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负责任成像的人工智能（AIRI）
对于临床医生，AIRI将处理临床数据，例如实验室，生命值，患者病史和身体检查结果以及基于证据的适当性标准，以确定是否基于临床表明医疗图像是基于临床指示的，该算法可能会提供成像提供必要的诊断信息。在指示成像时，AIRI将帮助临床医生确定逻辑细节，例如哪种方式可以为放射科医生提供最多的信息阅读，例如是否指示了对比度的使用，以及是否指示了对比度，以及如何为患者做好准备，以提高期望提高合规性并减少重复扫描的需求。通过协助非放射学家临床医生做出这些技术成像决策，AIRI有可能减少不必要的扫描，最大程度地减少放射线暴露并降低医疗保健成本。
了解 AIRI//S：面向现代创新者的 AI 基础设施
©2022 Pure Storage、Pure P 徽标和 https://www.purestorage.com/legal/productenduserinfo.html 上的 Pure 商标列表上的标记是 Pure Storage, Inc. 的商标。其他名称是其各自所有者的商标。Pure Storage 产品和程序的使用受最终用户协议、IP 和其他条款的约束，可从以下网址获取：https://www.purestorage.com/legal/productenduserinfo.html 和 https://www.purestorage.com/patents
认识 AIRI//S：现代创新者的人工智能基础设施
©2023 Pure Storage、Pure P 徽标、AIRI、FlashBlade//S 以及 https://www.purestorage.com/legal/productenduserinfo.html 上的 Pure 商标列表上的商标是 Pure Storage, Inc. 的商标。其他名称是其各自所有者的商标。Pure Storage 产品和程序的使用受最终用户协议、IP 和其他条款的约束，可在以下网址获取：https://www.purestorage.com/legal/productenduserinfo.html 和 https://www.purestorage.com/patents
推出 AIRI™，一个完整的 AI 数据中心
© 2020 Pure Storage, Inc. 保留所有权利。Pure Storage、FlashBlade、AIRI 和“P”徽标是 Pure Storage 在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。NVIDIA 和 DGX 是 NVIDIA, Inc. 的商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。PS1178-01 07/2020
小型神经网络可以比人类更好地训练大型人工智能模型
新方法首先应用于计算机视觉领域——该团队成功提高了 3D 物体检测和识别的准确性。 AIRI 研究所和国立高等经济学院的科学家展示并通过实验证实了使用在高质量数据集上训练的小型生成模型进一步训练大型 AI 模型和解决 3D 检测问题的优势。该方法将适用于无人驾驶飞行器的开发，并将在未来更准确地确定物体的运动速度和方向、表面特性以及飞行器在空间中的定位。该文章已被最大的国际计算机视觉会议CVPR 2024接受。3D物体识别是预测和规划无人驾驶汽车路径的关键任务之一。为了解决这个问题，系统使用一组不同的读数来确定物体所在的区域（平行六面体）。然而，激光雷达等传感器并不总是提供有关深度的完整信息，因此也不能提供有关物体的 3D 位置的完整信息。在道路上，一个元素可能会被其他结构复杂的物体（例如一棵树或一辆行驶的汽车）完全或部分遮挡，这将对激光雷达的效率产生负面影响。俄罗斯科学家提出的方法证明，尽管激光雷达数据存在噪声且物体相互重叠，但可以更准确地确定物体的三维位置。在为期一年的研究过程中，该团队利用汽车行驶在城市街道上时获取的点云记录训练了一个小型生成模型。数据点是在三种情况下收集的：当物体完全在视野中时、当只有部分可见时、以及当物体被遗忘时。然后，使用点云配准 (PCR) 方法，即使基于一个小的可见片段，点云也可以与特定汽车和其他物体相关联。然后使用这个小而准确的模型（教师模型）来训练在具有许多复杂参数的噪声点云上运行的更大的神经网络（学生模型）。结果，神经网络显著提高了识别真实物体的准确性——该技术开始正确预测未来才能看到的周围物体的形状。 “我们开始与 OpenAI 的研究人员并行开展该项目，他们决定采用类似的方法处理文本，而我们的团队则专注于计算机视觉。有趣的是，这个想法本身和得到的结果对两个团队来说都证明了其价值，他们并没有直接互动就得出了类似的结论。我们看到了扩展计算机视觉方法的机会：例如，通过增加任务数量和每个模型的复杂性。是的，你可以教
适用于医疗保健和生命科学的简单、高性能人工智能
©2024 Pure Storage、Pure Storage P 徽标、AIRI、FlashBlade、FlashBlade//E、FlashBlade//S、Portworx、Pure1 以及 Pure Storage 商标列表中的商标是 Pure Storage Inc. 在美国和/或其他国家/地区的商标或注册商标。商标列表可在 purestorage.com/trademarks 找到。其他名称可能是其各自所有者的商标。
博茨瓦纳人工智能准备情况一览
摘要：本研究旨在深入了解博茨瓦纳的人工智能准备情况。该研究通过分析牛津洞察 2022-政府人工智能准备指数 (AIRI) 的二手数据得出。根据 AIRI 的数据，在接受调查的 181 个国家中，博茨瓦纳排名第 98 位。成功采用人工智能的主要缺点是：缺乏人工智能战略、支持变革的能力有限、技术部门不成熟无法支持创新、支持人工智能发展的技能不足、支持人工智能的技术基础设施不足、训练人工智能模型的数据不足，以及在公共部门发现的用例很少。尽管存在这些障碍，但该国仍在努力进行数字化转型，并且有改进的机会。该国的表现与地区同行相似甚至更好，但落后于中上收入群体的全球同行。因此，建议政府应从制定人工智能战略开始，为人工智能的采用设定愿景。
