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传染病检测的新范式
人工智能（AI）正在彻底改变医疗诊断的问题的问题，该问题存在持久的问题，包括早期疾病，大量数据不足和诊断过程无效。本综述在开发ML技术方面表现出了很大的进展，包括蒙基太检测，结核病和癌症诊断。CNN在诊断方面表现出很高的效率；即使是临床医生的转移学习模型InceptionV3，也可以达到99.87％的诊断。作为保护隐私的解决方案，联合学习模型可在不增加单个数据的暴露范围的情况下提高诊断准确性，而从高分辨率技术（例如HIP-CT）得出的合成数据集（例如HIP-CT）通过改善模型构建和评估来帮助解决数据稀缺。基因组和代谢组整合的杂种有助于增强诊断准确性度量，尤其是对于Covid-19的复杂疾病，由于使用多种生物学信息的预后性能指标增加，因此对于Covid-19的复杂疾病。然而，即使在现代社会中，很少有问题出现：由于缺乏数据，尤其是对于罕见条件，该模型的概括是一个问题，并且大多数ML模型的计算能力需求提高了在低资源环境中实施的问题。融合了算法偏见和“黑匣子”概念的重大道德问题，这是一个可解释的AI（XAI）框架的必要条件，以提供医疗设施的可见性和信誉。开发中可能的方向，例如框架的标准化，增强计算支持以及不同领域的集成，提供了解决这些挑战的方法。解决时，这些挑战会通过ML技术告知的合适而可扩展的方法来改善全球医疗保健，这些方法与患者的需求保持一致，从而提供更好的实践，从而获得更好的健康。
简洁的语言范式（拍手），一个...
隔离一种方式，重点是理解或生产（例如，为了理解，fMRI：Binder等人。2000; EEG：Boulenger等。2011;用于生产。fMRI：Rizkallah等。2018; EEG：Rabovsky等。2021（EEG）。也值得注意的是，在神经影像学研究中主要检查的方式是理解的，而不是生产。例如，在fMRI中的两个荟萃分析中，对生产的研究最多属于包括理解的研究中的三分之一（Indefrey，2018； Walen Ski等，2019）。在本研究中，我们提出了一项框架工作，通过在同一试验中利用理解和生产来同时研究语言的两个方面：简洁的语言范式（CLAP）。进一步，我们将拍手与脑电图（EEG）结合在一起，鉴于它提供了具有出色时间分辨率的净神经元活动的直接度量，这是有用的
行业智能生产的范式转变4.0
第四次工业革命的出现，通常称为工业4.0，已经迎来了一个名为Smart Manufacturing的新时代。它在人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展所推动的驱动下彻底改变了工业生产。这些技术已经改变了传统的制造过程，为智能，自主和高效的工业系统铺平了道路。这项研究旨在探索AI和ML在将常规制造转变为智能制造中所扮演的积分作用。这种范式转变会提高生产率，降低成本和增强的竞争力。它探讨了他们的应用程序，从数据驱动的决策和预测性维护到与物联网（IoT）的集成。该研究还研究了现实世界中的例子，以说明这些技术的影响，同时解决挑战和道德考虑。但是，这种转变还带来了复杂的道德考虑因素，必须解决该技术的负责任和可持续性。此外，它设想了AI和ML时代对制造业的未来趋势和影响。AI确保制造业中的质量控制，其智能AI程序能够监视性能，跟踪机器输出和检测缺陷。AI和ML在制造业中的影响很大，本文强调了正在进行的深刻转变，在效率，定制和竞争力的新时代都引入了。
我们可以从加强学习范式中解放出AI吗？
i提出了1个反对银，辛格，普雷普和萨顿·西尔弗等人提出的假设的论点。（2021）：奖励最大化不足以解释与自然和人工智能有关的许多活动，包括知识，学习，感知，社会智力，进化，语言，概括和模仿。我表明，这种还原性的卢克鲁姆具有其智力起源，这是经济经济的政治经济学，并且与行为主义的激进版本重叠。我展示了为什么强化学习范式在某些实际应用中证明了其有用性，但它是智力的不完整框架 - 自然和人为的。智能行为的复杂性不仅仅是奖励最大化之上的二阶补充。这个事实对实际上可用，智能，安全和坚固的人工智能代理人的发展具有深远的影响。
冶金位置小册子2025第三届国际通信范式转变，嵌入式系统，机器学习
Ankita H Harkare（Shri Ramdeobaba工程与管理学院）*； Bhumika Amit Neole（Shri Ramdeobaba工程与管理学院）； Kalyani Bobde（Nagpur的Shri Ramdeobaba工程与管理学院）； Ishika Patne（Nagpur的Shri Ramdeobaba工程与管理学院）； Anshika Jain（Nagpur的Shri Ramdeobaba工程与管理学院）； Vaijayanti H Panse（Nagpur印度信息技术学院）
人类混合范式用于协作空中交通...
