在2010年代中期引入推荐算法标志着社交媒体企业的转折点。能够分析用户行为和偏好,算法授权有影响力的人和在线品牌通过其引人入胜的内容吸引更多受众。这种转变导致了新型社交媒体成功案例的出现,这是有效的内容营销策略和有机影响者的种植所推动的。
因此,这些仍然是暴风雨的时期,这与新系统技术的出现相处。一年前,观察到荷兰必须采取措施才能掌握算法。同时,AI技术的动荡增长仍在继续。此外,生成AI的出现为通过新的AI应用程序进行了大规模实验提供了激励措施。在未来几年中,AI将与社会要素越来越深深地交织在一起。这是在规模和自然方面的结果,在更多和更新的风险中仍然难以评估。其长期影响也尚未完全理解。总的来说,到目前为止,国际政策响应已经决定性。它既关注传统的监督,又关注新的测试和控制形式,例如AI系统的安全性以及打击新的网络安全风险。同时
Deleuze和Guattari所建议的形象异常异常,毫无疑问地响起了强大的回响,并在其书籍中乘以其含义。作为一种代表,它立即表现为著名的黄蜂 - 有机系统的运动。作为一个修辞的例子,这听起来像是德勒兹(Deleuze)用来描述他如何对其他作者的个人解释的奇怪表达的新公式:“我认为自己是从后面带一个作者并给他一个孩子的作者”(在德勒兹(Deleuze)1995年,第6期引用)。作为一个工作方向,它表明放弃了将不同领域划分的区别,以便整体面对思想。哲学文献已经讨论了如何将不同的系统投入沟通中,而艺术家也探索了这些可能性,表现出了不可能的变化。但是,我想在德勒兹语境中讨论的观点从德勒兹的写作中移开,重点关注婚礼概念的创造力和创造的潜力,转向异常的晦涩面。在其最大的恶魔方面,这种畸变涉及德勒兹的整个哲学,这只是婚礼的两个部分之一。换句话说,我想暗示,德勒兹的内在哲学有可能成为Antoinette Rouvroy和Thomas Berns(2013)的新形式的社会控制形式的概念基础。完全误解虚拟和内在的危险越来越近,以及质疑这种特殊异常的婚礼呼吁我们注意的责任。因此,绝对内在的时代一方面,一个异常的婚礼仍然是一个婚礼,因此它涉及我们可以将Deleuze定义为“两个之间”的区域,这是一个不确定性的区域,也许是一个创造力的区域,也许我们可能会发现我们可能会发现Spspinozan Speeds Speeds或Nietzsschesschschschschschschschschschschschschschscheanements。另一方面,它是一个异常的,因此不能将其定义为两个不同和非熟悉系统之间不可分割性的条约;但是,一旦建立了这种非天然纽带,现实中的转变就开始了,抢夺了我们以单一意图认识到两个表演者的可能性。在这里,实际情况与虚拟相结合,将其等同于虚拟现实,可以访问耳机和键盘,社交网络和大数据。
在世界范围内,警察部门使用犯罪预测软件来预先预测并防止未来的罪行。预测性警务只是安全当局以及特殊的执法机构努力通过通过社会技术手段产生与未来相关的知识来使未来易于管理的众多方式之一。在进行预测性警务时,警察部门不仅会产生对未来的预期见解,而且会积极地塑造目前的介入。在本章中,我们将预测性警务分析为生产和塑造与犯罪相关的未来的社会技术过程。更确切地说,我们将预分法的警务分析为“翻译链”(Latour,1999:70)。这样做,我们追踪了犯罪预测的产生,从算法编程和数据输入到警察执行的数据:涉及许多认知翻译的过程 - 在不同的位置,但通常会及时接近。我们将预测性警务描述为一个由不同阶段组成的增量过程,专门针对基于德国的基于地方的犯罪预测软件。将这一过程作为“翻译链”,我们显示了一个较大的(认知)差距,该差距在预测过程的开始及其结束之间出现。在一个或多或少的无缝过程中,这一差距是由人类和非人类填补的,从相应警察总部的犯罪分析部门开始,并在预测的风险区域的街道上结束。我们收集了从11个警察部门,其中4个位于瑞士和7个在德国的定性数据。将预测性警务视为一系列翻译,使我们能够将其分析为一种富有成效的社会技术过程,该过程有时会以非线性方式进行。本章借鉴了一个有关我们在2017年至2018年间在德国和瑞士进行的犯罪预测软件实施和使用的研究项目。在数据收集时,所有部门都已经定期使用预测性警务工具,运行现场实验以确定是否使用和/或如何最好地实施此类工具,或者开发自己的工具。总共对警察主持人进行了62次半结构化访谈。这些官员从事各种角色,包括后台工作,
已经开发了国际高级电视和红外观测卫星垂直声音(ATOVS)处理套件(IAPP),以检索来自ATOVS测量结果的大气温度,湿度,大气总臭氧,大气总臭氧和其他参数。检索这些参数的算法包含四个步骤:1)云检测和去除,2)ATOV测量值的偏置调整,3)回归检索过程,以及4)非线性迭代物理检索。九(3 3 3)相邻的高分辨率红外音器(HIRS)/3点观测,以及先进的微波炉响起的单位-A观测值重塑为HIRS/3分辨率,可用于检索温度效果,表面皮肤温度,总大气的冰酮和微层面表面和同样的湿度,表面皮肤温度,总大气的沸腾的表面,以及同样。atovs profle检索结果通过root平方平方的差异来评估反射仪观察条件。在1 km垂直分辨率下温度的检索准确性约为2.0 k,在本研究中,在2 km垂直分辨率下的露点温度为3.0–6.0 K。IAPP现在可供全球用户用于处理实时ATOV数据。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的融合彻底改变了疾病诊断,为早期发现、提高准确性和个性化治疗提供了潜力。本文评估了各种 ML 算法在诊断多种疾病(包括心血管疾病、癌症、神经系统疾病和传染病)方面的有效性。通过分析关键的监督和非监督学习算法(如支持向量机、随机森林、神经网络和 K 均值聚类),本研究探索了它们在临床环境中的应用、优势和局限性。评估指标包括准确度、精确度、召回率和 AUC,用于评估这些算法的性能。本文还强调了人工智能诊断面临的重大挑战,例如数据质量、模型的可解释性、道德考虑以及与临床工作流程的集成。最后,它探讨了人工智能在疾病诊断中的未来前景,强调了深度学习、个性化医疗和人工智能与人类协作模型的进展。研究结果强调了人工智能在提高诊断效率方面的变革作用,同时也承认需要进一步研究、道德监督和监管框架以确保安全和公平实施。
