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人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
最新的NDE建模和仿真工具。使用此类工具可以实现几个好处。第一个
最新的NDE建模和仿真工具。使用此类工具可以实现几个好处。首先，制定物理参考标准以证明NDE功能所需的时间缩短，相关成本降低。这是通过使用工具在承诺昂贵制造之前优化物理参考标准的设计来实现的。第二，使用昂贵的NDE设备优化NDE数据采集参数的潜在漫长的步道和错误方法将被完全缩短或完全消除。最后，所使用的工具可以克服遇到新的材料和组件所遇到的新检查挑战，例如加上制造的零件（例如，由激光粉末床融合制造的裂缝关键金属太空飞行硬件）和先进的复合组件（例如，辐射剂，辐射剂，复合压力结构，复合材料覆盖压力容器）。
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是发展数字技术和创建高科技服务。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家给它们设定了额外的任务：处理和合成语音，准备用于做出复杂综合决策的分析材料，执行与人类结果水平相当的任务，进行训练甚至自动自学，最终创造出一个“强大”的人工智能。智力。所通过和制定的法律法规明确了近期内通过使用人工智能技术必须实现的主要目标、任务和预期成果。然而，人工智能技术的使用引发了与创造新的技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权属于第三方）相关的其他问题。用于后续分析的信息搜索是在与相关权利对象相关的数据库中进行的，这些数据库通过互联网信息和电信网络提供有限的访问权限。在这方面，需要澄清从受保护的数据库中搜索和处理此类信息的合法性。本文提供了 p
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是数字技术的发展和高科技服务的创造。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家为它们设定了额外的任务：处理和合成语音、准备分析材料以做出复杂、综合的决策、执行人类表现水平的任务、训练甚至自动自学，最终创造出“强大的人工智能”。 “ 人工智能。已通过和正在制定的法律规定了在不久的将来通过使用人工智能技术必须实现的主要目的、目的和预期结果。然而，人工智能技术的使用引发了与创建新技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权利属于第三方）相关的其他问题。除其他外，用于后续分析的信息搜索是在与相关权对象相关的数据库中进行的，通过互联网信息和电信网络提供有限的访问。在这方面，需要澄清从受保护数据库中搜索和处理信息的合法性。文章提供了司法实践的例子，说明通过高科技服务使用数据库材料的事实的确立和证明的难度。文章还指出了侵犯个人数据位于可通过互联网访问的数据库中的第三方权利和合法利益的风险。关键词：数据库；数据;知识产权;信息和电信网络；专有权；人工智能;用法;计算机程序；相关权利；技术。引用：Buzova N. V.人工智能和数据库作为相关权客体的使用 // Lex russica。- 2020。- T.73.- 第 8 号。- S.62-69。- DOI：10.17803/1729-5920.2020.165.8.062-069
为提高此类疾病的抵抗力已经采取了哪些措施？
Abe, VY, & Benedetti, CE (2016). PthAs 在细菌生长和致病性的附加作用与柑橘溃疡病易感基因效应结合元件的核苷酸多态性有关。分子植物病理学，17 (8)，1223---1236。http://dx.doi.org/10.1111/mpp.12359 Afroz, A., Chaudhry, Z., Rashid, U., Ali, GM, Nazir, F., Iqbal, J., & Khan, MR (2011). 表达 Xa21 基因的转基因番茄 ( Lycopersicon esculentum ) 品系对细菌性枯萎病的抗性增强。植物细胞、组织和器官培养，104 (2)，227---237。 http://dx.doi.org/10.1007/s11240-010-9825-2 Almeida, RPP、de La Fuente, L.、Koebnik, R.、Lopes, JRS、Parnell, S. 和 Scherm, H. (2019)。应对新的全球威胁木霉 (Xylella fastidiosa)。植物病理学, 109(2), 172---174. http://dx.doi.org/10.1094/PHYTO-12-18-0488-FI Attílio, LB, Filho, F. de AA M, Harakava, R., Da Silva, TL, Miyata, LY, Stipp, LCL 和 Mendes, BMJ (2013)。遗传
在本文中，我们描述了巴西联邦税务特别秘书处 (RFB) 2019 年的人工智能计划。RFB 涵盖巴西的海关部门和国税局，这两个领域都有人工智能计划。其中之一是全国范围内成熟的人工智能，其核心技术由 RFB 创建和开发：通过机器学习的海关选择系统 (Sisam)。在海关领域，我们还有其他正在生产的人工智能，如 Aniita 系统中的专家系统和 Iris 人脸识别系统。其他一些计划已部分实施、处于测试或开发后期。海关和国税局都有此类计划。越来越多的计划正处于起步阶段。
在本文中，我们描述了巴西联邦税务特别秘书处 (RFB) 2019 年的人工智能计划。RFB 涵盖巴西的海关部门和国税局，这两个领域都有人工智能计划。其中之一是全国范围内成熟的人工智能，其核心技术由 RFB 创建和开发：通过机器学习的海关选择系统 (Sisam)。在海关领域，我们还有其他正在生产的人工智能，如 Aniita 系统中的专家系统和 Iris 人脸识别系统。其他一些计划已部分实施、处于测试或开发后期。海关和国税局都有此类计划。越来越多的计划正处于起步阶段。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
数据收集自 69 家大型雇主，并对其中 25 家进行了访谈，目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括：(1) 72% 的雇主预测部分人力需求，(2) 36% 的雇主预测外部人力供应，(3) 59% 的雇主在过去 5 年开始进行此类预测，(4) 60% 的雇主考虑销售额，45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测，(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。其中包括 19 个案例研究，重点介绍报告单位的描述、预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包含数据收集工具和方法讨论。 (EM)
数据收集自 69 家大型雇主，并对其中 25 家进行了访谈，目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括：(1) 72% 的雇主预测了部分人力需求，(2) 36% 的雇主预测了外部人力供应，(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测，(4) 60% 的雇主考虑销售额，45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测，(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。其中包括 19 个案例研究，重点介绍了报告单位的描述、预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包含了数据收集工具和方法讨论。(EM)
数据来自 69 家大型雇主，并对其中 25 家进行了访谈，目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括：(1) 72% 的雇主预测部分人力需求，(2) 36% 的雇主预测外部人力供应，(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测，(4) 60% 的雇主考虑销售额，45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测，(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。包括十九个案例研究，重点介绍报告单位、其预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包括数据收集工具和方法讨论。（EM）
数据收集自 69 家大型雇主，并对其中 25 家进行了访谈，目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括：(1) 72% 的雇主预测了部分人力需求，(2) 36% 的雇主预测了外部人力供应，(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测，(4) 60% 的雇主考虑销售额，45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测，(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。其中包括 19 个案例研究，重点介绍了报告单位的描述、预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包含了数据收集工具和方法讨论。(EM)
LTY PMUtiz 应为任何损失承担责任，此类损失应... - DTSC
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