XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemACHI
机器学习方法估算食物卡路里
当前生活方式肥胖和不良节食习惯导致的健康问题使得监测卡路里摄入成为必要。例如，评估食物的卡路里值对于糖尿病患者控制体重和控制其他慢性疾病至关重要。相反，大多数常用的卡路里控制机制，如估算卡路里含量或在复杂膳食中使用营养图表，不仅繁琐，而且容易出错。这反过来证明了需要由技术和自动化驱动的系统，在这些系统中，卡路里估算几乎不需要用户付出任何努力。当今时代还见证了计算机视觉和深度学习的进步，这有助于更好地应对上述挑战。卷积神经网络是一种以图像识别而闻名的深度学习模型，其众多应用之一是从图像中识别食物，并取得了巨大的成果。CNN 有助于根据某些视觉特征（例如纹理颜色和形状）识别食物，结合食物的体积估计，它们甚至可以帮助计算各种盘子的卡路里含量。因此，出现了比节食系统更方便的卡路里估算应用程序，节食系统需要粘贴食物图片并查询食物的卡路里含量，而满盘没有分量，图像可用于估算卡路里。
agnusfemina®专业信息
作为月经期的节奏疾病的原因之一，考虑 - 试验综合征和胸痛，永久性或潜在的高酸性血症。含有纯羊肉水果（Vitex agnus-castus）的水含量提取物，可以降低催乳素水平。是一种作用机理，已知对多巴胺受体的激动作用。有迹象表明对阿片类µ和κ受体以及孕激素受体的影响有助于KEU泥浆的整体作用。每天30-40 mg药物的水 - 乙醇提取物已被证明有效；这对应于每天胶片的agnusfemina。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
sildeagil®专业信息
心血管危险因素在开始进行任何勃起功能障碍治疗之前，应考虑到治疗医生的患者心血管状况，因为性活动与某些心脏风险有关。由于其血管舒张特性，西地那非导致血压略有暂时降低（请参阅第5.1节）。在开处方之前，医生应仔细考虑这种膨胀效果是否会损害某些潜在疾病的患者，尤其是与性活动结合使用。对污染物质敏感性增加的患者，左心室流出道阻塞的患者（例如，） B.主动脉狭窄，肥厚性阻塞性心肌病）或罕见的多系统萎缩综合症患者，该患者表现为自主血压控制的严重疾病。对污染物质敏感性增加的患者，左心室流出道阻塞的患者（例如，B.主动脉狭窄，肥厚性阻塞性心肌病）或罕见的多系统萎缩综合症患者，该患者表现为自主血压控制的严重疾病。
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。
孟买陆军公立学校教师招聘申请
7. 接受过 NCC、童子军、音乐/艺术、戏剧或其他此类活动的培训，请注明级别、地位/所取得的熟练程度………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 8. 获得过优秀奖学金？如果是，是什么？ ____________________________________ 9. 您能流利地读写和说哪些语言。 (a) _________________ (b) ______ _______ (c) _____ __ 10. 写过任何书籍/文章吗？如果有，请注明其标题/发表在哪些杂志上？ ________________________________________________________________ 11. 经验：（截至 2025 年 4 月 1 日）从您的任命开始，按时间顺序填写详细信息
阿尔·加扎利视角下的人工智能：连接自然资源与机器的概念
* 通信地址：hazizah2103@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 的快速发展引发了人们对人工智能在模仿人类认知能力方面的局限性和潜力的质疑。这项研究旨在将 Al-Ghazali 思想中的 nafs（灵魂）概念与现代人工智能的发展联系起来。本研究采用比较方法和定性方法。使用内容分析技术分析数据，以确定 Al-Ghazali 的 nafs nathiqah（理性）概念与人工智能之间的异同。分析的重点包括这两个概念的潜力、局限性和伦理含义。Al-Ghazali 强调了理性在获取知识和发展技术方面的重要性。然而，Al-Ghazali 也意识到人类理性的局限性，即它无法完全理解现实的本质。人工智能虽然能够模仿 nafs nathiqah 的某些方面，但仍然存在根本差异。人工智能基于算法和数据运行，而 nafs nathiqah 涉及意识、直觉和理解意义的能力。人工智能具有改善人类生活质量的巨大潜力，但需要以合乎道德和负责任的方式开发和使用。Al-Ghazali 关于 nafs 的思想可以为理解人工智能的潜力和局限性以及其使用的道德影响提供见解。摘要
机器学习在自动代码检查中的作用 - 系统文献评论
摘要：建筑设计必须遵守众多代码，法律和法规。实际上，尽管有可用的自动代码检查工具（ACC）和该领域的广泛研究，但检查给定设计是否符合所有相关的监管要求仍然是一项手动和耗时的任务。为广泛的法规提供高度自动化解决方案的全面检查系统仍然是一个遥远的目标。最近的研究强调了吸引高级技术（例如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP））以增强ACC能力的潜力。因此，这项工作旨在审查在代码合规性检查中实施ML技术方面的最新进步，识别知识差距并提出未来的研究方向。通过实施系统的文献综述方法，我们确定了域内的三个关键研究领域：处理监管文本，处理设计信息和整体检查机制。现有的努力使用各种ML算法来探索这些领域的每个领域，以提高其有效性。尽管取得了显着进步，但由于法规的复杂性，法律文本的歧义和培训数据的稀缺性，挑战仍然存在，所有这些都限制了提出的方法的可扩展性。此外，虽然ML通过从数据中学习而不是依靠硬编码规则来增强灵活性，但它引入了对建筑许可至关重要的决策过程中的不确定性。评论强调了混合方法的潜力，这些方法结合了基于规则的系统和ML模型的优势，以有效解决这些挑战。