XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHASSAN
raheb hassan
•与计算机视觉，面部识别，多对象跟踪，活动识别•设计了一个集成了来自相机和传感器的实时监视数据的系统，以生成长期的个人行为统计模型。•优化的ML管道使用NVIDIA DEEPSTREAM在资源约束环境上工作•在云中缩放分布式ML视频处理系统（AWS，Oracle Cloud）
人工智能对心血管疾病诊断的影响：ifra Chaudhary 1,2，Hassan Anwar 3，1病理学系
决策，全部不依赖明确的编程说明。在心脏病诊断的背景下，可以使用ML分析患者的各种健康指标，例如性别，年龄，家族病史，胆固醇水平，血压和生活方式因素5。此分析有助于开发可以估计个体心脏病风险的预测模型，最终促进早期诊断和干预措施6。深度学习（DL）是ML的一个子集，在最近引起了极大的关注，因为它的能力有效，有效地处理了大型数据集7。dl算法利用人工神经网络创建输入数据的层次表示，从本质上模仿了人类大脑的结构和功能8。在心脏病诊断中，DL可以分析超声心动图，心电图和血管造影等医学图像，以检测患者心脏异常，例如冠状动脉缩小，心脏瓣膜功能障碍或心律失常9。图1表示AI在CVD疾病中的作用。图1：人工智能在心血管疾病中的潜力