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利用AI算法自动优化合成肽及杂质的梯度条件
在典型的液相色谱方法开发中，流程从“准备”开始，包括流动相制备、色谱柱安装和分析计划的制定，然后开始分析。之后，分析获取的数据并进行后续分析的“准备”，然后再次开始下一个分析。方法开发通过重复这些过程来进行，但除了反复制定分析计划所需的大量时间之外，还需要色谱方面的专业知识来根据数据分析探索最佳条件。换句话说，典型的方法开发需要“人工干预”。因此，消除人工参与并自动化此类方法开发流程对于提高劳动效率是可取的。本文介绍了使用支持方法开发的专用软件 LabSolutions MD（技术报告 C190-E309）自动优化梯度条件以满足合成肽和相关杂质的分离标准的示例。
自动医疗决策规则从文本提取
医疗决策规则在许多临床决策支持系统（CDS）中起关键作用。但是，这些规则通常是由医学专家制定的，这是昂贵且难以扩大规模的。在本研究中，我们探讨了从文本中自动提取医疗决策规则，从而实现了大规模医疗决策规则的解决方案。我们采用医疗决策规则的表述，作为由条件/决策节点组成的二进制树。这样的树被称为医疗树木，我们介绍了几种生成模型以从文本中提取它们。所提出的模型继承了两类成功的自然语言生成框架的优点，即序列到序列的生成和自动回归产生。为了释放预验证的语言模型的潜力，我们设计了三种线性化样式（自然语言，增强自然语言和JSON代码），是我们模型的目标序列。我们的最终系统在全面的中国基准上实现了67％的树木准确性，优于最先进的基线，提高了12％。结果证明了生成模型在明确建模结构决策路线图上的有效性，并显示出巨大的潜力，可以增强CDSS的发展和可解释的AI。我们的代码将在接受后开源。
自动和人机交互文本生成（重点关注文本简化和修订）
在本教程中，我们将重点介绍文本到文本生成，这是一类自然语言生成 (NLG) 任务，它将一段文本作为输入，然后根据某些特定标准（例如可读性或语言风格）生成改进的修订版本，同时在很大程度上保留文本的原始含义和长度。这包括许多有用的应用，例如文本简化、释义生成、风格转换等。与文本摘要和开放式文本完成（例如故事）相比，我们在本教程中讨论的文本到文本生成任务在语义一致性和目标语言风格方面受到更多限制。这种控制水平使这些任务成为研究模型生成语义充分且风格适当的文本的能力的理想试验台。此外，从技术角度来看，这些任务很有趣，因为它们需要词汇和句法转换、风格控制和对事实知识的遵守的复杂组合——所有这些都是同时进行的。本教程特别关注文本简化和修订，旨在从数据、模型、人机协作和评估四个主要方面概述最先进的自然语言生成研究，并讨论和展示一些重大的最新进展：（1）使用非倒退方法；（2）从微调到使用大型语言模型提示的转变；（3）开发新的可学习指标和细粒度人工评估框架；（4）非英语语言的研究和数据集不断增加；（5）HCI+NLP+可访问性跨学科研究的兴起，以创建现实世界的写作助手系统。
din en 15936方法A - 使用自动和值得信赖的TOC的差异方法在土壤和其他固体（EN）
用于确定TOC的系统参数，应用了TOC差异方法。TOC等于TC和TIC之间的差异：TOC = TC - TIC。因此，必须确定每个样品的TC和TIC。通过使用“自动”和自动固体Sampler FPG 48的多EA 4000 C进行了两项测量。根据分析使用两个称重样品等分试样。用40％H 3 PO 4自动将第一个样品等分试样自动酸化，释放了来自碳酸盐的CO 2，并直接测量了TIC。使用第二艘船，将第二个样品等分试样引入1,200°C的电阻炉中，并在纯氧气中完全消化。在两种运行中，测量气体均干燥并清洁，并通过NDIR光谱法测量碳含量。TOC的计算是由设备的多翼软件自动执行的。
主题：自动语音识别（ASR）
