XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHarnessing
利用机器图理论的力量
图理论是数学的一个基本领域，探索了顶点之间的关系，这些关系可以代表各种类型的对象，并通过边缘连接。该领域已成为理解和分析各种应用程序（包括社交网络，分子网络，疾病网络和网络建模）中复杂关系的重要组成部分。随着人工智能（AI）的出现及其在日常生活中的蓬勃发展的作用，Graph Doys的应用已扩展到机器学习中。通过利用图理论概念，我们可以降低数据集和简化分析过程的维度，从而增强机器学习模型。本文探讨了如何有效地将图理论应用于机器学习，从而证明了其提高模型性能和数据解释的潜力。
利用健康行动 - CDN
本报告与纽约市Climate Week合作，在布朗大学公共卫生学院的信息期货实验室（IFL）提供了一项新的数据分析，并得到了洛克菲勒基金会的支持，表明只有3.1％的在线内容提到气候变化会与与健康相关的影响有任何联系。研究表明，传达气候变化的健康影响可以加强公众参与气候问题，并为气候弹性政策和行动提供支持。然而，对超过240万英语社交媒体帖子和新闻头条的分析表明了一个很大的差距：在96.9％的社交媒体和新闻内容涉及气候变化的情况下，根本没有提及健康。
使用机器学习模型预测孕产妇的健康风险并比较
摘要：人工智能（AI）正在迅速改变药房实践和管理，提供新颖的解决方案，以优化药物管理，改善患者护理结果和简化药房操作。这项全面的评论探讨了AI在药房中的不同应用，包括药物管理，患者护理，药物发现和药房操作。AI驱动的技术，例如临床决策支持系统，预测分析模型以及虚拟健康助手，为药剂师提供智能工具和算法，以增强药物选择，给药方案和治疗性干预措施。此外，AI在药房运营中的集成简化了工作流程效率，可以增强库存管理，并促进患者参与度，彻底改变了药物服务的交付。但是，在药房实践中采用AI提出了挑战和道德考虑，包括数据隐私问题，算法偏见和法规合规性。应对这些挑战需要合作，跨学科研究和利益相关者的参与，以确保对医疗保健中AI技术的负责任和公平使用。展望未来，AI在药房中的未来有望实现个性化医学，实时处方监测以及AI驱动的药物发现和开发，赋予药剂师能够推动创新并改善数字时代的患者护理结果。
将网络作为经济增长的引擎
1 EU Digital Economy and Society Index 2022 - https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/88764 2 National Cyber Security Strategy 2019–2024 - https://www.ncsc.gov.ie/pdfs/National_Cyber_Security_Strategy.pdf 3 National Cyber Security Strategy中期审查-https：//www.gov.ie/pdf/?file=https://assets.gov.ie/261971/261971/356D743C- b154-4a5f-b7ae-b7ae-b7ae-eb671414c2d011.pd011.pdf＃ https://www.gov.ie/pdf/?file=https://assets.gov.ie/224616/224616/5f34f71e-e13e-e13e-404b-8685-4113428b3390.pdf＃ https://enterprise.gov.ie/en/publications/publication-files/white-paper-on-enterprise-2022-2030.pdf
AI驱动的零售：利用当前功能和...
