，确定的段长度为0.5 s会产生最佳结果。该算法并未检测到每个LISP部分，但是它不会引起误报。我们在朱莉娅（Julia）的实施，具有多线程的每文件分析能够在高通Snapdragon 860智能手机芯片组上分析5 s至10 s长度之间的20个长度的文件，这意味着分析的速度远远快。提出的算法是一种简单的原型算法，能够在频域中对音频进行实时分析，以识别给定窗口中横向Lisps是否是主导的发音。该方法仅针对单个测试主题进行测试。但是，提出了向新个体调整参数的校准算法。该算法本身应该很容易扩展，以识别其他语音障碍。
通过实时面部识别增强安全性
庞迪切里大学，印度帕德切里摘要：随着暴力犯罪者（包括儿童性犯罪者）的累犯率令人震惊，对维护脆弱环境的高级安全措施的需求越来越紧迫。学校，育儿中心和其他高风险地区特别容易受到潜在威胁的影响，因此必须实施积极的解决方案，以确保儿童和员工的安全和福祉。在很大程度上依赖安全人员手动监控的传统监视系统正越来越多地证明实时识别和应对威胁的不足。人类的监督通常受到诸如延迟反应和判断错误之类的局限性，留下了关键的安全差距。我们建议的工作提供了一种新颖的视频监视系统，该系统使用DeepFaceNet，这是一种高度优化和模块化的深度学习模型，旨在克服这些困难。由于该技术主要旨在处理监视摄像机的实时视频供稿，因此它可以识别和检测具有犯罪背景的人的面孔，尤其是那些被归类为高风险罪犯的人。通过利用最新的面部识别技术，我们建议的系统提供了强大而全面的威胁检测解决方案。随着公共安全的改善，它还可以抑制犯罪行为，这有助于避免这种事件。该系统通过强调高精度，实时处理和可靠性来解决并确保安全和监视领域的更安全环境。索引术语：面部识别，深度学习，深度，监视，安全性。
量子Jidoka。在CNC计算机上的量子模拟集成，以进行操作控制可视化
摘要：随着行业的出现4.0范式，通过连接到工作中心的传感器网络提供的信息来控制制造过程的可能性已扩大。对每个参数的实时监视使确定相应传感器产生的值是否在其正常工作范围内。在众多参数的相互作用中，确定性分析很快变得棘手，并且进入了“不确定知识”的领域。贝叶斯决策网络是控制此类系统中条件概率的影响的公认工具。但是，确定制造过程是否超出范围，需要为决策网络的计算时间显着，从而延迟了故障警报的触发。从其起源中，吉多卡被视为提供机制，以在过程的任何步骤中促进故障的实时识别，以便可以停止生产线，这是识别分辨率的破坏原因，最终是有缺陷的零件数量的。我们的假设是，我们可以使用量子模拟对计算机数值控制（CNC）计算机的内部传感器网络进行建模，这些量子模拟比基于决策网络的经典模型显示出更好的性能。我们通过实施一个允许整合量子计算和行业4.0的量子数字双胞胎来成功地检验了我们的假设。此量子数字双胞胎模拟机器中的复杂传感器网络，并由于其高计算性能而允许在制造过程中实时应用Jidoka。
整合RBAC，加密和AI驱动的威胁检测
摘要：在当今日益数字世界中，保护数据免受损失，盗窃或腐败的保护已成为组织的关键问题。备份系统对于数据恢复必不可少，容易受到各种威胁的影响，包括意外删除，网络攻击和内部违规行为。这项研究探讨了三种强大的安全机制的集成：基于波尔的访问控制（RBAC），加密和AI驱动的威胁检测，以增强备份系统中的数据丢失预防（DLP）。RBAC通过根据角色分配访问权限来最大程度地减少未经授权的访问和人为错误，而加密可确保数据对未经授权的实体不可读取。AI驱动的威胁检测利用机器学习和异常检测来实时识别和响应可疑活动，从而进一步加强了备用解决方案的安全姿势。研究研究了这些技术之间的协同作用，并为它们的整合提供了一个全面的框架，突出了它们在防止数据丢失和最小化安全漏洞方面的有效性。案例研究和行业应用表明实施这种综合方法的实际好处和挑战，为寻求改善其备份安全策略的组织提供了宝贵的见解。关键字：数据丢失预防（DLP），备份系统，基于角色的访问控制（RBAC），加密，AI驱动的威胁检测，网络安全，数据保护，内部人员威胁，异常检测，机器学习，安全集成，安全集成，备份，备份安全，数据恢复。
