XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软计算
2689-5315第7卷，第4期，2024年（第47-57页）
摘要：解决问题的传统方法，称为硬计算，其能够准确处理现代数字技术和现实世界问题的能力有限。软计算是一种较新的范式，通过利用多价值逻辑和人类知识来有效地解决复杂的非线性问题，从而提供了一种更通用的方法。与硬计算不同，软计算可以有效地处理不精确的数据和不确定性。这种方法已成功地在包括科学，工业和医学领域在内的各个部门应用，提供了更准确的结果。软计算对革命解决问题的技术的贡献有益，可以忍受不精确，不确定性和语言变量，并为复杂问题提供近似解决方案。
SUMITRA MUKHOPADHYAY - 加尔各答
IEEE 仪器和测量学报 应用软计算，Elsevier 信息科学，Elsevier 应用专家系统，Elsevier 微系统技术，Springer
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
引用：Rajagopal S、Rajkumar S、Subramaniam S、Soangra R。先进计算解决方案在医疗保健系统中的应用 - 第 3 部分。Open Biomed
软计算解决方案集成了医疗物联网 (IoMT)、移动计算、医学图像处理、生物信号处理、网络安全、加密和医疗保健应用的网络安全。基于软计算的服务广泛应用于医疗保健行业，用于疾病诊断和预测、健康数据分析、药物发现和开发等。各种软计算技术与新兴的基于 IoMT 的区块链技术的系统集成对于改善远程患者健康监测、决策和关键医疗数据安全具有巨大潜力。此外，软计算解决方案可以解决几个问题，例如提高用户依从性所必需的数据的严重限制。此外，这些问题还包括资源限制、传输可靠性、安全性和不同平台之间的互操作性。此外，还存在许多挑战，如医疗保健系统与移动平台的集成、异构网络上的实时连接、安全性、隐私等。我们当前的医疗保健系统应对当前形势的能力主要依赖于先进的医疗技术，例如远程医疗、聊天机器人、人工智能 (AI)、人工智能 (AR)、虚拟现实 (VR) 和远程医疗 (AR)，以构建以患者为中心的安全医疗保健系统。因此，本期专题关注计算领域的最新发展
“ VLSI和纳米级设备设计与仿真”（Hybrid- ...
关于IIIT Bhagalpur印度信息技术研究所Bhagalpur（IIIT Bhagalpur）是国家重要性研究所，MOE（MOE早些时候），政府。在公私伙伴关系（PPP）模式下的印度。Bhagalpur是印度比哈尔邦恒河南岸的历史重要性城市，并被称为丝绸之城。该研究所正在积极探索在印度制造计划下开发国家所需的技术干预措施。在Pradip Kr教授的能力领导下，该研究所取得了显着的进步。Jain，研究所的荣誉主任。在电子和通信工程系中，M.Tech在VLSI和嵌入式系统，信号处理和机器学习，微波炉和通信系统以及通信系统，信号和图像处理，生物医学工程，VLSI和微型微电子，RF和微波工程，IOT和Microwave Engineers，Iot＆Sensor，Iot＆Sextors，人工智能，软计算，软计算中。
利用选定的土壤类型开发预测加州红土承载力的模型
摘要 软计算方法用于创建估计红土加州承载比值的模型。软计算技术是一种寻找可证明的正确和最佳问题解决方案的算法。路面设计中使用的浸泡 CBR 值需要大约 96 小时才能完成测试过程。这可能既耗时又昂贵，因此研究人员需要寻找其他方法来获取它。各种研究都采用了人工智能技术，包括神经网络、遗传算法和支持向量机，来估计 CBR 值。虽然这些方法提供了潜在的好处，但它们也表现出某些缺点，例如对参数设置的敏感性、适应性受限以及难以理解潜在的关系。本研究提出了一种应对这一挑战的新模型，即人工神经网络 (ANN) 及其混合模型 (ANFIS)。从洞穴中采集土壤样本，并对获取的土壤样本进行必要的测试。进行了指数、压实和加州承载比测试。开发了两种机器学习模型，即人工神经网络 (ANN) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)，用于预测红土的 CBR 值。这些模型在 70% 的数据上进行了训练，并在剩余的 30% 上进行了测试。两种模型都表现出令人满意的性能，但 ANFIS 模型表现出更高的准确性，这由更高的 R2 值 (0.98)、更低的 RMSE (0.11) 和更低的 MSE (0.33) 证明。这些结果表明 ANFIS 在捕捉数据中的复杂关系方面特别有效，并且是预测红土中 CBR 值的有前途的工具。关键词：软计算技术、加州承载比、指标属性、红土
德文德拉·库马尔·夏尔马博士
耦合 VLSI 互连中功率耗散的时间效应‖，国际信号、图像处理和模式识别会议论文集（ICCSEA 2012），2012 年 5 月 25-27 日，德里，计算机科学、工程和应用进展，智能和软计算进展，Springer Pub .，第 166 卷，2012 年，第 137-144 页。20. Devendra Kumar Sharma、BK Kaushik 和 RK Sharma，“耦合的定性优化