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合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。
通过改进的SVM分类器
摘要：在信息和通信技术的时代，确保形象安全已成为面对网络威胁，未经授权的访问和篡改的优先事项和关注。传统技术提供了一定程度的安全性，但实际上缺乏处理图像异常的能力，因此提出机器学习技术并改善支持向量机（SVM）分类器的挑战。本研究通过使用加密和特征提取系统来提高分类器，以增强图像中的数据安全性，该系统依赖于较高的混沌权重来图像的特定部分。所提出的方法将图像的尺寸降低到截面，从那里从图像的实际维度降低。在混淆和扩散的两个主要阶段创造复杂的随机性方面，改进的分类器的准确性更高。实验结果证明了分类器在熵= 8方面的有效性，并且是有效的值，直方图均匀性，异常检测和加密复杂性。这些结果在许多领域提供了可靠且可扩展的解决方案，例如医疗保健，经济学和社交媒体信息传播。可以通过将所提出的方法与保护图像数据的其他方法相结合来提供全面的方法。关键字：支持向量机，图像，加密1。引言在我们当前的时间以及互联网和通信技术的发展中，图像是互联网上最重要的交流形式之一。因此，传统加密算法的挑战和建议出现了。图像用于许多设施，例如安全性，社交通信，医疗领域和通信。因此，由于其广泛的蔓延，对未经授权的人使用数据的使用引起了安全问题。图像通常包含敏感数据，并且必须保留，尤其是在当前广泛的网络攻击中[1]。尽管具有有效性，但网络攻击的加速已成为每个人的痴迷，并且需要挑战，以找到与快速技术发展保持同步的新的和先进的方法。近年来，随着技术和通信的发展以及社交网站和云存储的传播，在网络攻击和数据安全的框架内，暴露于攻击已成为所有军事，财务，经济和其他专业的优先事项[2]。图像是攻击最脆弱的数据，因为它们具有高容量，强大的互连和像素之间的重复。全世界当前正在寻求的目标是数据安全性，最有效的方法之一是加密，这只能使数据不可读取，只能由能够检索它的授权人员。由于先前的研究中提到了许多加密方法，因此加密成为挑战的主题。
确保兽医和高等教育的质量
本教育政策的观点是由OECD高等教育政策团队编写的一系列两部分政策论文中的A部分，与OECD职业教育和培训（VET）团队合作，“促进高等教育和兽医的质量和卓越”。这本第一篇论文（A部分）回顾了外部评估和质量保证（QA）的最新政策发展和外部质量保证机构或在十个欧洲司法管辖区进行的外部质量保证机构或检查索尔：奥地利，克罗地亚，丹麦，爱沙尼亚，爱沙尼亚，爱沙尼亚，芬兰，爱尔兰，爱尔兰，诺特兰，诺德兰，诺伊尔群岛，诺伊尔省（英国国王）。第二篇论文（B部分）研究了政府可以用来促进教学创新和兽医和高等教育的增强的其他以质量为中心的政策，以及这些政策与外部评估和质量检查系统的关系。
一个用于确保可持续电池供应链的政策蓝图
该法规与《欧盟关键原材料法》并行运行，该法案旨在通过促进国内提取，加工和回收利用来确保获得锂和钴（例如锂和钴）的访问。《欧盟关键原材料法》识别了34种关键金属和矿物质的清单，包括在电动汽车电池中常用的金属和矿物质，并设定了2030个国内提取目标（10％），加工（40％）和回收利用（25％）。还要求欧盟每年消费原料的65％（对于任何加工阶段）都可以来自欧盟以外的任何一个国家。《关键原材料法》的关键要素包括在维护关键环境保障措施的同时加快许可的运营和行政方面的规定。成员国将被要求采取和实施旨在增强关键原材料的收集和回收利用的国家措施。
基于集成的脑卒中预测人工智能系统
摘要：及时发现并采取积极措施避免中风至关重要，因为这种疾病很可能导致严重残疾或致命后果。对于缺血性和出血性中风，必须及时使用适当的溶栓或抗凝药物。关键的初始阶段围绕及时识别中风的初始指标（个体之间可能有所不同）并在规定的治疗窗口内及时寻求医疗干预。本研究介绍了一种基于机器学习的系统，该系统采用实时测量心电图 (ECG) 和光电容积描记法 (PPG) 数据来以有意义的方式预测和解释中风预后症状。为了实现实时中风预测，我们开发并实施了一种集成结构投票分类器，该分类器结合了 SVM、随机森林和决策树分类器。这种方法可以准确预测患者的中风诊断，并且可以通过利用患者的 ECG 和 PPG 属性数据轻松实施。关键词：深度学习、机器学习、心电图（ECG）、光电容积描记法（PPG）、实时脑卒中预测
潜入公平池：算法公平，合奏预测和人群的智慧