摘要 - 即使在人工智能（AI）方面的最新进展中，将基于AI的系统纳入空中交通管理（ATM）和空中交通管制（ATC），因此对ATM系统中的错误的容忍度极低，因此提出了显着的挑战。因此，我们建议在ATM中采用一种新型的人类混合（HAH）范式，强调了人类互动的协作方面和高安全标准。与人类组合范式中讨论的替代和增强概念相反，后者表达了人工智能和人类的角色被划分，我们更喜欢HAH范式，在该范式中，人类和AI系统作为集成单元协作以完成任务。在HAH范式下，ATM可以从ATCO判断，直觉和适应性的综合融合中，以及感知能力，计算能力以及对AI可以提供的细节的不懈关注。还研究了HAH的一些关键要素和设计原则，并且还提出了典型的以人为中心和关键的任务的空中交通冲突中HAH的例子。这些贡献是成功将HAH引入ATM/ATC的基本先决条件，并将有助于创建一个框架，以更好地理解和支持有效使用AI系统对ATM/ATC的使用。关键字 - 人类 - ai混合动力车，人类组合，空中交通管理，空中交通管制，基于AI的方法。
在精益和行业4.0范式相遇时，工作概况扩大和充实
整合行业4.0在精益制造商店的地板中正在重塑工作档案，强调任务的增加以及工人对各种技能的需求。仅执行专业任务的操作员的常规看法正在转变为一项操作员，它们被视为能够管理一系列活动的灵活生产资源。随附的灵活性需要增强和丰富工人在“数字精益店面”上承担的技能和责任。这项研究深入研究了“工作丰富”和“工作扩大”的不断发展的定义，通过精益制造业和行业4.0专家通过全面的Delphi研究辨别。对这些概念的调查具有理论和实际意义，因为它们是（重新）工作概况设计中的关键技术。理解他们当前的含义至关重要，因为它们有可能提高工人的动机水平，增强工作满意度，从而提高工作绩效和生产力。这种探索对于在（近）未来追求社会可持续的工厂至关重要，与行业4.0的变革性目标保持一致，并强调精益制造实践在塑造明天的劳动力动态方面所扮演的积分作用。
具有基于图的加密算法的新范式
在当代技术景观中，确保机密性是通过各种技能提出的最高关注点。密码学是一种科学方法，可以保护沟通免于未经授权的访问。在密码学领域内，已经开发了许多加密算法来增强数据安全性。认识到非标准加密算法应对传统攻击的必要性，本文提出了新颖的加密技术。这些方法利用特殊的电晕图，星形图和完整的两分图，并结合了某些代数属性来增强消息的安全传输。引入这些提议的加密计划旨在提高机密通信的安全级别，这些方案的某些应用程序在后面的部分中给出。
测试分子云范式从SNR G106.3+2.7
R。Alpharo 1，C。Alvarez 2，J。C. Art 3，D。Avila Royals Cup 6 6，A。Carramañana7，St。Casanova8，U.Cotsi 3，J.Cotsomi 9，St.Leon 10，E Hernandez 7，E Hernandez 7，B.L.Dingus 14，B.L.Dingus 14，M。A。Duvernois 10，K。Duvernois 10，K。Endel 15，K。Ergina 5，C。escino 5，t.10，k。escino，c。esc. esc. c。esc。A. Gonzalez Garcia 16，F。Garf 6，M。M. Conccert 6，J。 A. Goodman 15，St.Groetsch 17，J。P。Hüntemeyer17，St.Kaufmann 18，D。Kieda25，W。Lee6 6 6 6 19，H。LeóVargas1，J。T。Linnemann J. Martin-Castro 20，J。J. J. A. Matthews 21，P。Miranda-Romagno 22，J。 A. Monttes 6，E。一起9，M。Mostafaá27，M。Najafi 17，L。Nellen 23，M。