机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维(Bella Pratiwi)建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信:Bellaprtwii25@gmail.com摘要:本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用,以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战,需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型,并使用平均平均精度(MAP),F-1得分,精度和回忆对模型进行评估。结果表明,即使仍然有改进的空间,模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件,显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性,并降低高运营成本。关键字:人工智能;机器学习;探伤; YOLOV8摘要:本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序,该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施,以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战,需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型,并使用平均平均精度(MAP),F-1得分,精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹,尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall,证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性,并降低高运营成本。关键字:人工智能;机器学习;探伤; Yolov8文章信息:提交:2024-04-20 |接受:2024-09-30 |发布:2024-10-03版权所有©2024,作者。
第8卷第6期(2024)第2039-2048页痴迷杂志:幼儿教育杂志ISSN:2549-8959:2549-8959(在线)2356-1327(印刷)(印刷)优化小学生通过脑部和脑部健身的认知功能:通过脑部和脑健身房的认知功能: doi:10,31004/obsession.v8i6.6153抽象小学的学生处于认知发展的快速阶段,需要适当的刺激。本研究旨在研究大脑游戏和大脑体育馆在优化小学生的关注和抽象推理方面的有效性。本研究使用文献研究方法。结果表明,大脑游戏在练习特定的认知方面(例如工作记忆和信息处理速度)方面表现出色,而大脑体育馆则在增加注意力,运动协调和学习准备就绪方面更有效。两种方法的整合可以产生协同的影响,以优化小学生的认知功能,尤其是在抽象注意力和推理方面。建议学校通过适应学生的需求和特征来采用这两种方法,以最大程度地提高认知发展,尤其是抽象的注意力和推理。关键字:抽象推理;小学生;大脑游戏;脑体操。抽象小学生正在快速认知发展,需要适当的刺激。本研究使用文献综述研究方法。本研究研究了大脑游戏和大脑体育馆在优化小学生的注意力和抽象推理方面的有效性。调查结果表明,大脑游戏在培训特定认知方面(例如工作记忆和信息处理速度)方面表现出色。同时,大脑体育馆在提高注意力,运动协调和学习准备方面更有效。两种方法的整合可以为优化小学生的认知功能提供协同影响,尤其是在关注和抽象推理方面。建议学校通过调整学生的需求和特征,以最大程度地提高认知发展,尤其是注意力和抽象推理来采用这两种方法。关键字:抽象推理;小学生;大脑游戏,大脑健身房。
DIV>系统评价:体育锻炼在减轻老年人系统评价中的下背痛的有效性:体育锻炼在减轻老年Sunaryo Joko Waluyo 1 *,Sutriyono Suyanto 2 1 Polytechnic surakada surakada 2 1 Polytechnic surakada 2中,体育锻炼的有效性sjw@polinsada.ac.id摘要简介:下背部疼痛是老年人的一般健康问题,可以降低生活质量。已经提出了通过各种生理机制来缓解下背部疼痛的体育锻炼。这项系统评价旨在评估体育锻炼计划在减轻老年疼痛的有效性。方法:使用与Google Scholar,PubMed和Base数据库上“体育锻炼,下背部疼痛和老年人”有关的关键字搜索的文献搜索。在2021 - 2022年之间发表的研究,其实验性或观察性设计比较了老年参与者的体育锻炼和控制干预措施的群体。主要结果是下背部疼痛的强度得分的变化。结果:分析了10项涉及703名老年参与者的研究。五项随机临床试验和两项前研究研究表明,在锻炼和对照组之间减少疼痛评分有显着差异(p <0.05)。其他四项研究发现,训练组的移动性和运动范围显着提高。讨论:这些发现支持以下假设:各种体育锻炼计划可以显着减轻老年人的腰痛。结果与神经可塑性理论,软骨重塑以及通过运动对自主神经系统的调节一致。与先前研究的比较也显示出一致性。减轻疼痛的潜在机制包括增加肌肉力量,提高姿势,柔韧性提高和血液循环增加。结论:总的来说,这项系统的综述提供了证据表明,通过伸展,耐用性,腰椎稳定,组合和“水生”进行锻炼,可有效缓解老年人的下背部疼痛。在社区和基于临床的健康计划中,必须考虑各种类型练习的整合,以预防和治疗老年人的下背部疼痛。关键字:体育锻炼,下背部疼痛和老年人。摘要简介:下背部疼痛是长辈之间常见的健康问题,可以降低生活质量。已经提出了通过各种物理机制来减轻下背部疼痛的一种手段。这项系统评价旨在评估体育锻炼计划在减轻老年疼痛的有效性。方法:文献搜索是使用“体育锻炼,下背部疼痛和老年人”的相关关键字进行的。包括在2021 - 2022年之间发表的研究,其中包括了将体育锻炼干预组与老年参与者中的对照组进行比较的实验或观察设计。主要结果是下背部疼痛强度得分的变化。
抽象背景:中风是全球死亡和残疾的主要原因之一。早期检测和快速干预对于减少中风的不良影响至关重要。在过去的十年中,使用计算机断层扫描(CT)扫描已成为中风诊断的标准。然而,医学医生面临的主要挑战是对CT扫描图像的快速而准确的解释,以便早期的中风迹象。目的:主要目的是提高中风诊断的准确性和效率,从而使医疗干预更快,更有效。方法:研究方法涉及使用高级算法和图像分析技术来识别CT扫描图像上中风的早期迹象。结果:这项研究回顾了一系列患有早期中风症状的患者,将医生的手动分析结果与使用改进的计算机方法的分析结果进行了比较。这项研究使用优化的CT扫描图像分析方法改善了早期中风检测。与传统方法相比,这种方法具有更高的准确性,可能会减少诊断所需的时间。结论:这项研究证实,将高级图像分析技术整合在医学实践中对于早期诊断至关重要。这些发现的含义很重要,尤其是在改善紧急医疗反应和中风管理方面,以及降低对患者长期损害的风险。deTeksi dini dan Intervensi cepat adalah kunci untuk untuk mengurangi efek buruk yang diakibatkan oleh streos。简介关键词:CT扫描,中风的早期诊断,图像分析,医疗技术,神经病学摘要背景:中风是全球死亡和残疾的主要原因之一。在过去的十年中,使用计算机断层扫描(CT)扫描已成为中风诊断的标准。但是,医生面临的主要挑战是对CT扫描图像的快速准确解释,以识别中风的初始迹象。目的:主要目标是提高早期阶段中风诊断的准确性和效率,从而允许更快,更有效的医疗干预措施。方法:研究方法涉及使用复杂算法和图像分析技术来识别CT扫描图像中中风的初始迹象。结果:本研究检查了一系列具有初始中风症状的患者病例,将医生的手动分析结果与使用升级的计算机化方法进行了分析结果。这项研究的结果显示,使用优化的CT扫描图像分析方法,早期检测到中风的早期检测显着增加。与传统方法相比,该方法显示出更高的准确性,并有可能减少诊断所需的时间。结论:这项研究证实,复杂的图像分析技术在医学实践中的整合可以在早期中风的诊断中发挥重要作用。这些发现的含义非常重要,尤其是在增加紧急医疗反应和中风管理以及降低患者长期损害的风险方面。关键字:CT扫描,中风的早期诊断,图像分析,医疗技术,神经病学1。
