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信息学在推进急诊医学中的作用
急诊医学信息学（EMI）是一个快速前进的领域，利用信息技术来增强紧急医疗服务的提供。这篇全面的文献综述探讨了EMI的关键组成部分，收益，挑战和未来方向。通过整合电子健康记录，临床决策支持系统，远程医疗，数据分析，互操作性和患者监测系统，EMI有可能显着提高急诊室的患者结果和运营效率。但是，这些技术的实施面临着几个障碍，包括互操作性问题，数据安全问题，可用性挑战和高昂的成本。本评论重点介绍了这些技术如何改变紧急护理，讨论其实施的障碍，并就该领域的潜在解决方案和未来进步提供了观点。
健康信息学和人工智能，互操作之路
尤其是智能计算机程序（McCarthy，2007）。人工智能可以使用不同的技术，包括基于数据统计分析的模型、主要依赖于 if-then 语句的专家系统和机器学习。
Jite（信息学和电信工程杂志）
北亚齐（North Aceh）是亚齐省的一个地区之一，在海事和渔业领域具有巨大潜力。许多捕获的渔业资源是领先的商品，因为北亚齐的一部分是捕获渔业产品的供应商。至于本研究中的问题，由于该地区远离海岸线的位置，北亚齐的摄政区有几个子区域，渔业供应不足，因此导致渔业产品供应链的物流成本很高。因此，我们需要优化供应链规划渔业产品的模型。这项研究的目的是使用混合整数线性编程方法的捕获供应链优化模型。本研究中进行的阶段汇编了研究工具和文献研究，数据收集和分析，确定参数和决策变量，制定目标函数和模型约束，设计优化模型，测试和仿真模型。该模型可以最大程度地减少从供应商到消费者的渔业产品供应链的运营成本。测试和仿真使用Lindo软件，目的地功能的最大值为15次迭代关键字：优化，供应链，渔业产品，线性混合整数编程。
成分信息学：食品开发的未来
成分信息学是一种利用人工智能优化食品各种研发过程的技术。通过利用机器学习，分析食品成分功能数据、物理属性数据、最终产品质量数据和消费者购买数据之间的相关性，成分信息学可以轻松预测和提出理想的成分组合，以塑造消费者想要的食品和菜肴。具体来说，该技术可用于根据最新的消费趋势设计新概念，提高质量（口味、质地、营养价值、健康功能等），并使用替代成分（减少脂肪、盐、糖含量等）改进现有产品。它还可以应用于搜索具有特定功能的食品成分的过程。基于外部公共数据（成分数据库、学术论文、食谱、社交网站等）或公司持有的内部数据（消费者购买数据、感官评价数据、组学分析数据）的综合数据集构建专有算法并提供服务。1
建立信息学，技术与科学（位）
摘要 - 图像分割是数字图像识别的分析过程之一，在该过程中，此过程将数字图像分为基于均匀像素的几个唯一区域。均匀分组图像的过程基于几种颜色，纹理和形状特征。数字图像处理中的颜色非常重要，因为颜色具有许多人类可以轻松理解的信息。颜色具有各种特征，结合了颜色强度和灰色（灰度）和二进制（黑白）值。但是，颜色特征提取过程具有许多弱点。如果所使用的对象的尺寸和范围很小，则需要将颜色特征的使用与提取相结合，并且可以最大化分割过程。本研究在提取过程中使用颜色和纹理特征。它使用水中的细菌对象（微生物），图像质量和往往难以识别的物体。将颜色空间特征提取过程与Gabor滤波器结合使用，以使分割过程产生高质量的精度。好。本研究中使用的Gabor滤波器与L*A*B空间向量相结合，以提高分割过程中的精度。结果表明，纹理特征的使用通过测试1.2的群集值而导致精度提高17.5％。
基因组信息学2024年11月13日至15日...
Wellcome Connecting Science：Jane Murphy，Wellcome Connecting Science，英国科学计划委员会：Zamin Iqbal，英国巴斯大学，英国巴斯大学，冰岛大学，冰岛大学，冰岛大学尼古拉·穆尔德，南非开普敦大学，尼古拉·穆尔德
1个机器学习，高级健康信息学和...
