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作为 Pradhan Mantri Matsya Sampada Yojana (PMMSY) 计划的一部分，在全国范围内为 10 万艘海洋渔船推出船舶通信和支持系统
班加罗尔，9 月 3 日：全国范围内的船舶通信和支持系统推广工作正在顺利推进，该系统旨在分阶段在机械化和机动化渔船上安装近 10 万台 MSS 终端 (Xponder)。NewSpace India Limited (NSIL) 是印度政府 (GoI) 太空部 (DoS) 下属的一家公司，也是印度空间研究组织 (ISRO) 的商业部门，该公司代表印度政府渔业部 (DoF)、渔业、畜牧业和奶业部牵头开展这一雄心勃勃的项目。该计划的重点是建立一个专用的移动卫星服务 (MSS) 网络，用于监测、控制和监视 (MCS) 9 个沿海州和 4 个联邦属地的近 10 万艘渔船。
AI驱动的患者分析和诊断支持系统
I.简介数字图像处理是计算机科学中快速创建范围。对于研究工作而言，这是一个极其引人注目的领域，其各种技术被用作广泛应用的一部分，例如人类系统界面，医疗代表，图像UP等级，法律实施以及用于安全目的的数字水印。数字水印是数字图像处理的利用率。它在广泛的应用中很有用。Tirkel在1993年首先使用数字水印技术。Tirkel展示了两个水印系统，以笼罩图片中的水印数字数据。数字图像水印是覆盖数据的过程。信息/数据以计算机化物质的形式，例如图片，文本，音频和视频。从根本上讲，数字水印是一种在封面图像中安装一些有价值和机密信息的方法，以后可以提取或分离出来，例如内容验证，所有者识别，内容安全性和版权保证等。
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响 使用太阳能的蓝牙控制草切割器 AI驱动的患者分析和诊断支持系统 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
1，2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生，Peth，3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授，Peth摘要：脑电图（EEG）信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。 关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWTEEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWT
人工智能驱动的临床决策支持系统
随着人工智能（AI）越来越嵌入医疗保健服务中，本章探讨了开发可靠和道德临床决策系统（CDSS）的关键方面。从从传统统计模型到复杂的机器学习方法的基本过渡开始，这项工作研究了严格的验证策略和绩效评估方法，包括模型校准和决策曲线分析的关键作用。本章强调，在医疗保健中创建值得信赖的AI系统不仅需要技术准确性。它需要仔细考虑公平，解释性和隐私。强调通过AI确保公平的医疗保健提供的挑战，讨论识别和减轻临床预测模型中偏见的方法。然后，本章将解释性挖掘为以人为中心的CDS的基石。此重点反映了这样的理解，即医疗保健专业人员不仅必须信任AI建议，而且还必须理解其基本推理。对医学AI系统隐私漏洞的分析，从深度学习模型中的数据泄漏到针对模型解释的复杂攻击。本文探讨了隐私保护策略，例如差异隐私和联合学习，同时承认隐私保护和模型绩效之间的固有权衡。从技术验证到道德考虑，这种进步反映了开发AI系统的多方面挑战，这些系统可以无缝且可靠地整合到日常临床实践中，同时保持患者护理和数据保护的最高标准。
植物和微生物科学与技术是太空生物再生生命支持系统的基石
长期的载人太空探索任务需要环境控制和封闭式生命支持系统 (LSS)，该系统能够生产和回收资源，从而满足人类在恶劣的太空环境中生存的所有基本代谢需求，无论是在旅行期间还是在轨道/行星站。随着任务距离地球越来越远，这将变得越来越必要，从而限制了从地球补给资源的技术和经济可行性。需要将生物元素进一步融入最先进的（主要是非生物的）LSS，从而形成生物再生 LSS (BLSS)，以实现额外的资源回收、食品生产和废物处理解决方案，并使前往月球和火星的任务更加自给自足。有一整套功能对于维持人类在低地球轨道 (LEO) 的存在以及在月球或火星上成功定居至关重要，例如环境控制、空气再生、废物管理、供水、食品生产、舱室/栖息地增压、辐射防护、能源供应以及交通、通信和娱乐手段。在本文中，我们重点关注空气、水和食品生产以及废物管理，并讨论辐射防护和娱乐的一些方面。我们简要讨论了现有知识，强调了尚未解决的差距，并提出了短期、中期和长期内可能进行的未来实验，以实现载人航天探索的目标，同时也可能给地球带来好处。
abimed：迈向一种用于药物审查和多药管理的创新临床决策支持系统
摘要。老年人中的多药是临床（不良药物事件的增加）和经济问题的公共卫生问题。一种解决方案是药物审查，这是药剂师对患者药物的优化治疗的结构化评估。但是，此任务乏味，认知复杂且容易出错，并且仅提出了少数临床决策支持系统来支持它。现有系统是实施准则的基于规则的系统，或者是呈现药物知识的文献系统。在本文中，我们介绍了Abimed的研究项目，通过文献评论和头脑风暴，我们确定了五项用于药物审查的决策支持系统的候选创新：从GP到药剂师的患者数据转移，使用语义技术，基于规则的方法和基于规则的方法和纪录片的方法，机器学习协会，使用机器学习以及使用药剂师和GP的两条讨论。
用于早期发现和进展神经系统疾病的纵向医疗分析：临床决策支持系统
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。
对基于AI的临床决策支持系统的系统审查：从开发和实施到应用程序
AI-CDS可以集成到医疗保健中，以提高患者的护理质量，减少治疗差异并最大程度地使用资源。例如，这样的系统可以通过高级数据分析和机器学习提供有意义的见解，以对可行的证据。所有这些都在试图将AI融入临床环境时带来了很多挑战，例如对算法偏见，强大的监管框架和工作变化的道德关注。在2014年至2024年之间，在PubMed，Scopus和Google Scholar数据库中使用了已发表的来源。审查包括随机对照试验，观察性研究和元分析，但不包括非临床遭遇，会议会议记录和社论。AI和临床决策的主要主题涉及XAI需要透明的需求以及多学科专业的作用。此处提出的指示表达了AI-CDSS在各种与健康相关领域提供的高希望，但指出需要进行监管措施，道德问题和用户界面，以有效利用临床实践。
针对中枢神经系统肿瘤患者的支持系统
在神经肿瘤学中，MR成像对于获取详细的脑图像至关重要，以鉴定肿瘤，计划治疗，指导手术干预并监测肿瘤的反应。AI在神经影像学方面的最新进展在神经肿瘤学方面具有有希望的应用，包括指导临床决策和改善患者管理。但是，缺乏对AI如何进行预测的明确性阻碍了其临床翻译。可解释的AI（XAI）方法旨在提高信任度和信息性，但其成功取决于考虑最终用户（临床医生）的特定背景和偏好。以用户为中心的设计（UCD）在迭代设计过程中优先考虑用户需求，并涉及用户，提供了设计针对临床神经肿瘤学量身定制的XAI系统的机会。本综述着重于神经肿瘤患者管理的MR成像解释的交集，可解释的用于临床决策支持的AI以及以用户为中心的设计。我们提供了一种组织必要概念的资源，包括设计和评估，临床翻译，用户体验和效率增强，以及改善神经肿瘤患者管理的临床结果的AI。我们讨论了多学科技能和以用户为中心的设计在创建成功的神经肿瘤学系统中的重要性。我们还讨论了以人为中心的决策过程中嵌入的可解释的AI工具，并且与完全自动化的解决方案不同，可能会增强临床医生的绩效。遵循UCD原则以建立信任，最大程度地减少错误和偏见，并创建适应性的软件有望满足医疗保健专业人员的需求和期望。