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与肺动脉温度相比，非侵入性温度计的准确性和精度：横断面研究
抽象背景：温度波动是重症监护病房（ICU）中患者状况的关键指标。侵入性方法对核心温度进行了更可靠的测量，但它们具有更大的并发症风险，从而限制了它们在大多数情况下的使用。这强调了研究评估非侵入性温度监测方法的可靠性的需求。目标：本研究旨在评估与肺动脉温度相比，四种非侵入性温度测量技术的准确性和精度，该技术被认为是金标准。设计和设置：我们在巴西的Belo Horizonte的Belo Horizonte的FelícioRocho联邦De Minas Gerais和医院FelícioRocho医院进行了ICU进行了横断面临床研究。方法：包括所有患有肺动脉导管的患者。我们同时记录了肺动脉，腋窝，口腔，颞动脉和鼓膜的温度。平淡的阿尔特曼图被用来评估不同温度测量的一致性。结果：共有48名患者，平均年龄为54岁。女性占样本的66.67％。与肺动脉温度相比，非侵入性方法的准确性和精度（平均和稳定偏差）为：腋窝（-0.42°C，0.59°C），口服（-0.30°C，0.37°C），tymbrane（-0.37°C），tympanic membrane（-0.21°C，-0.21°C，0.444444444444444444444444444444444444444444444444.44444444.44444444444444.4444444.444444444444.444444444444.44444444444444.42°C）。 （-0.25°C，0.61°C）。在非侵入性方法中，鼓膜膜测量被证明是最可靠的，其次是口服方法。值得注意的是，在体温异常（非等准体温度）的患者中，只有口服和鼓膜方法保持其准确性和精度。结论：与肺动脉温度相比，这项研究中评估的非侵入性温度计表现出可接受的认可和精度（在临床相关阈值0.5°C）中。
精准精密精益Accuracy Precision Lean
• 投资 500 万元建造污水处理设备，成为行业环保标杆 • 每年为教育、扶贫、慈善事业捐款。 • Invested 5M RMB to build up waste treatment facility, setting an example in China's needle bearing industry • Philanthropy being part of company culture, devoted to community charitable efforts.
评估数字病理学和人工智能对病理实验室诊断准确性和工作流程效率的影响。
作为病理实验室的一部分，数字病理学和人工智能解决方案和服务被认为是新的变革，因为它们提高了诊断和工作技术。数字病理学意味着通过对整个载玻片进行成像来数字化载玻片，并制作可重复使用的数字文件，这些文件可以轻松共享以进行远程咨询或综合数据管理 [1]。这种方法不仅可以更轻松地向患者和公众提供信息，还可以促进复杂诊断设备的开发和合作 [2]。机器学习方法，包括人工智能或 AI 和深度学习，都在诊断过程中得到更频繁的使用。这些技术旨在识别数字病理图像中的特定模式，并支持随后以更高的准确度确定疾病的分类 [3]。AI 也适用于病理学，
低功耗高精度近似乘法器使用...
