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医疗技术领域的人工智能神话与事实
FDA 和医疗器械行业认识到全球统一的方法来监管支持 AI/ML 的设备的价值。2021 年，FDA、加拿大卫生部和英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 联合发布了一份文件，其中确定了 10 项指导原则，这些原则可以为良好机器学习规范 (GMLP) 的制定提供参考。GMLP 支持开发安全、有效和高质量的人工智能/机器学习技术，这些技术可以从实际使用中学习并可能提高设备性能。
欧洲经济领域的二氧化碳捕获，运输和存储的主要当前法律和监管框架
二氧化碳（CO 2）捕获，运输和存储（CCT）系统的关键作用将在缓解气候变化方面发挥作用，要么通过将CO 2从大气中删除并永久性地存储并避免通过点源产生的CO 2排放，尤其是从难以实现的septors（例如，从难以实现的阶层）运输（例如，驱动器）（例如，浪费）（例如，浪费）（例如，浪费）。尽管CCT准备从技术角度实施，但可以进一步改善其实施和法规所需的法律和监管框架。在本文中，我们总结并批判性地讨论了《东北大西洋海洋环境公约》的规定（“ OSPAR公约”），伦敦协议以及欧洲CCS和ETS指令的规定。侧重于欧洲经济区，我们重点介绍了CCT的大规模部署，应应对现有的差距和障碍。此外，随着CO 2运输和地质存储的法律格局正在迅速发展，我们概述了近期澄清现有立法方面的澄清以及欧洲委员会在该领域提出的新建议的摘要。
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
传感器及智能化仪器仪表在重点领域的应用
林德会 天信仪表集团有限公司 DOI:10.12238/jpm.v3i5.4925 [摘 要] 传感器一般由被测量的敏感元件、信号输出的特殊转换元件以及对应的电子线路几部分所构 成。智能仪表技术是一门集单片机、仪表控制技术、自动化技术、电子学等诸多学科的技术。随着信 息技术的不断发展与进步,为传感器以及智能化仪器仪表提供了较大的帮助。传感器以及智能化仪器仪 表逐渐引入自动化、电子信息、计算机、通信等不同领域中,由于计算机技术、微电子技术的飞速发展, 仪器仪表的智能化发展已拥有广阔的市场发展前景。目前,已经逐渐引起相关领域研究人员的高度重 视。本文主要围绕传感器及智能化仪器仪表发展现状以及在重点领域的应用展开全面阐述。 [关键词] 传感器；智能化仪器仪表；应用 中图分类号： TP212.6 文献标识码： A The application of sensors and intelligent instruments in key areas Dehui Lin will Tianxin Instrument Group Co., Ltd [Abstract] The sensor is generally composed of the measured sensitive element, the special conversion element of the signal output and the corresponding electronic circuit.Intelligent instrument technology is a set of single chip computer, instrument control technology, automation technology, electronics and many other disciplines.With the continuous development and progress of information technology, it has provided great help for sensors and intelligent instruments.Sensors and intelligent instruments and instruments are gradually introduced into automation, electronic information, computer, communication and other different fields, due to the rapid development of computer technology, microelectronics technology, the intelligent development of instruments and meters has a broad market development prospect.At present, it has gradually attracted great attention from researchers in related fields.This paper mainly focuses on the development status of sensors and intelligent instruments and their application in key areas. [Key words] Sensors; intelligent instrumentation; application 前言
医疗技术领域的人工智能
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现遍及多个行业，改变了从医疗保健到交通运输等各个领域。人工智能最近备受关注，但对美国食品药品管理局 (FDA) 或医疗技术行业来说，这并不是一个新概念。医疗技术行业的人工智能进步在通过创新护理、降低医疗成本和改善患者治疗效果来改善患者生活方面发挥着重要作用。支持 AI/ML 的医疗设备受 FDA 监管
Seeloz和Digital Enterprises建立了一种变革性的AI合作伙伴关系，以彻底改变卡塔尔的能源领域
这种合作标志着卡塔尔数字化转型之旅的关键步骤，利用Seeloz的强化学习自动化（RLA）平台和Microsoft的尖端云和AI基础架构创造了自主优化引擎来创建能量价值链，资产管理和生产工作流程。Energizeai旨在通过在每个决策层部署AI驱动的智能来消除效率低下，降低运营成本和防止未来的卡塔尔能源生态系统。
灵活认证领域服务列表 标准：15189 和 17025 OE：FG16
曲霉菌 BAL 活检 DNA qPCR 曲霉菌 qPCR/002 实时热循环仪 ** 2018 是 是 球孢子菌活检 DNA、脑脊液、血清、BAL qPCR 特定 qPCRs/002 实时热循环仪 ** 2019 是 是 赛多孢子菌活检 DNA、脑脊液、血清、BAL qPCR 特定 qPCRs/002 实时热循环仪 ** 2021 是 是 检查类型：
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
NASA项目将航空货物和航空出租车的航班整合到国家空域 高性能的可编程光子芯片可以改变雷达和通信系统 超宽带光子芯片促进光学信号重塑高速数据传输 工程学中的AI：研究人员讨论领域之间的协同作用
这意味着远程飞行员将需要新的自动化和决策支持系统才能操作飞机，因为他们不能依靠眼睛并从驾驶舱中查看。由于远程飞行员在地面上，因此他们需要一个可靠的通信链接，该链接允许远程飞行员与飞机交互并维护命令和控制。