组织主席致辞 我谨代表组委会，感谢杰出的受邀演讲者（来自学术界和业界）、参与者、国际项目委员会、DA-IICT 教职员工、行政人员、工作人员和学生志愿者为举办第六届暑期学校所做的宝贵贡献，主题为“自动语音识别 (ASR)” ，将于 2024 年 7 月 6 日至 10 日在印度甘地讷格尔的 DA-IICT 举行。这个暑期学校提供了一个与杰出的受邀演讲者互动的平台，以发现新方法并拓宽我们在自动语音识别 (ASR) 广泛领域的知识。此外，为了鼓励年轻人才，学校举办了第五届 5 分钟博士论文 (5MPT) 竞赛，并设立了四个 ISCA 认可的现金奖项。我们很荣幸能有杰出的世界级专家，即 Hynek Hermansky 教授（博士）（美国约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系）、Bhuvana Ramabhadran 博士（美国谷歌研究中心）、Mathew Magimai Doss 博士（瑞士马蒂尼 IDIAP 研究所）、Chng Eng Siong 教授（博士）（新加坡南洋理工大学）、Srikanth Madikeri 教授（博士）（瑞士苏黎世大学）。此外，我们还有 Bayya Yegnanarayana 教授（博士）（IIIT，海得拉巴）、CV Jawahar 教授（博士）（IIIT，海得拉巴）、Sriram Ganapathy 教授（博士）（IISc，班加罗尔）、Preethi Jyothi 教授（博士）（IIT 孟买）、Aparna Walanj 博士（Kokilaben Dhirubhai Ambani）孟买医院和研究中心）、Samudravajaya 教授（博士）（吉隆坡大学）和 Hemant A. Patil 教授（博士）（DA-IICT，甘地讷格尔）。在 INTERSPEECH 2018 的推动下，在暑期学校，我们组织了行业观点讲座，邀请了行业资深人士参加，他们包括 Tara N. Sainath 博士（谷歌研究院，美国）、Sunayana Sitaram 博士（微软研究实验室，班加罗尔）、Harish Arsikere 博士（亚马逊，班加罗尔）、Hardik B. Sailor 博士（信息通信研究所 (I2R)，A*STAR，新加坡）、Vikram C. Mathad 博士（三星研究院，班加罗尔）、Nirmesh J. Shah 博士（索尼研究院，印度）、Sunil Kumar Kopparapu 博士（TCS 创新实验室，孟买）、Amitabh Nag 先生（电子和信息技术部 (MeitY)，新德里）、Ajay Rajawat 先生（电子和信息技术部 (MeitY)，新德里）、Dipesh K. Singh 先生（Augnito，孟买）、Gauri Prajapati 女士（微软研究院，班加罗尔）。如果没有潜在赞助商的慷慨资助，此类活动就无法举行。在这方面，我们对赞助商表示深切的感谢和赞赏，即 DA-IICT Gandhinagar、谷歌、国际语音通信协会 (ISCA)、印度语音通信协会 (IndSCA)、电子和信息技术部 (MeitY) 和数字印度 Bhashini 部门 (BHASHINI)，如果没有他们，我们不可能组织这次活动。此外，我们感谢英国谢菲尔德大学的 Phil Green 教授（博士）对我们关于 ISCA 支持 S4P 2024 的提案的宝贵反馈。本次暑期学校吸引了来自世界各地的 95 名参会者，包括研究人员、行业人员、教职员工和学生。我们要诚挚地感谢 DA-IICT 管理部门的大力支持，包括主任 Tathagata Bandyopadhyay 教授（博士）、执行注册官 Siddharth Swaminarayan 先生、人力资源主管 Krutika Raval 女士以及所有行政人员。此外，我们还要感谢 Vikram Vij 博士，他推荐 Vikram CM 博士作为三星班加罗尔研发机构语音智能小组的特邀演讲嘉宾。此外，我们还要感谢吉隆坡大学维杰瓦达分校和海得拉巴校区的大力支持，以及一些赞助员工参加此次活动的初创公司。组委会成员希望参会人员和受邀演讲者在甘地讷格尔度过难忘的经历和愉快的时光，并希望你们将来继续访问 DA-IICT 并参加此类 ISCA 支持的活动。
2024年第二届电气工程与自动控制国际会议（ICEEAC 2024）