摘要——本文提出了一种新颖的近似乘法器设计，该设计在保持高精度的同时实现了低功耗。所提出的设计利用近似高阶压缩器来降低部分乘积生成和累积的复杂性。通过放宽压缩器的精度要求，可以在不影响精度的情况下显著节省功耗。近似乘法器采用混合方法设计，结合了算法和电路级近似。所提出的近似乘法器适用于容错应用，例如数字信号处理、图像和视频处理以及机器学习。该设计展示了功率、面积和精度之间的最佳权衡，使其成为节能计算的有吸引力的解决方案。
人工智能对审计流程和准确性的影响：未来展望 Feny Fidyah 1*、Susanti Usman 2、Afrila Eki Pradita 3、Dyah Mieta Setyawati 4
1 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，fenyfidyah@staff.gunadarma.ac.id 2 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，susanti_usman@staff.gunadarma.ac.id 3 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，afrila_pradita@staff.gunadarma.ac.id 4 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，dyah_meita@staff.gunadarma.ac.id * 通讯作者：fenyfidyah@staff.gunadarma.ac.id 摘要：人工智能 (AI) 正在彻底改变审计流程，有望显著提高准确性、效率和风险管理。本文献综述探讨了人工智能对审计实践的变革性影响，并概述了未来前景。机器学习、自然语言处理和机器人过程自动化等人工智能技术正在集成到审计系统中，从而实现实时数据分析、异常检测和预测洞察。这些进步不仅增强了传统的审计方法，而且还引入了能够以前所未有的速度和精度处理大量数据的新方法。本文综合了当前的研究和行业趋势，强调了人工智能在应对审计挑战中的作用，包括欺诈检测、合规监控和审计质量提高。此外，它还研究了人工智能的采用对审计师的影响，强调了提高数据分析和人工智能技术技能的必要性。展望未来，本文讨论了潜在的未来发展，如人工智能驱动的持续审计、区块链集成和人工智能增强审计中的道德考虑。关键词：人工智能、审计流程、准确性、机器学习、未来展望介绍
使用CNN模型和超参数优化算法提高分类的精度
卷积神经网络（CNN）是一种广泛使用的深度学习模型，对于图像识别和分类任务特别有效。CNN的性能不仅受其建筑的影响，而且受到其超参数的严重影响。因此，优化超参数对于改善CNN模型性能至关重要。在这项研究中，作者提出了利用优化算法，例如随机搜索，使用高斯工艺的贝叶斯优化以及使用树状结构化parzen估计器进行贝叶斯优化，以微调CNN模型的超标仪。将优化的CNN的性能与传统的机器学习模型进行了比较，包括随机森林（RF），支持向量分类（SVC）和K-Nearest Neighbors（KNN）。在这项研究中使用了MNIST和Olivetti Faces数据集。在MNIST数据集的训练过程中，CNN模型的最低准确度达到97.85％，超过了传统模型，在所有优化技术中，最大准确度为97.50％。同样，在Olivetti Faces数据集上，CNN的最低准确度为94.96％，而传统模型的最高准确度为94.00％。在训练测试程序中，CNN表现出令人印象深刻的结果，在MNIST数据集上达到了超过99.31％的准确率，而Olivetti Face face Dataset的准确率超过98.63％，其最大值分别为98.69％和97.50％。此外，该研究还将CNN模型的性能与三种优化算法进行了比较。结果表明，与传统模型相比，将CNN与这些优化技术集成可显着提高预测准确性。
使用机器学习提高ADA的精度...
本文研究了机器学习在增强高级驾驶员辅助系统（ADA）中传感器融合准确性方面的作用。通过利用来自相机和雷达等多个传感器的数据，ML算法可以改善车辆定位，实时数据处理和决策精度。评论重点介绍了最近的研究，包括使用基于云的数字双胞胎信息和深度学习方法，从而减少了对象检测和分类的错误。此外，它解决了ADA中假积极和负面因素的持续挑战，并讨论了先进的ML技术对优化系统性能的影响。调查结果表明，ML驱动的传感器融合具有增强自主驾驶环境中ADA可靠性和安全性的巨大潜力。
引用本文：Sudhakaran G.人工智能减少口腔癌延误并提高准确性：近期事务。EJMO 2024；8（3）：378。
1. Vats R、Rai R、Kumar M。检测口腔癌：人工智能的潜力。Curr Med Imaging 2022；18：919-23。2. Ilhan B、Guneri P、Wilder-Smith P。人工智能在减少口腔癌诊断延迟方面的贡献。Oral Oncol 2021；116：105-254。3. Chapade A、Chhabra K、Reche A、Madhu P。人工智能在口腔潜在恶性病变诊断中的应用——当务之急。J Pharm Res Int 2021；33：83-90。4. Ilhan B、Lin K、Guneri P、Wilder-Smith P。通过成像和人工智能改善口腔癌治疗结果。J Dent Res 2020；99：241-8。