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World File Search System用于训练
从多磁性...
摘要背景：脑肿瘤细分在诊断和治疗计划方面有很大贡献。手动脑肿瘤描述是一项耗时且乏味的任务，并且根据放射科医生的技能而有所不同。自动化的脑肿瘤分割非常重要，并且不依赖于观察间或观察到。这项研究的目的是使从流体累积的反转恢复（FLAIR），T1加权（T1W），T2加权（T2W）和T1W对比（T1W对比度（T1CE）对比（T1CE）磁性结合（MR）序列的最高准确性或在MR上的组合，从而使MR的最高序列或pocorm pocol to pocol to pocol to pocol compoy 其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。结论：FLAIR MR序列被认为是单个MR序列上肿瘤分割的最佳选择，而整个四个MR序列的关节分割将产生较高的肿瘤描述准确性。
人工智能 (AI) 网络的 OSF 框架
AI训练网络是人工智能领域的重要组成部分。它是专门用于训练和优化AI模型的计算机网络系统。AI训练网络借助大规模数据集和优化算法，不断驱动AI模型的学习和进化，以适应不断变化的环境和需求。在AI领域，训练网络起着至关重要的作用，为深度学习、机器学习、神经网络等技术提供了强有力的支持和基础。AI训练网络的发展为AI技术的进步和应用奠定了坚实的基础，同时也促进了AI在各个行业的广泛应用和发展。
2024 年全球人工智能与数字体验调查
决策者担心数据问题会影响 AI 的成功。近四分之一的 AI 项目 (23%) 表现不佳，可能就是因为数据问题。尽管几乎所有领导者 (85%) 都表示，优质数据对于出色的 AI 至关重要，但 42% 的人表示，缺乏用于训练 AI 系统的高质量内部数据将阻碍他们在 AI 上进行更多投资。76% 的 IT、商业和公共部门决策者担心将合成数据 (而非真实数据) 用于 AI。安全性也令人担忧。许多人 (76%) 担心，由于他们的组织使用 AI，AI 会访问他们在公共领域的专有数据。
使用 Azure 机器学习实现负责任的 AI
误解认为，由于人工智能建立在严格的数学和统计范式之上，因此它是中立的，从这个意义上说是“公平的”。然而，人工智能是人类创造它的过程和决策、用于训练它的数据以及用于测试它的环境的产物。人工智能系统可能会在此过程中表现出不同的、有时是有害的行为。例如，训练数据通常来自社会和现实世界，因此它反映了社会对少数群体和弱势群体的偏见和歧视。通过表现出这些偏见，人工智能可以成为延续历史不公正的工具。如果人工智能影响人们获取就业、住房、保险、医疗保健或教育等相关服务的方式，这尤其有害。
联邦人工智能指南：......
透明度、可追溯性和可解释性是可信人工智能的基本要求。基于人工智能的决策和与人工智能系统的交互应该清晰可辨。为了保证遵守其他原则和基本人权，应以负责任和合法的方式披露人工智能的运作及其目的。此外，应在法律义务框架内披露用于训练或开发人工智能的数据集，以便进行监控。基于人工智能的决策过程应以这样的方式设计，即确保直接和间接受到影响的人可以追溯它们，并且行动方式也必须对专家可验证。这尤其适用于可能导致有伦理问题的人工智能决策的过程。必须考虑到，对于某些人工智能方法而言，可追溯性是一项根本挑战。
精益制造中的人工智能：数字化...
工业 4.0 有时被描述为一种竞争范式，但此后它既是一种智能工厂概念，又是一个国际品牌（Kagermann 和 Wahlster，2022 年），并将数字化置于高管、政府和政策制定者的首要议程上。工业 4.0 的基础是工业物联网 (IIoT) 的实现，它有助于捕获、存储和检索海量数据集，这些数据集可用于训练机器学习 (ML) 算法，以监控和优化生产过程，例如（Illian 等人，2020 年）。因此，ML 和人工智能 (AI) 尤其受到从业者和学者的关注（Arinez 等人，2020 年），从而导致希望进一步提高效率和生产力的组织广泛采用 AI。
PARICEK9JOURNAL_23052023.PDF
随着我们即兴发展和成长，该部门现在正准备将货币探测器和野生动植物检测器K9添加到国际路线中。货币探测器K9将通过将货币印在印刷过程中使用的墨水的签名气味来培训以检测货币。人工气味套件以及纯气味套件将用于训练过程。训练K9S的另一个重要领域是检测野生动植物文章，在该文章中，走私趋势进出该国非常重要。许多活的动物和鸟类以及稀有和威胁的物种都被走私到国外，因为它们的需求很高，因为它们是异国宠物的需求，并且由于包括食物，金钱，宗教，愉悦等的各种原因而被挖走。
前自由军空军基地信息指南
前自由军空军基地在 1943 年至 1945 年间曾用于训练 B-24 轰炸机飞行员。通过历史研究和实地考察，前自由军空军基地的一部分区域（称为双向飞靶射击场）已被确定为双向飞靶射击场。双向飞靶射击场通常由一个射击场（呈半圆形）和一个相关的安全扇组成，射击线上的士兵将双向飞靶抛向空中进行射击练习。已知或怀疑在射击场使用的物品是小型武器弹药和双向飞靶。与小型武器弹药和双向飞靶相关的危险可能仍然存在于该地产上。
引用发布版本（APA）：Rehm，M.，Pontikis，I。，＆Hald，K。（2024）。来自工业人类运动数据的自动信任估计
摘要 - 自动化的信任通常会通过交互后问卷进行评估。对于人类机器人协作，评估在反应过程中的信任水平是有益的，以将机器人的协作行为调整为用户期望。在本文中，我们研究了是否可以从可观察到的行为（例如与大型工业操纵者的互动）中估计信任。为此，我们在协作悬垂期间报告了两个任务的数据收集，大型切割件的运输和实际悬垂过程非常接近机器人。数据用于训练和比较不同的深度学习模型。结果表明，自动信任估计是可行的，它可以使用信任作为通知与机器人交互的参数。
数字双胞胎 - 人和物体的虚拟模型
有什么问题？云计算服务，软件和其他实施数字双胞胎的产品具有潜在的法律，道德和技术问题。根据专家的说法，对数据所有权和隐私的道德问题可能会导致公众信任较低。例如，如果一家制药公司未经同意出售了与数字双胞胎的健康相关数据，则可能会发生这种情况。当数字双胞胎用于决策时，数据质量或准确性等技术问题也可能会降低公众信心。例如，如果用于训练机器学习的数据不能准确反映患者人群的特征，则数字双胞胎的预测分析可能具有误导性甚至歧视性。