人工智能在智能输送带监控系统中的应用：全面的评论
这项调查Art -um -us提供了相对文献的曝光，并在人工智能（AI）的传送带系统中具有特定的重点。这项调查Art -um -um -ul -un -un -ul -us介绍了基于物联网，绩效分析，可视化和力邮寄的皮带状况及其预后。该评论基于该研究的最后五年发表的79条经过同行评审的期刊，重点介绍了使用DL模型应用高级AI技术的制造，采矿和物流行业的传送带系统的性能和安全性的增强。将要研究的AI技术是用于检测故障和预测故障的ML算法的专业，用于实时鉴定资产和IoT系统缺陷的CV系统用于数据集合和处理。从调查中可以看出，这些AI可能性的整合增强了准确的故障检测领域的能力；材料处理的卓越控制和基于计算机的智能操作比监视风扇输送机的方面。创新涉及一些包括以下内容的概念；皮带撕裂的预测模型使用神经网络的实时预测皮带撕裂，计算机视觉，对表面问题的实时识别的实时预测，可以将系统未计划的时间降低至少30％。它还描述了数据质量问题的当前状态，所使用算法的解释以及扩展已经存在的系统的过程。最后但并非最不重要的一点是，它为AI系统中的多个智能以及Edge AI智能决策，强化学习智能控制以及与其他新兴技术的AI提供了关键和精确的建议；数字双胞胎。最后，可以提到的是，关于进行调查，可以说明如何随着AI在各个领域的有效用途来更改传送带系统，以提高性能，可靠性和安全性。
AI对网络安全和安全合规性的影响
人工智能（AI）正在改变网络安全领域并重塑安全合规性实践。随着网络威胁变得越来越复杂，AI提供了强大的工具来实时识别，缓解和防止攻击。AI驱动的系统在处理大量数据，检测异常以及识别传统安全系统可能会错过的模式方面表现出色。机器学习和深度学习算法增强了预测潜在威胁，减少响应时间并提高威胁检测准确性的能力。这些功能使AI成为解决复杂威胁的宝贵资产，例如零日漏洞，高级持久威胁（APTS）和勒索软件攻击。在安全合规性领域中，AI通过自动执行常规任务（例如监视，审计和报告）来扮演关键角色。这减轻了组织手动执行监管标准的负担，从而更有效地遵守了GDPR，HIPAA和PCI-DSS等框架。AI可以连续评估系统，以确保它们满足合规性要求，增强检测和应对违规行为的能力。此外，AI通过帮助组织制定强大的安全政策，跟踪合规指标和简化事件响应来为治理做出贡献。但是，AI在网络安全中的集成也提出了挑战，包括对抗性AI，数据隐私问题和AI决策过程中的透明度。此外，AI驱动的攻击是一种新兴的威胁，需要进一步研究和监管。尽管存在这些挑战，但AI在网络安全和合规性方面的未来看起来很有希望，并且随着预测分析，量子计算和自主安全系统的进步，有望进一步彻底改变该领域。随着AI技术的发展，它们将继续在强化网络安全防御和确保各行业的监管合规性方面发挥关键作用。
射频技术应用建议...
本文介绍了军区设备和通信财产流动核算和控制过程的组织保障任务。研究了俄罗斯联邦武装力量建设的构想，旨在创建机动部队，分析了新建部队群指挥机构对通信系统和通信与自动化技术支持的要求。评价世界发达国家自动识别技术的应用经验、主要方向和目标，以提高军事财产库存与流动管理的质量。对TOS和ACS系统改进领域的有效性进行了分析；实施有助于在实时运动动态中确定（识别）通信设备和其他通信财产在地面、数字地图或地理信息系统上的位置的技术。军区总部通信部通信和自动控制系统（TOS 和 ACS）技术支持部门——供应机构对军区（MD）各单位、编队、协会和机构的通信设备和财产的核算进行分析。为了解决所考虑的问题，建议开发基于射频识别技术的军区数据传输网络集成的通信设备和财产监控和调度自动化系统的科学和方法支持。所提出的自动识别技术是射频识别（RFID）技术，该技术可以实时识别和注册物体。 RFID 基于使用无线电波传输信息的技术，这对于识别（鉴别）附有特殊标签（应答器）的物体是必需的，这些标签携带标识和用户信息。介绍了射频识别技术在国内国防产品自动识别中的实施预期成果。制定了法规和组织支持发展优先任务，指出需要在国防产品生产和流通质量管理现代思想框架内协调发展俄国防部部门监管框架和联邦立法。