*korespestensi penulis:romaitonasution416@gmail.com摘要。这项荟萃分析研究了基于情绪的阳性干预对纤维肌痛患者的有效性。总共有1,247个已识别的文章,32项研究(n = 2,456名参与者)符合纳入标准。The results indicate that positive emotion-based interventions significantly reduce pain intensity (g=- 0.42, 95% CI [-0.56, -0.28], p<0.001), enhance quality of life (g=0.38, 95% CI [0.25, 0.51], p<0.001), and alleviate depressive symptoms (g=-0.35, 95% CI [-0.48, -0.22],p <0.001)。此外,主持人分析表明,干预的持续时间显着调节其对纤维肌痛患者中疼痛强度(β= -0.03,p = 0.02)的影响(β= -0.03,p = 0.02)和生活质量(β= 0.04,p = 0.01)。在干预措施中,基于正念的方法在减轻疼痛方面似乎最有效(G = -0.51),而认知 - 行为疗法显示出改善生活质量的功效最大(G = 0.45)。这些发现将弗雷德里克森(Fredrickson)(2001)的“扩展和构建理论”扩展到慢性疾病的背景,并支持Häuser等人提出的纤维肌痛的生物心理社会模型。(2010)。研究人员认为,这些结果与Zautra等人保持一致。(2005)关于积极影响在抗慢性疼痛的弹性中的作用,提供了更精确,更全面的效果估计。与以前针对特定干预措施的荟萃分析不同(例如,Bernardy等,2018; Lauche等,2013),这项研究突出了基于积极情绪的方法的总体有效性。关键词:积极的情绪,治疗,纤维肌痛。表达,它强调了将积极情绪增强到纤维肌痛治疗方案中的策略的潜力,为管理这种慢性病的更全面和个性化的方法铺平了道路。摘要。这项荟萃分析研究了基于情绪的干预措施对纤维肌痛患者的有效性。,从确定的1,247篇文章中,有32项研究(n = 2,456名参与者)符合纳入标准。这项研究的结果表明,基于情绪的阳性干预大大降低了疼痛强度(G = -0.42,95%CI [-0.56,-0.28],p <0.001),改善了生活质量这是给出的p <0.001)。接下来,在主持人分析中表明,干预持续时间显着调节疼痛强度的影响(β= -0.03,p = 0.02)和生活质量(β= 0.04,p = 0.01)纤维肌痛患者。此外,对于基于正念的干预措施似乎是减轻疼痛最有效的干预措施(G = -0.51),而认知疗法行为似乎是改善生活质量的最有效的方法(G = 0.45)。这样,这一发现将“扩展和构建”的理论扩展到了慢性疾病的背景下,并支持Häuser等人提出的纤维肌痛生物心理社会社会模型。(2010)。研究人员认为,此结果与Zautra等人的研究一致。(2005)关于弹性对慢性疼痛的积极作用,新颖性估计了更精确,更全面的效果。关键字:积极情绪,治疗,纤维肌痛。然后,与以前侧重于特定干预措施的荟萃分析相反(例如Bernardy等,2018; Lauche等,2013),这项研究的结果表明,基于情绪的积极方法总体上的有效性。为了确认策略在将积极情绪提高到纤维肌痛治疗方案中的潜在整合,并为在这种慢性疾病治疗的管理中采取更全面和个人的方法开辟道路。
背景:类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合,以构建智能信息系统,用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多,信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题,以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说,它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算(1 后面跟着 18 个零)的数学运算。相比之下,世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而,要实现这一壮举需要数百万倍的功率,即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看,能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力,但进展却正在放缓。有趣的是,我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的,我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务,例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低,只有20W。大脑能效高的原因主要有两点:一是信息交换和处理是事件驱动的;因此,尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次,神经元和突触位于同一个神经网络中,高度互联,每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理(由突触兴奋和神经元放电组成)和记忆(由突触权重和神经元阈值组成)在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型,以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标,其中,脉冲神经网络(SNN)是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而,在 SNN 中,神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应,例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比,其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术,具有两个显著的关键优势:首先,CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用,包括设计、制造和鉴定,为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次,CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化,其中减小