版权所有 © 2024 电气和电子工程师协会。保留所有权利版权和重印许可：允许进行摘要，但需注明来源。图书馆可以超出美国版权法的限制，为顾客私人使用而复印本卷中首页底部带有代码的文章，但前提是代码中所示的每份费用通过版权许可中心支付，地址为 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923。对于其他复制、重印或转载许可，请写信给 IEEE 版权经理，IEEE 服务中心，445 Hoes Lane, Piscataway, NJ 08854。保留所有权利。*** 这是 IEEE 数字图书馆中内容的打印表示。电子媒体版本固有的一些格式问题也可能出现在此打印版本中。 IEEE 目录号：CFP24UP1-POD ISBN（按需印刷）：979-8-3503-4975-7 ISBN（在线）：979-8-3503-4974-0 可从以下地址获取本出版物的更多副本： Curran Associates, Inc 57 Morehouse Lane Red Hook, NY 12571 USA 电话：(845) 758-0400 传真：(845) 758-2633 电子邮件：curran@proceedings.com 网址：www.proceedings.com
小额索赔案件自动转介调解
“负担能力计算”是指法院通过公式对当事人提交的信息以电子方式进行的计算。公式的解释载于附件 A。计算的目的是确定被告可能负担得起的还款率；“负担能力计算还款计划”是指列明由负担能力计算确定的还款率的计划；
自动系统，用于获取和分析包含活性污泥的微观数字图像
摘要本文包含图像采集的过程，包括分析材料的抽样以及用于研究中使用的硬件和预处理的技术解决方案。通过自动化机械系统的帮助，获得了包含已识别对象的数字图像的数据集，以控制显微镜表并用于训练Yolo模型。根据自动图像分析比较了Yolov4和Yolov8深度学习网络的性能。Yolo构成一个单阶段的对象检测模型，目的仅检查一次分析的图像。通过利用单个神经网络，将图像分为单元格的网格，并为边界框以及每个框的对象类概率做出了预测。这种方法允许以最小的精度损失实时检测。这项研究涉及纤毛的原生动物Vorticella作为测试对象。这些生物都在天然水体和采用活性污泥法的治疗厂中发现。由于其独特的外观，高丰度和久坐的生活方式，Vorticella是检测任务的好主题。为了确保训练数据集准确，图像是手动标记的。使用诸如准确性，精度和召回的指标评估模型的性能。最终结果表明，在Yolo算法的后续版本中，软件中所获得的输出和进度的指标差异。
人工智能 (AI) 用于识别尿培养结果，无需工作人员干预即可自动发布到患者记录中。Ross J. Davidson、Conor Porter、Charles Heinstein、Audra Russell-Tattrie、Joline Head、Glenn Patriquin
许多实验室虽然历来注重成本，但一直努力以尽可能经济的方式向临床医生同事提供准确的结果。然而，在过去五年里，尤其是疫情后，实验室在人力资源极为宝贵的时代难以管理实验室运营。作为回应，许多实验室正在探索“微生物实验室自动化”（MLA）仪器来补充常规分析，允许技术人员重新部署到实验室的其他区域或执行更复杂或深奥的任务。人工智能（AI）的进步进一步增强了MLA自动化处理标本工作流程的能力，使这些仪器无需人工干预即可报告培养阴性和阳性结果。我们评估了 Copan 的 PhenoMATRIX (PM) 人工智能软件（意大利布雷西亚 Copan），该软件能够准确地将尿液培养结果分配到无生长 (NG)、无显著生长 (NSG；<10 个菌落，单个分离株) 或大肠杆菌 (EC) 类别，以便自动向临床医生发布结果。
自动紧急制动技术进展
在防抱死制动系统 (ABS) 和安全带预紧器的基础上，本田被公认为首个商业化应用自动紧急制动 (AEB) 的厂商。2003 年，本田在日本市场的 Inspire 上推出了碰撞缓解制动系统，该系统使用前置雷达探测潜在低速碰撞，探测范围可达 100 米 (328 英尺) [4]。包括梅赛德斯-奔驰在内的一些原始设备制造商 (OEM) 也在大约同一时间推出了类似的系统；不过，该系统仅限于高档车，而且最常见的是作为选配提供。在接下来的十年里，AEB 从一项高档功能转变为各种车型中更广泛可用的选配，一些 OEM 开始将产品范围标准化。