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发布 E - Physikalisch-Technische Bundesanstalt
2018年秋天，据目前所知，将会发生一件载入科学史册的事件。甚至有可能，不仅科学史会记录这一事件，文明史更会记录这一事件。自2018年秋季以来，国家计量机构以最大测量能力进行了数年甚至数十年的工作将签署并盖章：对国际单位制（Système International d'unités，缩写：国际单位制）。 （基本）单位将以如此根本的方式重新定义，以至于有必要谈论范式转变。告诉世界测量值的将不再是少数选定的基本单位及其所有历史情节、任意性和理想化，而是一系列自然常数。也就是说，“对象”与措施的每次具体化不同，它确实是不变的。目前有一个单位系统来确定自然常数的值，这导致了一个值得注意的情况，即自然常数的值永久变化，因为这些值反映了我们的测量可能性。未来，从 2018 年秋季开始，这种关系将发生逆转：单位将从
ureta，n。;冈萨雷斯（M。）； Bar，s。;蚊子Villarroel，S。； Hidalgo，P。; Cortés，J.P。; Sarabia，L。基于L 的算法的诊断能力
摘要：简介：乳腺癌是智利女性的第二个死亡原因之一，因此，早期诊断非常重要。 div>此外，鉴于乳房X线摄影应用的增加，需要新的可靠策略来加速病理的检测，因此这项研究的目的表明，人工智能（AI）的使用有效地检测了恶性病理。 div>目的：通过审查2022年至2023年间在沙漠健康中心拍摄的乳房X线照片，评估AI在检测恶性病理学中的诊断能力。材料和方法：这项研究是由人工智能进行的为此，使用了在Python中编程的Google Collacon，Microdicom可视化器和图像登山者之类的工具。 div>结果：从经过修订的女性患者的总共100张乳房X线摄影图像中，获得了12个结果。 div>讨论：从编译后的乳房X线照片的处理中，可以指出的是，在大多数情况下，人工智能能够检测和定位发现结果，因此该算法确实实现了其作为支持诊断的工具的目的，即使有改进算法的空间。 div>结论：获得的结果表明，随着该技术的完善，AI是制定决策，提高诊断精度和优化工作流程的工具有效的，以减少误报和负面，而后者是避免减少错误诊断的最重要的。 div>
2全球会议 - 脱碳印度（GCDI '25）
博士Aun Muley，S。教授Govindan Paraceil，Unive。美国南佛罗里达州教授pradeep hadar，Unive。 美国南佛罗里达州博士我不确定这是真的。圣卡塔特，大学。 美国中部，美国教授Gaurav Sant，美国人类教授Ajay K Laii，Unive。 加拿大教授宾夕法尼亚州立大学的萨尔马·维皮迪。 一位博士美国索尔夫董事长纳文·曼乔兰姐妹副总裁。 Vicram Rao，RTI Energy Consortium，美国博士AFZAL，GTI Energy，美国教授Tasoss Karayiannis，布鲁内尔大学伦敦博士奥斯丁高级研究科学家Pradeep，一位教授P Aravind，荷兰先生瑞典教授卡塔尔大学。 Ahalish Unive，沙特阿尔维亚博士桑布吉（Sambhji），许多，利物浦大学，英国教授约翰·所罗门（John Solomon），美国杜斯基吉大学美国南佛罗里达州教授pradeep hadar，Unive。美国南佛罗里达州博士我不确定这是真的。圣卡塔特，大学。 美国中部，美国教授Gaurav Sant，美国人类教授Ajay K Laii，Unive。 加拿大教授宾夕法尼亚州立大学的萨尔马·维皮迪。 一位博士美国索尔夫董事长纳文·曼乔兰姐妹副总裁。 Vicram Rao，RTI Energy Consortium，美国博士AFZAL，GTI Energy，美国教授Tasoss Karayiannis，布鲁内尔大学伦敦博士奥斯丁高级研究科学家Pradeep，一位教授P Aravind，荷兰先生瑞典教授卡塔尔大学。 Ahalish Unive，沙特阿尔维亚博士桑布吉（Sambhji），许多，利物浦大学，英国教授约翰·所罗门（John Solomon），美国杜斯基吉大学美国南佛罗里达州博士我不确定这是真的。圣卡塔特，大学。美国中部，美国教授Gaurav Sant，美国人类教授Ajay K Laii，Unive。加拿大教授宾夕法尼亚州立大学的萨尔马·维皮迪。一位博士美国索尔夫董事长纳文·曼乔兰姐妹副总裁。 Vicram Rao，RTI Energy Consortium，美国博士AFZAL，GTI Energy，美国教授Tasoss Karayiannis，布鲁内尔大学伦敦博士奥斯丁高级研究科学家Pradeep，一位教授P Aravind，荷兰先生瑞典教授卡塔尔大学。 Ahalish Unive，沙特阿尔维亚博士桑布吉（Sambhji），许多，利物浦大学，英国教授约翰·所罗门（John Solomon），美国杜斯基吉大学
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测