bharadwaj015@gmail.com摘要将机器学习整合到健康信息学上，为提高诊断准确性和患者护理提供了重要的机会。本研究探讨了机器学习（ML）算法的应用，以增强健康信息学的各个方面，重点关注其改善诊断过程的潜力。该研究检查了卷积神经网络（CNN）在医学成像中的有效性，并研究了复发性神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）网络在处理顺序患者数据中的作用。通过一系列案例研究和实验结果，该研究表明了ML在简化诊断工作流程，减少错误和支持个性化医学的潜力。它解决了医疗保健机器学习实施的关键挑战：对大型和带注释的数据集的需求，对数据隐私的担忧以及模型输出的可解释性。该研究得出结论，机器学习可以显着增强健康信息系统的诊断能力，从而导致更准确，及时的患者诊断。因此，医疗保健部门的利益相关者被收取，以增加ML在健康信息学，医学诊断和临床决策中的整合，以可持续提高患者结果，降低运营成本和更高的效率。关键字：机器学习，功能选择，健康记录，预测和准确性简介急诊部门（EDS）对大多数医院入院表示了访问，但大多数访问导致出院（Marx＆Padmanabhan，2020年）。在2017年，对美国急诊室的1.39亿次访问，总计1,450万（10.4％）的疗养院和200万个重症监护病房的住院治疗（Nguyen等，2021年）。复杂性和多种投诉和伤害意味着急诊部门通常会被拥挤。不良的医疗保健结果，包括增加死亡率，转移救护车，延迟的医疗服务，不接受治疗的人等人的人满为患（Schwartzman，2020年）。必须显着解决这些更改。这项研究的愿望是为了找到对美国医院重症监护病房（ICU）面临的挑战的持久解决方案的愿望。为此，它提出了几种基于高级技术的方法，包括分诊，精益六西格玛和快速轨道作为拥挤的可行替代方案。鉴于机器学习的肯定前景（ML）技术在解决传统技术无法处理或解决的问题时，本研究建议部署ML技术，以用于先进的健康信息学和改进的诊断。它试图证明ML技术有很多改善整个卫生部门的机会，尤其是健康信息学和诊断。问题陈述看来，机器学习的复杂性（ML）解释了当前其整合到许多国家中先进的健康信息学和医学诊断中的低水平。低水平的整合意味着对于先进的健康信息学和医学诊断的目的，ML不足。它阻碍了ML在健康信息学和医学诊断以及卫生部门的其他方面的改善机会。机器学习最困难的事情之一是，每种算法都有需要优化以获得高精度模型的因素。在这项研究中，无论难度如何，ML算法在应对传统系统无法满足的各种挑战方面的潜力。通过了解其算法的ML如何有效，
信息学实践（065）样本纸...
课程：XI时间：3小时M.M. ：70一般说明：∙请检查此试卷包含35个问题。 ∙纸张分为4节 - a，b，c，d和E。 每个问题带有1个标记。 ∙b节，由7个问题（19至25）组成。 每个问题都有2个标记。 ∙第C节，由5个问题（26至30）组成。 每个问题都带有3分。 ∙第D节，由2个问题（31至32）组成。 每个问题都带有4分。 ∙e节，由3个问题（33至35）组成。 每个问题都带有5分。 ∙所有编程问题应仅使用Python语言来回答。课程：XI时间：3小时M.M.：70一般说明：∙请检查此试卷包含35个问题。∙纸张分为4节 - a，b，c，d和E。每个问题带有1个标记。∙b节，由7个问题（19至25）组成。每个问题都有2个标记。∙第C节，由5个问题（26至30）组成。每个问题都带有3分。∙第D节，由2个问题（31至32）组成。每个问题都带有4分。∙e节，由3个问题（33至35）组成。每个问题都带有5分。∙所有编程问题应仅使用Python语言来回答。
健康信息学的当前趋势和挑战
健康信息学的当前趋势和挑战：一项系统评价Muhannad Abdulrahman Mohsen Hurayb 1，Abdullah Ali Alazzmi 2，Wejdan Amein Abdullah 3，Ibrahim Awad Awad Saad Saad Alahmari 4，Hamoud Turki Almutairi 5 Mahlan Albogami 8 , Bakr Siddiq Bakr Fallatah 9 , Mutab Salem Auid Al Baqami 10 , Khalid Aayed Thawab Albogami 10 , Abdullah Aziz Almalky 11 , Abdulmajeed Safar Alosaimi 12 Abstract Health informatics is a fast-developing field that includes the use of technology to improve healthcare delivery and patient outcomes.该系统评价旨在通过分析来自多个来源的辅助数据来确定健康信息学的当前趋势和挑战。该研究回顾了有关健康信息学的最新文献，并综合了关键发现，以提供该领域的完整概述。该分析揭示了健康信息学的几个重要趋势，包括广泛采用电子健康记录，远程医疗和移动健康技术的使用越来越多，以及数据分析和医疗保健中人工智能的重要意义。这些趋势有可能改善患者护理，提高效力并降低医疗保健系统的成本。但是，该研究还强调了该领域面临的一些挑战，例如数据隐私和安全性问题，互操作性问题以及对医疗保健专业人员的改进培训和教育的需求。总而言之，这项系统的综述为当前的健康信息学提供了宝贵的见解，并强调了该领域面临的机遇和挑战。通过识别关键趋势和问题，本研究旨在为未来的研究和政策努力提供信息，以提高健康信息学领域并改善医疗保健服务。
航天器信息学-ODU数字共享
航天器信息学是近年来最令人兴奋和当代的研究主题之一。许多国家 /地区都在深空探索中部署相关技术，例如AI，机器人技术，机器学习等。此外，需要考虑在航天器，高级技术中涉及的高复杂性，高成本和高风险，需要采用信息建模，模拟，优化和决策支持方法，以提高空间操作的有效性，效率，可靠性和安全性（Du et etal。div>>2017; Rui等。2014）。新兴的信息学方法为航天器领域提供了有关轨道内的航天器，卫星，任何类型的空间探索任务的空间站，从地面控制，用户有效载荷，遥感和条件，遥感和远程感应以及更多的空间自发和计划，预测，预测，计划和控制的活动和活动活动。为了贡献当前和未来的太空探索和航天器的开发，在本期特刊中，我们收集了航天器信息学研究的出色研究论文。每篇论文都经过了匿名专家裁判的Inde Pendent的双盲同行评审。在审查过程之后，接受了八篇高质量论文，并在本期中发表。