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有关AI及其应用的研究论文
这是人工智能的应用，在该应用程序中，机器人自然地学习并通过经验变得更好，而不是被明确编程以执行特定的任务。一种称为“深度学习”的机器学习亚型使用人工神经网络来分析预测。机器学习算法有多种形式，包括强化学习，监督学习和无监督学习。在没有监督的情况下，无监督学习中的算法不会对分类信息作用。在监督学习中，从培训数据（输入项目和预期输出的集合）中推断出功能。应考虑的最佳选择是通过使用强化学习来进行适当活动以增加奖励的计算机来确定的。
有关AI及其应用的研究论文
这是人工智能的应用，在该应用程序中，机器人自然地学习并通过经验变得更好，而不是被明确编程以执行特定的任务。一种称为“深度学习”的机器学习亚型使用人工神经网络来分析预测。机器学习算法有多种形式，包括强化学习，监督学习和无监督学习。在没有监督的情况下，无监督学习中的算法不会对分类信息作用。在监督学习中，从培训数据（输入项目和预期输出的集合）中推断出功能。应考虑的最佳选择是通过使用强化学习来进行适当活动以增加奖励的计算机来确定的。
人工智能在社会科学中的应用
人工智能 (AI) 已成为社会科学领域的变革性工具，它提供了分析复杂社会现象、处理大型数据集和模拟社会行为的创新方法。本文探讨了人工智能在社会科学研究中的多种应用，包括行为分析、政策模拟、经济建模和文化研究。人工智能驱动的技术，如自然语言处理 (NLP)、机器学习和社交网络分析，使研究人员能够发现模式、预测趋势并深入了解人类行为和社会动态。此外，人工智能通过增强数据驱动的决策，为城市规划、健康分析和冲突解决等领域做出了贡献。尽管人工智能在社会科学中的应用潜力巨大，但它面临着挑战，包括算法偏见、对隐私的道德担忧以及对透明模型的需求。本摘要强调了人工智能在推动社会科学研究方面的前景，同时强调了解决其局限性以确保公平和道德结果的重要性。
奥里萨邦空间应用中心 (ORSAC)
地块编号，45/48（P），Jayadev Vihar，靠近 Gopabandhu 管理学院，Unit-16，布巴内斯瓦尔 - 751023，奥里萨邦，印度电话：+91 674 2303625，电子邮件； orsac2012@gmail.com / orsac.od@nic,in.网站：http://www.orsac.gov.in
新合作伙伴应用程序和常见问题
1。Fortinet的NSE（网络安全专家）认证计划。Fortinet NSE提供了一项全面的课程，涵盖了网络安全的基本和高级方面。从入门级课程到专家级认证。2。Fortinet交易注册。Fortinet交易注册通过为合作伙伴提供特定潜在客户的销售工作的保护，从而为合作伙伴提供好处，并确保如果获得批准，他们将获得关闭交易的优先级。3。进入Fortirewards。一个激励计划供合作伙伴赚取您的交易$$，Fortirewards计划使您能够为批准的Fortinet活动赢得积分。Fortirewards计划已集成到Fortinet Partner Portal中，并直接与您的Fortinet Portal用户ID绑定。4。独家访问Fortinet Events
申请费为 $（支票或汇票），支付给“普特南县人事部”，并且必须附上写好地址并贴好邮票的信封。
职责：这是专业级别的工作，负责在地方层面设计和实施一个或多个系统，以识别与安置在家庭外环境中的高风险/高需求儿童。职责包括建立系统以优先处理高风险案例、组织服务和服务提供商、创建对话并为这些儿童在其家乡社区制定策略。职责要求为这些高风险/高需求儿童和家庭建立和维护单一访问点和提供商问责制，以协调社会服务、心理健康和青年局服务。工作在心理健康主任的总体指导下进行。监督他人通常不是该职位的要求。根据需要执行相关工作。
