人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要:人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域,与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新,牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式,并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域,以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词:人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
摘要 本研究旨在利用足球特有的不同参数和人工神经网络 (ANN) 来估计赛季末球队的联赛排名。本研究评估了 2015/2016、2016/2017 和 2017/2018 赛季英格兰超级联赛 1140 场比赛中的抢断、传球次数(传中、前传和进球前传球)、比赛中控球次数、进球进攻时间和射门次数。通过分析前两个赛季(2015/2016、2016/2017)的数据,估计了 2017/2018 赛季的赛季排名。所有数据均已随机分离以进行训练和测试。联赛排名已用 0 和 1 进行数值建模。由于生成的值介于 0 和 1 之间,因此对于经过训练的网络,联赛排名是通过将该值乘以 100 得到的。根据研究结果通过训练和测试开发的 ANN 模型,英超联赛的训练、验证、测试和所有回归值分别为 0.99779、0.98123、0.96981 和 0.98769。根据这一结果,可以看出,射门次数、抢断次数、进攻时间和控球次数参数与英超联赛的其他参数一起决定了赛季末的球队排名。我们认为,使用 ANN 模型分析比赛可以为球队经理、教练、运动员和投注站提供快速而客观的结果。
1 比利希姆创新中心,METU Technopolis,安卡拉 06510,土耳其 2 恰卡亚大学,建筑学院,建筑系,安卡拉 06530,土耳其 3 阿克德尼兹大学,建筑学院,建筑系,安塔利亚 07070,土耳其 4 阿克德尼兹大学,技术职业高中,安塔利亚 07070,土耳其 重点:图形/表格摘要 人工神经网络和深度学习方法 估计结构不规则性的新方法 深度学习和图像处理方法在抗震建筑设计中的应用 图 A. 图形摘要目的:本研究的目的是通过使用深度学习和图像处理方法,创建一个不规则控制助手 (IC Assitant),它可以为建筑师提供有关结构系统决策是否符合抗震规定的一般信息,这些信息可在设计过程的早期阶段通过深度学习和图像处理方法进行。这样,在设计的早期阶段就能做出正确的决策,并防止在实施项目阶段可能发生的意外修改。理论与方法:在本研究中,我们提出了一个不规则控制助手 (IC Assitant),它可以为建筑师提供有关土耳其地震规范中定义的结构系统不规则性的一般信息,它是使用深度学习和图像处理方法开发的。PYTHON 是学术领域最常用的编程语言之一,PYTHON IDLE(集成开发和学习环境)用于创建应用程序。Image AI 工作库用于制作此软件产品。结果:向 IC 助手展示了以前没有给过机器的新计划,并询问这些计划中的结构系统是否按照地震法规的定义是规则的还是不规则的。结果表明,DK 助手可以成功地提供有关任何结构系统的规则性百分比的信息。结论:研究表明,深度学习和图像处理方法可用于在建筑设计过程的早期阶段发现结构不规则性。
1980 年,约翰·B·亚历山大上校在《军事评论》(Alexander,1980)上发表了一篇题为“新的精神战场”的挑衅性文章。该文章写于冷战期间,当时形势高度紧张,文章提到了长期传闻的苏联一项计划,即开发超自然技术的军事和情报应用(见Ostrander & Schroeder,1970),特别指出了美国军事情报领导层对所谓的“灵能缺口”的存在主义恐惧(例如Kaiser,2011,第 90 页)。亚历山大承认该主题及其建议可能具有争议性,因此为他的文章加上了副标题:“传送我上天吧,斯波克。”事实上,后来发表在《原子科学家公报》(Aftergood & Rosenberg,1994)上的一篇论文将亚历山大的工作称为“臭名昭著的”,并且总体上带有轻蔑和嘲笑的意味,但没有对他的思想提出任何实质性的批评。
CEGIS 衷心感谢尿素肥料厂有限公司 (UFFL) 董事总经理 Md. Saddat Hossain 和 Polash 尿素肥料厂有限公司 (PUFFL) 董事总经理 Engr. Md. Moazzem Hossain 的合作和协助。CEGIS 感谢 Ghorasal Polash 尿素肥料项目 (GPUFP) 项目总监 Md. Rajiour Rahman Mollick 的大力支持、指导和协助获取各种项目相关信息。本组织感谢 BCIC 的额外首席化学家 Paran Chandra Das 和执行工程师 Asif Iqbal 与研究团队的大力合作和联络。
RELIGION AND CULTURE...........................104 4.1 The traditional Akamba's worship of God...................................104 4.2 The belief in God (Ngai).............................................................110 4.3 The Akamba belief in spirits.......................................................112 4.4 Religious activities that are undertaken in the Akamba traditional宗教............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ 128 4.4.4魔术...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
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10.1.2。测试动物160 10.1.2.1。动物实验161 10.1.2.1.1。大鼠鱼油饮食161 10.1.2.1.2。 兔子中的胆固醇饮食161 10.1.2.1.3。 转基因小鼠中的胆固醇饮食161 10.1.3。 用心理药物治疗大鼠161 10.1.4。 清洁脑微剂162 10.1.5。 脑膜制剂的制备162 10.1.6。 大鼠基底猫神经元育种162 10.1.7。 从血液中清洁人血小板163 10.1.8血液清洁淋巴细胞163 10.1.9。 基因组方法163 10.1.9.1。 APOB-100转基因小鼠预防163 10.1.9.2。 Biglican转基因小鼠预防164 10.1.9.3。 基因多态性研究164 10.1.9.3.1。 血液样本,清洁淋巴细胞和提取DNA大鼠鱼油饮食161 10.1.2.1.2。兔子中的胆固醇饮食161 10.1.2.1.3。转基因小鼠中的胆固醇饮食161 10.1.3。用心理药物治疗大鼠161 10.1.4。清洁脑微剂162 10.1.5。脑膜制剂的制备162 10.1.6。大鼠基底猫神经元育种162 10.1.7。从血液中清洁人血小板163 10.1.8血液清洁淋巴细胞163 10.1.9。基因组方法163 10.1.9.1。APOB-100转基因小鼠预防163 10.1.9.2。 Biglican转基因小鼠预防164 10.1.9.3。 基因多态性研究164 10.1.9.3.1。 血液样本,清洁淋巴细胞和提取DNAAPOB-100转基因小鼠预防163 10.1.9.2。Biglican转基因小鼠预防164 10.1.9.3。基因多态性研究164 10.1.9.3.1。血液样本,清洁淋巴细胞和提取DNA