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使用人工智能预测心脏死亡
心脏死亡（SCD）仍然是一个紧迫的健康问题，每年全球数十万。遭受SCD的人之间的杂项，从严重的心脏失败到看似健康的人，对有效的风险评估构成了重大挑战。主要依赖左心室的常规风险层次，仅导致植入可植入的心脏逆变剂的适度效率用于预防SCD。回应，艺术智能（AI）对个性化的SCD风险预测和调整预防策略有望为个别患者的独特性专案。机器和深度学习算法具有学习复杂数据和定义的终点之间的复杂非线性模式的能力，并利用这些模式来识别SCD的微妙指标和预测指标，而SCD的预测因素可能不会通过传统的统计分析而明显。但是，尽管AI有可能改善SCD风险层次，但仍需要解决重要的局限性。我们旨在概述SCD的AI预测模型的当前最新图案，重点介绍这些模型在临床实践中的机会，并确定阻碍广泛采用的关键挑战。
心灵艺术家：用人类思维创造艺术快照
我们引入了 Mind Artist (MindArt)，一种新颖而高效的神经解码架构，可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近，使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展，但由于数据注释的稀缺，仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同，这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言，在离散 OT 理论下，我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系，从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外，所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构，能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中，从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。
利用人工神经网络预测定向金属沉积中的高度
定向金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的金属增材制造技术，其中零件是通过使用沿预定义轨迹移动的激光束融合注入的金属粉末颗粒来制造的。刀具路径通常包括曲线或边缘部分，机器轴需要相应地减速和加速。因此，局部施加的激光能量和粉末密度在沉积过程中会发生变化，导致局部过度沉积和过热。这些偏差还受到刀具路径几何形状和工艺持续时间的影响：先前的沉积可能会在时间和空间上影响相近的刀具路径段，导致局部热量积聚，并形成与使用相同参数沉积的其他段中产生的轮廓和微观结构不同的轮廓和微观结构，这是由于几何形状和温度相关的集水轮廓所致。为了防止这些现象，需要轻量级和可扩展的模型来预测可变刀具路径的工艺行为。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法来处理 Inconel 718 的工艺复杂性和多种刀具路径变化。考虑到先前定义的刀具路径，使用人工神经网络 (ANN) 来预测沉积高度。通过打印包含多个曲率和几何形状的随机刀具路径，生成了训练数据。基于训练后的模型，可以成功预测整个刀具路径的显著局部几何偏差，并且可以通过相应地调整工艺参数来预测。
在机器人技术中使用人工智能
1澳大利亚州AEMS系的硕士学生，乌克兰Kharkiv 2在现实环境中，显着提高了其生产率和适应性。AI已改变了我们生活的许多方面，从工业生产到家庭自动化，其影响不断增长。机器人技术中AI利用中当前成就的概述使我们能够确定该领域的收益，局限性和前景。
用人工智能重新想象类别管理
监督和无监督的机器学习（ML）在增强支出细分精度方面起着关键作用。无监督的ML简化了数据分类和清洁，而受监管的ML改善了用户输入和错误识别。监督机器学习的一个常见例子是PA；这使组织能够分析历史支出，同时合并来自各种来源的实时数据以预测未来的支出模式。这有助于在内部分析过程中更敏捷的决策。此外，NLP可以从非结构化的数据源（例如合同，数量和电子邮件清单）中提取有价值的见解，从而提高了支出分析的信誉和准确性。与NLP类似，大型语言模型（LLMS）可以通过标准化数据库中使用的文本来对数据进行分类非常有用。换句话说，LLM可以将花费转换为统一的语言，修复错别字和完全缺失的句子，这将使细分过程变得更加困难。
利用人工智能进行更相关的方法
政策研究所（IPS）成立于1988年，以提高人们对政策问题和善政的认识。今天，IPS是新加坡国立大学Lee Kuan公共政策学院（LKYSPP）中的思想坦克。 它试图通过战略审议和研究来培养对批判性国家兴趣问题的思想，前瞻性思维和巨大的观点。 它在分析中采用了多学科方法，并具有长期的观点。 它研究了新加坡人的态度和愿望，这些态度和愿望会影响政策制定以及外交和国际事务的相关领域。 研究所通过其会议和研讨会，封闭式讨论，出版物和对公众对政策的看法进行调查，与多元化的利益相关者与多元化的利益相关者互动。今天，IPS是新加坡国立大学Lee Kuan公共政策学院（LKYSPP）中的思想坦克。它试图通过战略审议和研究来培养对批判性国家兴趣问题的思想，前瞻性思维和巨大的观点。它在分析中采用了多学科方法，并具有长期的观点。它研究了新加坡人的态度和愿望，这些态度和愿望会影响政策制定以及外交和国际事务的相关领域。研究所通过其会议和研讨会，封闭式讨论，出版物和对公众对政策的看法进行调查，与多元化的利益相关者与多元化的利益相关者互动。
学生对在教育服务中使用人工智能使用的看法
摘要可以在当代条件下确定人工智能（AI）的意义（AI）和在高等教育中实施它的可能性。同时，由于他们代表了教育服务的最终用户，因此不能忽略学生对此的重要性。因此，这项研究的重点是在塞尔维亚学生样本中实施已经开发的AI教育量表（SCAIES）工具的学生概念。这是该八个因子仪器的首次实现，该工具被建模为一种反思性的层次结构结构，可以被视为其从理论方面的主要贡献。因此，从学生的角度来看，所有八个因素都积极而显着形成了AI在教育（UAIED）中的使用，而最大的贡献可能归因于传统教育的弱点，即教育，个性化学习和学生绩效预测中的情感分析。另一方面，最低的贡献可能归因于可能与有关AI使用以及控制，具体，课堂监控和视觉分析以及学生的成绩和评估领域有关的因素。还为高等教育机构提出了一些一般建议。关键字：人工智能，教育，学生，看法，服务。JEL分类：M31，i20
使用人工磁场和配备机器人激光的手臂进行超级kamiokande pmts表征探测用机器学习武装的顽固性BSM参数空间
这项研究引入了创新的机器学习（ML）辅助采样方法，旨在更有效地扩展标准模型（BSM）参数空间。Markov Chain Monte Carlo（MCMC）和Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等传统方法经常在高维，多模式空间中面临限制，从而导致计算瓶颈。我们的方法结合了积极训练的深层网络（DNN）和嵌套采样，动态预测更高的样子区域，以加速收敛并提高采样精度。这些可扩展的框架具有可扩展的框架，可以在高层物理学（HEP）研究中进行全面分析，以解决bsm compariete bsm commiate bsm commiate bsm compariate bsm compariate bsm comporiate comportiation comportiation comportiation。
使用人工智能（AI）的ASHRAE政策
人工智能（AI）是指计算机对人类智能过程的模拟。这些过程包括学习（获取知识和使用知识的规则），推理（使用规则来得出结论）和自我纠正。机器学习（ML）是AI的一个子集，涉及算法的开发，这些算法允许系统根据数据学习和进行预测。AI可以支持决策，自动化重复任务，并以超出人类能力的速度分析大量数据。
利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位