算法在我们的私人和公共生活中扮演着许多重要角色。他们产生搜索引擎结果，在社交媒体上组织新闻源，并确定有希望的浪漫伴侣。他们为司法，贷款，社会福利和大学录取决定提供了信息。他们还提出了紧迫和烦恼的道德挑战。例如，美国刑事司法系统中使用的一些算法预测个人是否会累进。著名的是，已经发现这种算法表现出明显的种族和性别偏见，例如将黑人非累犯者评级为比白人非养育者更喜欢重新审判（Angwin等人（Angwin等），2016a，b）。在某种程度上对这种发现的反应中，算法公平的研究在计算机科学，哲学和其他领域中扮演着重要的作用。从这些研究中得出的理论上有趣且在道德上显着发现的是，实施明智的公平概念可以兑现，以付出代价（Corbett-Davies et al。，2017年； Menon和Williamson，2018年； Kearns and Roth，2019年）。
确定微型ASA- 2024年第四季度
在2024年，我们参加了2月的第一周在洛杉矶举行的MedTech会议。MedTech是一个垂直市场的市场，由于严格的监管要求，它要求提供最高的能源解决方案，从而为高级电池技术的未来提供宝贵的见解。MedTech客户正在寻找具有较高VED，较长循环寿命的电池，并且与仍然是MedTech的主要技术相比，与Li-ion电池相比，它是100％安全的。我们在许多方面就固态电池的状态和性能的演讲解释了评估客户和其他人表达的重大兴趣。我们注意到，在VED，电池容量，充电时间和成本/价格方面，我们领先于相关竞争对手。这强调了我们的发展步伐是一流的。
与IBM Watsonx.Governance确保可信赖的AI
第1章对负责人AI的AI治理中的挑战和机遇。。。。。。1 1.1什么是AI治理？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2治理是实现AI值的关键推动力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.1关注1：治理是AI的刹车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.2关注2：治理不会扩展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2.3关注3：治理不会导致价值产生。。。。。。。。。。。。。。6 1.3企业AI的治理挑战。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.1生成AI改变了治理游戏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.2将各种利益相关者的观点汇总在一起。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.3技术复杂性正在增加。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.3.4监管和风险复杂性正在增加。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4与AI相关的立法和标准的例子。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.4.1特定于AI的立法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.4.2适用于AI的一般法规。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 1.4.3 AI治理的技术标准。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13
确保牙科实践中的感染控制
有效的灭菌和消毒对于牙科实践中的感染控制至关重要，减少了与医疗保健相关的感染并确保患者的安全。本综述探讨了牙科中使用的各种灭菌和消毒方法的原理，应用和局限性，包括热灭菌（蒸汽和干热），化学灭菌（氧化物氧化物，过氧化氢）和辐射方法（紫外线（UV）（UV）和γ射线）。重点是每种方法针对一系列病原体的有效性，它们对不同牙科仪器的适用性以及技术的进步，例如汽化的过氧化氢系统和抗菌涂层。高压灭菌灭菌仍然是基石，因为它的可靠性，而紫外线和臭氧等方法具有创新的，材料友好的替代品。通过生物学指标验证灭菌功效的重要性并维持适当的储存方案以确保也突出显示无菌性。通过将传统技术与新兴技术整合在一起，牙科实践可以增强感染控制标准，同时适应现代挑战。