人工智能（AI）正在推动在线零售业的变革性变化。通过处理庞大的数据集并产生及时的见解，AI正在重塑客户参与度，优化供应链流程并以显着的精确度改善定价策略（Ning等，2009）。在线零售中的AI系统简化并改进流程，以使公司在当今无处不在的电子商务时代使公司友好。它还使用自动化和个性化来大大增强客户体验（Syam＆Sharma，2018）。人工智能据说是在达特茅斯会议期间起源的。这个词首先是约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年使用的。这些人工智能（AI）技术已经发展为多家在线零售业务的基础。它使能够像动态定价这样的复杂功能成为可能。虚拟客户支持代理和个人推荐系统（Shankar，2018年）。
利用机器学习和AI Wi
项目详细信息：对表观基因组的作用有广泛的兴趣，因为预计将介导遗传风险对疾病发展的影响。表观基因组包括各种直接调节基因活性的不同机制（即在不同的开发阶段）和空间（即在不同的组织和细胞类型中）。在大规模上单独填充这些不同的表观遗传机制的昂贵。取而代之的是，在单个实验中，具有测序（ATAC-SEQ）的转座酶染色质（ATAC-SEQ）的测定提供了一种具有成本效益的方法，可以在单个实验中获得基因调节活性的广泛视图。该技术通过检测有准备与基因调节机械相互作用的基因组的暴露区域（“开放染色质”）一起起作用，从而同时捕获了多个调节元件。通过将ATAC-SEQ数据与高级机器学习算法整合在一起，可以将信号分解为特定的表观遗传机制，例如转录因子结合位点。尽管已经有成功的概念证明研究证明了这种方法，但尚未完全利用它来加深我们对遗传变异如何促进疾病发展的理解。该博士学位的总体目标是提供可重复的方法，以促进表观遗传数据与遗传关联研究的整合，以提取新的生物学见解，从而增强我们对疾病发展的理解并加速对新型治疗的识别。
利用生成AI提高
在竞争性零售业中，实现运营效率和客户满意度至关重要。本文探讨了生成人工智能（Genai）对增强零售运营系统的影响。Genai为库存管理，客户服务，供应链物流和个性化营销方面的挑战提供了创新的解决方案。该研究研究了Genai在库存，AI驱动的客户参与，供应链优化以及针对目标营销的消费者见解方面的预测分析潜力。该研究涉及Genai应用程序，突出了它们的收益和挑战，重点关注诸如数据隐私和算法偏见之类的道德考虑。利用数据，案例研究和当代模型，本文揭示了Genai不仅如何提高运营效率，而且还促进了零售方面的竞争优势。它还可以预测这个不断发展的领域的未来趋势和研究方向。这些发现旨在指导零售业务，技术人员和政策制定者利用Genai提供更有效，以客户为中心和创新的零售业。
利用深层神经网络的心脏...
收到：28-02-2023修订：接受：05 -03-2024接受：20-03-2024发布：5-04-2024 A BSTRACT进行预测和诊断疾病对医疗专业人员而言在心脏病时从未如此简单。心血管疾病医疗专业人员一直发现很难预测和诊断。因此，如果在早期发现，能够对世界各地的人们采取必要的行动来治疗它在严重的情况下变得严重。心脏病的主要原因是近年来的一个严重问题，是喝酒，吸烟和不运动。医疗保健部门随着时间的推移生成的大量数据允许机器学习在决策和预测中提供有效的结果。医疗保健是人类福祉的基础，该行业收集了大量的精神科信息。机器学习模型被用来推进心脏病预测的精度。这些模型允许人们被可靠地归类为声音或不幸。我们对提出的综合系统，该系统获得了使用临床信息参数的预期患者机会概况中所包含的标准。拟议的似乎利用了重要的神经编排来有效解决不足和过度拟合的问题。这说明了测试和计划数据上的量表。该模型的有效性是鼓励检查深刻的神经布置（DNN）和制造神经安排（ANN）方法，以确切的期望是对心脏病的近乎或不表现的。
强化银行交易：利用后量化后...
在快速技术进步的时代，量子计算的出现对传统的加密系统构成了重大挑战，尤其是在安全性至关重要的银行业。由于量子计算机有可能打破广泛使用的加密算法，因此对量子后加密术（PQC）的需求越来越迫切于保护银行交易，以防止未来威胁。本文探讨了后量子加密后的景观及其在强化银行交易中的应用。我们深入研究了量子计算的原理及其对传统加密的影响，突出了量子计算机对当前加密方法的漏洞。此外，我们讨论了领先的研究人员和标准化机构提出的各种量词后加密原语和算法，并强调了它们承受量子攻击的潜力。此外，我们分析了在银行系统中采用后量子加密的挑战和考虑因素，包括与现有基础设施，绩效注意事项和监管合规性的兼容性。通过案例研究和实践实例，我们说明了积极措施在准备后量子时代的银行系统中的重要性。最终，本文旨在提供有关量子加密后对确保银行交易和指导利益相关者有效缓解量子威胁的意义的见解。