申请费为 $（支票或汇票），支付给“普特南县人事部”，并且必须附上写好地址并贴好邮票的信封。
职责：在社会服务和精神健康专员或副专员的直接监督下，此类职位的任职者通过确定研究指导实践、制定保真度衡量标准和标准化服务绩效衡量标准，致力于改善和重新构建健康、精神健康、药物滥用和智力/发育障碍服务的整合。任职者必须熟悉合同精神健康计划和计划运营的各个方面，包括客户服务、财务、许可和物流。该职位的特点是通过评估、培训和指导与当地供应商进行广泛接触，最终目标是增加服务。协调员从质量改进框架直接与精神健康、药物滥用和 ID/DD 系统内的机构合作，以促进有效利用国家最佳实践标准、综合数据和协作。根据需要执行相关工作。
无人机应用程序 - 促进 -
近几十年来，对粮食生产和消费的需求不断提高，使当代农业部门比以前更加重要。无人机是学者，农艺学家，农业工程师和农民的快速发展和有效的方式，可以精确计划和监督当前和未来的发展，同时在可持续的农业管理平台中简化农业运营。一个繁忙的科学领域，未来方向的可能性很高是智能农业，它使用强大的数据分析来获得有关农作物和田地的洞察力知识。使农业专家能够专注于现在可用的资源和方法来增强农业业务，但精密农业在提高可持续性标准方面起着至关重要的作用。无人驾驶汽车也称为无人机，它整合了先进的数据模型，人工智能，通信和信息技术，以及高度技术创新，例如定位系统，遥控传感器系统以及土壤和作物检测软件以及可变速率技术，是精确农业的最新用途之一。因此，可以使用无人机进行一系列园艺农业运营，包括作物和托儿所的监视，早期的害虫和疾病鉴定和补救，并绘制该领域的作物发展评估。
用于...
摘要：乳腺癌是乳腺组织中发生的一种肿瘤。它仍然是全球最普遍，最威胁生命的疾病之一，成为女性与癌症相关死亡的第二大主要原因。乳腺癌开始于恶性细胞和癌细胞开始从乳腺细胞生长。自我测试和定期临床检查有助于早期诊断，并显着提高生存机会。早期诊断乳腺癌很小而没有扩散，可以使疾病更容易治疗，从而增加了患者的生存机会。由于乳腺癌检查的医学重要性，已经开发出计算机辅助检测方法来检测异常情况，例如钙化，质量，建筑扭曲和双侧不对称。微钙化不过是乳房组织中的微小矿物沉积物。它们看起来像小白色斑点。它们可能是癌症引起的，也可能不会引起的。这是乳腺X线照片难以进行乳腺癌检测的原因之一，因为乳房X线照片的结果差异很大，具体取决于患者的年龄，乳房密度和存在的病变类型。乳房密度可能导致恶性区域的对比度差异，并可能导致不正确的结论。我们的研究描述了一种自适应中值滤波器的AI方法，该方法执行空间处理以确定图像中的哪些像素受噪声影响。要在不同阶段检测肿瘤，我们使用具有不同学习技术的神经网络来获取高斯混合模型（GMM）分割。人工神经网络（ANN）模型基于卷积神经网络（CNN），作为输入数据，我们选择了260张乳房X线照片图像，将它们分为三类：正常乳房X线照片，乳房X线图和乳腺X光检查和癌症。在训练过程之后，我们使用了名为RESNET50的CNN模型来比较结果。由于处理能力较低，我们选择了一个小数据集。我们的结果表明，与高斯混合模型分割相比，具有3*3卷积层的CNN模型的性能更好。
申请编号 34352-28625 农村医疗复原力计划资助机会修正案 1
如果本赠款合同的其他条款允许报销货物、材料、供应品、设备或合同服务的费用，则此类采购应在竞争基础上进行，包括在切实可行的情况下使用竞争性投标程序。受赠方应保留根据本赠款合同支付报销的每次采购的依据文件。在确定使用竞争性采购方法不切实际的情况下，支持文件应包括该决定和使用非竞争性采购的书面理由。如果受赠方是次级受赠人，则受赠方在根据联邦奖励采购财产和服务时应遵守 2 CFR §§ 200.317-200.327。受赠方在根据本赠款合同购买任何设备之前应事先获得州的批准。