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使用 AI 自动化临床研究报告的应用程序
创建临床研究报告 (CSR) 高度手动且耗时，需要其他医学作者对表格中的数字、安全叙述和其他文档中的信息进行质量控制。CSR 的大量信息来自其他来源，例如协议、SAP、安全叙述、正文表格等。附录部分由 CRF、TLF 等构成。利用机器学习、自然语言处理和自然语言生成 (ML/NLP/NLG) 等新兴技术自动创建 CSR 将有效减少手动工作量。本文将讨论一种在工具中实现的机器学习算法。该工具旨在生成预填充的 CSR，其中包含来自协议、SAP 和其他来源的信息，并解释遵循 ICH-E3 指南的模板相应部分中的正文表格。这种方法可以为医学作者节省 70%-80% 的时间，使他们能够专注于讨论要点、研究结果的解释和结论。
使用 COMPASS® 压力软件自动进行压力校准
本技术说明是对基于 Q-RPT 的产品（包括 PPC3、PPC4、PPCH、PPCH-G、RPM4 和 E-DWT）进行产品不确定性分析。有关基于 Q-RPT 的空气数据校准参考 RPM4-AD 的单独不确定性分析，可在技术说明 7020TN10 1 中找到。上一段中列出的产品使用 Q-RPT 来测量压力。Q-RPT 是一种石英参考压力传感器，它使用一种机制将流体压力施加力转换为输出频率。虽然 Q-RPT 是目前最精确的压力测量仪器之一，但它们是传递标准，因此必须进行校准才能输出正确的压力。本指南重点介绍所使用的校准参考、Q-RPT 重现参考输出的能力以及在指定校准间隔内保持可重现性的能力。本技术说明分为三个主要部分。第一部分通过列出所有不确定性及其灵敏度以及应用这些不确定性的原因，提供了创建典型压力测量不确定性的所有信息。第二部分检查 Q-RPT 产品中可用的不同测量模式。最后一部分是对 ppc4 实时不确定性设置的描述。
使用 RFID 实现 FOD 预防自动化，提高效率......
造成工具校准不合格的主要原因是工具套件发放过程。提供全套工具套件可以节省检查过程的时间，但这意味着在使用手动系统时不会检查每个单独项目的校准日期。此外，如果两个拥有类似工具套件的工人交换工具，则交换工具的校准日期信息在数据库中将不再正确，因为该工具通常与校准计划相关联，作为全套工具套件的一部分。RFID 解决方案将检查每个单独的工具，以确保没有零件错过其校准日期。如果 RFID 系统设置正确，每次工具经过 EasyTable™ 或通过门户时，系统都会读取每个单独的标签并查找数据库中的信息以检查校准计划。如果工具需要校准，则会发出警报以阻止工具发放，或者会亮起指示灯以防止移除整个工具套件，或者触摸屏上会弹出一条注释。所有这些通信都在几分之一秒内自动完成。
使用 AI 自动审核用户生成和第三方媒体内容
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使用人工智能和机器学习实现安全表自动化 - Lex Jansen
为了自动化安全表，我们假设将向框架提供标准化的表格外壳和 ADaM 数据集。系统为大多数安全表提供了标准化模板，这些模板将根据研究设计而有所不同（例如单臂、多臂、交叉等）。作为第一步，您必须从库中的各种模板中选择表格外壳。输入外壳后，此工具会自动提取其内容。内容将分为标题、页眉、参数和子参数、统计数据、脚注等。这是使用名为 Camelot 的表格提取工具执行的。提取的内容然后将存储到 CSV 文件中。提取表格内容后，使用半监督机器学习模型创建映射文件。此映射文件包含从 ADAM 数据集到已从表格外壳中提取的参数的映射。提取的 CSV 文件、映射文件和 ADaM 数据集然后传递到用 SAS 编写的标准宏，以生成 rtf 格式的最终表格。请注意，自动化只能针对工具提供的标准化表格外壳执行。如果外壳非常复杂，则需要进一步定制该工具。
超越人工智能：哪些任务可以通过计算机视觉实现自动化且经济高效？
排除的 7 个 NAICS 代码是铁路运输 (482)；邮政服务 (491)；养老金、健康、福利和其他保险基金 (5251)；信托、遗产和代理帐户 (525920)；公证处 (541120)；私人家庭 (NAICS 8111)；公共管理 (99) 以及公立学校。
使用视频识别 AI x LLM 自动创建报告
迅速普及的生成式AI的市场应用 NEC Innovation Day 2023：NEC的生成式AI举措 通过视频识别协助医疗记录和文档制作，简化医生工作 AI x LLM 自动创建报告 通过视频分析和生成式AI理解现实世界中的行为 自动生成网络威胁情报 NEC生成式AI服务（NGS） 推动生成式AI的内部使用 将生成式AI用于软件和系统开发 LLM和MI为材料开发平台带来创新 使用LLM和图像分析进行灾害损失评估
利用戴尔基础设施上的 H2O 无人驾驶 AI 实现机器学习自动化
除了大型科技公司外，其他公司都缺少数据科学家。借助 H2O Driverless AI，专家和新手数据科学家都可以快速自动构建高度透明的精确模型。H2O Driverless AI 是一款屡获殊荣的 AutoML 产品，它嵌入了来自世界顶尖工程和数据科学专家（包括世界顶级 Kaggle 大师）的数据科学最佳实践。它使用独特的遗传算法来确定每个用例的特征、模型和调整参数的最佳组合。集成的最佳实践和护栏可确保模型不会过度拟合数据，并帮助解决新手数据科学家可能需要帮助的其他常见问题。H2O Driverless AI 使公司能够利用他们已有或可以轻松找到的人才开展更多用例。
SEMINE 使用人工智能和机器学习来自动接收发票
您是否认为以下一项或多项情况适用于您？• 我们处理收到的发票的方式自动化程度很低• 我们的基础数据通常不正确或不完整• 我们花费大量时间和资源来验证采购订单• 很难跟踪审批流程中的发票• 必须手动发布单个发票行SEMINE 使用人工智能和机器学习来完全自动化处理收到的发票。SEMINE 了解整个发票并学会自动发布、累计成本并触发正确的工作流程。该平台不断学习，全天候处理发票，从不休息。
网络网络见解优化和自动化您的网络 - 任何地方，随时随地
无论是在人口稠密的地区还是在孤立的地区，网络网络洞察力（NNI）都可以保证您全天的水网络完全透明。因此，您可以最佳地监视水量，压力，温度，水平，pH值，浊度和许多其他参数。NNI解决方案将所有级别的供水系统连接起来：从现场测量设备，用于数据传输的组件，数据记录和归档到数据评估。网络是一种基于云的，认证和供应商无关的IIT生态系统，可帮助用户不断监视和改进其流程和程序。使用nni，您可以从单个来源获得所有内容：