XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System挖掘
挖掘印度体育旅游潜力 - KPMG LLP
体育旅游的优势在于：参与体育活动；互动机会；以及增加行业和部门投资的发展潜力。劣势和威胁包括规划不善、大量且风险高的投资、短期不公平收益、社会和环境差距、不熟练和训练不足的劳动力、文化和社区冲突、目的地承载能力滥用、滥用和剥削、腐败、为达到和保持国际标准而进行的大规模 O&M 经济和社会预测以及其他因素。机遇包括旅游产品的多样化、扩大板球以外的体育和比赛、可持续社会发展、环境和社会保障、技术整合、增加女性参与度、营销和品牌推广以及为可持续社会、环境和经济发展而开展的合作。
混合机器学习模型结合了关联规则挖掘和分类算法，以预测分化的甲状腺癌复发
在各种各样的内分泌恶性肿瘤中，分歧甲状腺癌（DTC）是最普遍的，由于其可变的复发率，在肿瘤学领域内构成了独特的挑战。这些闪烁的复发模式可以深刻影响患者管理策略和长期结局，从而强调了这种疾病的复杂性（1）。甲状腺癌变得越来越普遍，尤其是DTC。甲状腺癌在DTC处的差异程度以及疾病谱的无exented（偏变）末端已被用于对这些肿瘤进行分类。这两个物种的形态和行为有明显的区别。乳头状和卵泡癌是DTC的两种类型。未效力的组包括范围另一端的那种层，岛状和其他形式的癌。在行为方面，变性癌极具侵略性，而乳头状和卵泡癌通常是轻度且可以治疗的（2）。根据SEER（监视，流行病学和最终结果计划）的数据，2024年的估计病例数为44,020。该速率占2024年所有癌症病例的2.2％。2024年的估计死亡人数为2,170。但是，甲状腺癌的总体5年生存率相当不错。虽然局部疾病的5年预期生存率为99％，但远处转移的局面降至51％。它通常在55至64岁之间达到顶峰。我们在仍在局部的情况下检测到绝大多数患者（3）。乳头类型，尤其是在2014 - 2015年增加之后，甲状腺的趋势下降了，而卵泡类型往往保持稳定二十多年。尽管尚不清楚甲状腺癌的病因，但许多因素被指责，尤其是在地方性甲状腺肿区域中发现的DTC和暴露于童年时期辐射的人（4）。尽管与DTC相关的普遍预后，该疾病在大约20％的患者中表现出显着复发的倾向，这突出了对出色预测方法发展的迫切需求。这种方法将使高危个人识别并促进治疗方案的剪裁，最终优化患者的结果（5）。近年来，在数据挖掘和机器学习领域取得了显着的进步，迎来了新的途径，以增强各个医学领域的复发预测的准确性。在这些创新的方法中，关联分类已成为一种特别有希望的技术，证明了其在各种医疗应用中的潜力（6）。这种方法协同合并了与
COS 472 & 572：人工智能与数据挖掘
动手项目经验对于全面理解数据挖掘和人工智能技术至关重要。因此，项目部分将占总成绩的 30%。项目时间表和要求： 1）学期初：团队成员和主题选择：每队 1 至 3 名成员，成员越多，期望越高。您将组建项目团队并选择一个您感兴趣的主题。讲师将提供三个主题，您也可以选择自己感兴趣的主题。2）期中考试后：每个团队将在课堂上进行项目提案演示。该演示应介绍要解决的具体问题、为项目选择的方法（至少两种不同的算法）以及团队成员的分工。3）最后一周，将进行最终项目展示，每个小组应进行 20-30 分钟的展示，然后进行问答。展示应包括对所用方法的详细解释；突出所选方法有效性的实验结果；以及项目代码的演示等。您还需要提交最终项目报告（4 到 8 页类似研究论文的报告）和所有源代码。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
基于AI摄像头的挖掘机自动停止系统
*本产品是为了减少挖掘机与附近工人接触风险而设计的安全辅助装置。 请注意，我们无法保证 100% 防止事故发生。 当您使用本服务时，请您签署本公司准备的《同意书》。 *请注意，如果相机镜头变脏，可能会发生故障。 *请小心挖掘机突然停止时引起的悬挂负载的摇摆。 *请注意，根据挖掘机的型号，本产品可能不适合使用。详情请联系我们。 ※根据机器和摄像机的安装位置，可能会有无法检测到的区域。 （摄像头盲区、超出检测范围等）
课程教学大纲：数据挖掘和道德对话
课程概述：本课程提供了对数据挖掘技术的深入探索，结合对与这些技术相关的道德含义和对话实践的批判性研究。学生将在数据挖掘方面发展技术技能，并参与有关数据隐私，算法偏见以及数据挖掘的社会影响更大的结构化对话。该课程将高级技术主题与从差异（DXD）研讨会的对话中学到的对话技术相结合。
CS 59200-MLS机器学习系统 RSA攻击 +修复 resym：利用LLM恢复变量和数据结构符号 数据挖掘与机器学习 - 普渡大学计算机科学 机器学习简介 - 普渡大学计算机科学 CS592：2025年春季的社会辅助代理商
在本课程中，我们将通过了解如何以高级语言编写的ML模型分解为低级内核，并以分布式方式跨硬件加速器（例如GPU）执行。本课程涵盖的主题包括：神经网络和反向传播，用于表达ML模型的编程模型，自动差异化，深度学习加速器，分布式培训技术，计算图优化，自动内核的生成，内存优化等。本课程的主要目标是就现有ML系统的工作方式提供全面的看法。在整个课程中，我们还将学习这些系统背后的设计原则，并讨论为下一代ML应用程序和硬件平台构建未来ML系统的挑战和机会。
挖掘机和经销商采矿论坛 - ASX版本
IEA - 全球电动汽车的前景 - 在中国，到2030年，美国国内需求的总体需求总数超过两倍，这是在中国制造的电池的出口机会，但也增加了财务风险和减少电池生产商的利润率。https://sepapower.org/knowledge/ev-charging-infrastructure/