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AI 座谈会 - Adriano Barra
M ARCO COCOCCIONI 比萨大学 多目标机器学习、深度学习硬件加速器和非阿基米德人工智能 S ALVATORE RUGGIERI，比萨大学 人工智能系统中的偏见和公平性
HD8 e5-8x4-1.ai - 阿斯特拉依维柯
由具有高弹性极限的特种钢制成，由两个平行的扁平侧梁（宽度 820 毫米）组成，C 型截面（320x90x10 毫米），通过钉子横梁连接在一起 RBM（轨道弯曲力矩）：202,020 Nm（20,593 Kgm）。钢制前保险杠，带大灯保护格栅、前部机动钩、后部防钻杆、前踏板、第二轴橡胶挡泥板、300 升钢制油箱。按需提供：用于轮胎充气的快速释放压缩空气连接。后防钻护板处于缩回位置。混凝土搅拌机的超长底部防护杆。后部机动钩。自动后拖钩。第三和第四轴上有橡胶挡泥板。备胎侧绞盘（轴距 2350 - 2600 - 2850 除外）
生物信息学实验室-NCBI
●问题6a）基因位于基因组上的哪里？（将鼠标传递到绿色条上。一个选项卡将带有来自基因组区域的信息，转录和产品。绿色条代表序列查看器中的基因，即NCBI功能。●问题6b）在此基因中看到了多少个外显子（看到了多少个灰色盒子）？●问题6C）周围基因的名称是什么（部分：基因组上下文）？●问题6D）是否有保守域？他们如何打电话？（转到相关信息部分中的左栏，单击“收获域”）。●问题6E）探索保守域后，返回基因页面。该基因涉及什么生物学过程（基因本体学术语）？（在页面上经常下去，转到该部分：一般基因信息。●问题6f）以下在基因页面上是：附加链接。单击链接基因。发生了什么？
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>