摘要。本文旨在直接分析量子计算算法的能力,特别是 Shor 和 Grovers 算法,分析其时间复杂度和强力能力。Shor 算法使我们能够以比传统系统快得多的速度找出大素数的素因数。这对依赖于传统算法无法计算大素数素因数的经典密码系统构成了威胁。Grover 算法使我们的计算机系统搜索能力提高了一倍,这将对密码系统密钥和哈希的强力能力产生重大影响。我们还分析了这些算法对当今经典密码系统的影响,以及可以对安全算法进行的任何重大改进,以使其更安全。
1。简介:“晶格数量的公式。。。”输入Pick的公式,Dedekind总和,Ehrhart多项式和计算复杂性。。。。。。。92 2。预定。Polyhedra的代数。 引入了欧拉的特征和其他重要估值。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 3。 在有理多面体中为整数点生成函数。 与每个理性多面体一起,我们将合理的函数联系起来,并证明了劳伦斯 - Khovanskii – Pukhlikov和Brion的定理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。Polyhedra的代数。引入了欧拉的特征和其他重要估值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 3。在有理多面体中为整数点生成函数。与每个理性多面体一起,我们将合理的函数联系起来,并证明了劳伦斯 - Khovanskii – Pukhlikov和Brion的定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。100 4。生成功能的复杂性。有理多面体中整数点集的生成函数的生成函数具有“短”(在polyhedron的输入大小中)表示为有理函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 5。晶格点的有效计数。显示了在固定维度中计数整数点的多项式时间算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 6。存在“本地公式”。有理多主中的整数点的数量可以表示为多层面部面积的线性组合与系数与系数的线性组合,仅取决于脸部多层的局部结构。。。。。。。。。。。。。。。。115 7。组合Stokes的公式及其应用。a mcmullen的定理被证明,并获得了具有中央对称方面的晶格晶状体和晶格多型的明确公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。116
结果,他们必须能够获得高效、优质和有效的服务。不幸的是,由于皮肤科医生短缺问题日益严重,北美大多数患者的情况并非如此,平均等待专业医生的时间超过两个月。因此,越来越多的医疗专业人员提供皮肤科服务,以满足这种快速增长的需求。识别皮肤病变的性质在很大程度上依赖于护理提供者的专业知识。然而,由于皮肤图像分析和分类的复杂性,这个过程通常对即使是最有经验的专家来说也很有挑战性,因此会产生大量不必要的活检标本。患者接受侵入性手术的经济负担和身体创伤,再加上皮肤癌病例的低假阳性率,使得有必要采用新一代工具来支持准确的、基于证据的临床决策。人工智能如何支持这一日益增长的需求?利用技术的力量代表着对色素性皮肤病变的分析和诊断有了巨大的进步。人工智能 (AI) 技术有能力彻底改变医疗专业人员为患者提供最佳医疗结果的方式。机器学习能力成为战略技术盟友,可根据对数百万先前分类的病例的累积分析提供高度准确的决策支持。旨在与该领域的主要利益相关者密切合作的全球举措更好地展示了 AI 在皮肤病学中的实施潜力。可以通过该领域不同研究领导者的累积参与来研究和促进 AI 算法的力量和特异性,就像 ISIC 图像分类挑战赛所鼓励的那样。
拥有精确有效的监测系统来评估河流状态的重要性在于其预测和应对可能导致洪水和溢出的极端天气事件的能力。与水有关的灾难,例如山洪洪水,可能会对基础设施,经济以及最重要的是对人口安全的影响。因此,高级河流识别系统的实施成为SIT(首字母或首字母缩写)的战略优先事项。本报告旨在概述通过图像在河流识别领域使用的最新技术,方法和方法。通过对专业文献的审查,将探索使用计算机视觉,遥感,人工智能以及其他相关学科的河流检测和跟踪学科的最新进展。此外,将解决在其他地区和组织中实施类似系统的成功案例和最佳实践。最终,本文将成为为其河流识别项目寻找最合适和最有效的解决方案的起点。此处收集的信息将为理解基于图像的河流监测系统的计划和执行中必须考虑的可能性,挑战和关键注意事项提供稳固的基础,以确保人口和自然环境的安全和福祉。这些要素来自各种信息和经验的来源。基于图像的河流识别系统的实施项目测量河床并确定溢流的风险是在必须全面考虑几个要素的情况下设定的。