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Rita Spoons是计算机工程的完整教授（S.S.D. iinf-05/a“信息处理系统”）在意大利摩德纳大学和雷吉奥·埃米利亚（Unimore）的“恩佐·法拉利”工程系上。 是“人工智能研究与创新”（AIRI）互互操作中心的主任。 Rita Spoons于1965年3月13日出生于Modena。 与两个孩子，维多利亚和费德里科结婚。 在1989年获得了工程师专业的资格，并于1993年在博洛尼亚大学获得了电子和计算机工程博士学位，电子和计算机工程学博士学位。 在1991年在英国伦敦大学学院度过了一段时间。 从1993年到1998年，他在S.S.D. Ferrara大学担任研究人员的角色。 K05/A。 从1998年到2004年，他担任了ING-INF/05部门的Unimore副教授的角色。 自2005年以来，他一直担任全部教授的角色。 2023-2025期间也隶属于PISA的CNR IIT研究所。 治理和机构角色活动：对于意大利政府：iinf-05/a“信息处理系统”）在意大利摩德纳大学和雷吉奥·埃米利亚（Unimore）的“恩佐·法拉利”工程系上。是“人工智能研究与创新”（AIRI）互互操作中心的主任。Rita Spoons于1965年3月13日出生于Modena。与两个孩子，维多利亚和费德里科结婚。在1989年获得了工程师专业的资格，并于1993年在博洛尼亚大学获得了电子和计算机工程博士学位，电子和计算机工程学博士学位。在1991年在英国伦敦大学学院度过了一段时间。从1993年到1998年，他在S.S.D. Ferrara大学担任研究人员的角色。 K05/A。 从1998年到2004年，他担任了ING-INF/05部门的Unimore副教授的角色。 自2005年以来，他一直担任全部教授的角色。 2023-2025期间也隶属于PISA的CNR IIT研究所。 治理和机构角色活动：对于意大利政府：从1993年到1998年，他在S.S.D. Ferrara大学担任研究人员的角色。K05/A。 从1998年到2004年，他担任了ING-INF/05部门的Unimore副教授的角色。 自2005年以来，他一直担任全部教授的角色。 2023-2025期间也隶属于PISA的CNR IIT研究所。 治理和机构角色活动：对于意大利政府：K05/A。从1998年到2004年，他担任了ING-INF/05部门的Unimore副教授的角色。自2005年以来，他一直担任全部教授的角色。2023-2025期间也隶属于PISA的CNR IIT研究所。治理和机构角色活动：对于意大利政府：
书籍章节平均和时间分辨率的影响和影响对混合动力的充满活力，经济和技术问题的评估书籍章节基于机器学习的检测，对心血管疾病的检测使用ECG信号：绩效与复杂性Huy Pham 1，Konstantin Egoro
书章基于机器学习的检测，对心血管疾病的检测使用ECG信号：绩效与Complexity Huy Pham 1 , Konstantin Egorov 2 , Alexey Kazakov 3 and Semen Budennyy 3,4 * 1 Department of Computer Science, HSE University, Russia 2 AI for Medicine, Sber AI Lab, Russia 3 Applied Research Center, Sber AI Lab, Russia 4 New Materials Discovery Group, Artificial Intelligence Research Institute (AIRI), Russia *Corresponding Author: Semen Budennyy, Applied Research中心，俄罗斯莫斯科Sber AI实验室，于2023年10月26日出版，本书是Huy Pham等人发表的一篇文章的一章。在2023年7月在心血管医学的边境。（Pham H，Egorov K，Kazakov A和Budennyy S（2023）使用ECG信号基于机器学习对心血管疾病的检测：性能与复杂性。正面。心脏。Med。10：1229743。 doi：10.3389/fcvm.2023.1229743）如何引用本书章节：Huy Pham，Konstantin Egorov，Alexey Kazakov，精液Budennyy。使用ECG信号基于机器学习对心血管疾病的检测：性能与复杂性。in：心脏病学的主要档案。印度海得拉巴：录像。2023。©作者2023。本文根据创意共享归因4.0国际许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）的条款分发，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和再现，前提是原始工作被正确引用。
没有2024年
纳米纳维化，并在活动的所有合伙人，支持者和合作伙伴的贡献中促进了纳米式。纳米货币的前七个版本成功地结束了，平均有来自不同国家的1200多名参与者，以及60个主题研讨会和讲习班，拥有400多名演讲者和主持人。纳米技术领域的大多数国家领先的公共和私人研究参与者都参加了。遵循大流行期间采用的风格，将于2024年9月9日至13日举行的VIII版纳米文化版也将以混合形式举行。为了确保广泛的参与，大多数计划都将在网上和亲自进行。纳米纳维化将再次在罗马萨皮恩扎大学的民用和工业工程学院Sangallo的文艺复兴时期的回廊中举行。纳米货币化是参与微观和纳米技术研究和开发的广泛和多学科社区的全国参考事件，及其与所有应用领域中其他支持技术（KET）的集成。纳米编制一直是将学术界，研究和企业家系统融合在一起的独特且不可错过的机会，其目的是提出和交流创新的思想，转移知识，并促进知识和经验的整合。纳米invation 2024 Will：将在第八版纳米货币化中，PNRR动作的作用及其对研究，创新和工业生态系统的影响。