U. Nice 5，L。Olivera 12，N。Omodei 13，C。D. Rho 24，D。Rosary 7，H。Salazar 9，H。Salazar 9，D。Salazar-Gallo 5，D。Salazar-Gallo 5，A。Sandaval 1，M.Shandaval 1，M.Sm. Smith 1，J。 声音19，R。W。Springer 25，Wang 17，Z. Wang 15，I。J。Watson 19，E。Willox15，S。A. Gonzalez Garcia 16，F。Garf 6，M。M. Conccert 6，J。A. Goodman 15，St.Groetsch 17，J。P。Hüntemeyer17，St.Kaufmann 18，D。Kieda25，W。Lee6 6 6 6 19，H。LeóVargas1，J。T。Linnemann J. Martin-Castro 20，J。J. J.A. Goodman 15，St.Groetsch 17，J。P。Hüntemeyer17，St.Kaufmann 18，D。Kieda25，W。Lee6 6 6 6 19，H。LeóVargas1，J。T。Linnemann J. Martin-Castro 20，J。J.A. Matthews 21，P。Miranda-Romagno 22，J。 A. Monttes 6，E。一起9，M。Mostafaá27，M。Najafi 17，L。Nellen 23，M。U. Nice 5，L。Olivera 12，N。Omodei 13，C。D. Rho 24，D。Rosary 7，H。Salazar 9，H。Salazar 9，D。Salazar-Gallo 5，D。Salazar-Gallo 5，A。Sandaval 1，M.Shandaval 1，M.Sm. Smith 1，J。 声音19，R。W。Springer 25，Wang 17，Z. Wang 15，I。J。Watson 19，E。Willox15，S。A. Matthews 21，P。Miranda-Romagno 22，J。A. Monttes 6，E。一起9，M。Mostafaá27，M。Najafi 17，L。Nellen 23，M。U. Nice 5，L。Olivera 12，N。Omodei 13，C。D. Rho 24，D。Rosary 7，H。Salazar 9，H。Salazar 9，D。Salazar-Gallo 5，D。Salazar-Gallo 5，A。Sandaval 1，M.Shandaval 1，M.Sm. Smith 1，J。声音19，R。W。Springer 25，Wang 17，Z. Wang 15，I。J。Watson 19，E。Willox15，S。
生物技术中的人工智能和机器学习：生化创新的范式转变
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在生物技术和生物化学中的融合正在推动范式转变，彻底改变这些领域的研究和应用。本综述探讨了 AI 和 ML 如何通过提高复杂生化过程的准确性、效率和可扩展性来重塑传统方法。关键进展包括 AI 驱动的基因组测序、蛋白质结构预测、药物发现和生物过程优化。在生物化学领域，AI 增强了高通量数据的分析能力，能够更好地预测化学反应，并支持代谢组学和蛋白质组学研究。AI 在个性化医疗（包括疾病诊断、药物基因组学和精准治疗）中的作用也得到了强调。虽然 AI 和 ML 带来了前所未有的机遇，但数据质量、模型可解释性和道德问题等挑战仍然是重大障碍。展望未来，AI 驱动的创新将进一步改变生物技术，促进跨学科合作和可持续的生化实践。本文深入探讨了这些进步、挑战和未来前景，强调了人工智能和机器学习在推动生物技术和生物化学向新领域发展方面的关键作用。