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跨频耦合与智能神经调节
跨频率耦合 (CFC) 反映了不同频率信号之间的 (非线性) 相互作用。来自患者和健康参与者研究的证据表明，CFC 在神经元计算、区域间相互作用和疾病病理生理学中起着至关重要的作用。本综述讨论了 CFC 计算的方法学进展和挑战，特别强调了杂散耦合、推断目标频带中的内在节律和因果干扰的潜在解决方案。我们特别关注在认知/记忆任务、睡眠和神经系统疾病（如阿尔茨海默病、癫痫和帕金森病）背景下探索 CFC 的文献。此外，我们强调了 CFC 在侵入性和非侵入性神经调节和康复的背景下以及对优化的意义。主要是，CFC 可以支持推进对认知和运动控制的神经生理学的理解，作为疾病症状的生物标志物，并利用治疗干预措施的优化，例如闭环脑刺激。尽管 CFC 作为神经科学的研究和转化工具具有明显的优势，但仍需要进一步改进方法，以促进其在该领域的机器人和仿生系统中实际和正确的使用。
实时的智能监控系统...
在超精确制造领域的摘要中，过程控制和材料处理的细节对于达到最高水平的产品质量和制造效率至关重要。该行业面临重大挑战：实时维持和增强制造过程的精度，以确保最佳的产出质量，同时最大程度地减少废物和能源消耗。这一挑战是由于产品和所使用的材料的增加而加剧了，需要更加精确和适应性的制造技术。应对这一挑战的重要性不能被夸大，因为它直接影响了制造公司的竞争力，可持续性和创新能力。整合高级精度计量技术的智能监视系统的开发为这一问题提供了有希望的解决方案。这样的系统将实现制造过程的实时优化，利用尖端技术和数据分析来动态调整参数以获得最佳性能。这样做，它不仅可以提高制造运营的精确性和效率，而且还可以通过减少废物和能源
BlueHalo 收购智能自动化
BlueHalo 是一个快速扩张的国家安全平台，其能力涵盖太空优势、定向能、导弹防御、指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察 (C4ISR)、网络和情报。收购 IAI 加强了 BlueHalo 对创新的承诺，大大增强了公司现有的产品和解决方案组合的深度。IAI 的产品转型经验将增强 BlueHalo 快速部署任务关键型技术并将其交到作战人员手中的能力。
具有智能自动化的战略性
1 Gabe Piccoli是此MISQE Research Insight的接受高级编辑。他帮助作者将他们的学术研究结果提取为IT领导者的可行建议。2 1）Willcocks，L。，Hindle，J。和Lacity，M。C.具有机器人过程自动化的战略性，SB Publishing，2019年； 2）LaCity，M。C.和Willcocks，L。机器人过程和认知自动化，SB Publishing，2018年； 3）Lacity，M。C.和Willcocks，L。机器人过程自动化和风险缓解：《权威指南》，SB Publishing，2017年； 4）Willcocks，L。and Lacity，M。C.服务自动化：机器人与工作未来，SB Publishing，2016年。3Lacity，M。C.和Willcocks，L。“Telefónicao2的机器人过程自动化”，MIS季度执行21-35; Scheepers，R.，Lacity，M。C.和Willcocks，L。“认知自动化作为Deakin University的数字战略的一部分”，MIS季度高管（17：2），2018年6月，第17页，第17页89-107。
i-POI® 智能接口点
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利用智能技术重塑医疗科技
这可能是医疗科技行业的一大福音，因为如今的患者更喜欢技术的便捷性和即时性，因为他们更喜欢能够帮助他们获取实时医疗信息的技术。在医疗保健几乎无法恢复到新冠疫情之前的水平的情况下，满足这些患者的需求需要创造力、价值导向和对智能技术的精明应用。我们对 800 名年龄在 13 至 72 岁之间的美国患者进行了研究，发现 94% 的患者利用设备和应用程序来管理自己的健康状况 1 ，这表明医疗科技公司不能忽视日益增长的市场需求。赋予患者权力的患者已经在做出关键决策，推动了不同环境中对高质量护理的需求——从紧急护理诊所和门诊手术中心到舒适的家。生成人工智能 (gen AI) 可能会增强这一趋势，影响患者寻求指导和接受治疗的方式。
智能世界2030 - 华为
据IDC预测，2016年至2020年，全球数据总量同比增长30%，照此速度增长，未来10年全球数据总量将增长14倍。数据驱动宽带发展，过去10年，消费应用所需平均带宽增长10倍以上，未来10年，万兆接入将为海量应用提供保障。同时，互联网应用的重心将从消费应用转向工业应用，工业应用需要低时延、确定性通信、高精度空间定位等特性，同时需要高安全性、可靠性和数据保护能力。
智能辅导系统-IJRPR
其潜在的好处是众多。通过提供个性化的教学，可以改善学习成果，增加学生的参与度并减少学习时间。它还可以向学生和讲师提供有价值的反馈，从而帮助确定学生挣扎并为教学策略提供信息的领域。此外，它可以部署在各种学习环境中，包括在线平台，混合学习模型，甚至是传统的课堂设置，使个性化的学习更易于访问和可扩展。但是，有效的发展是一项复杂的事业。它需要几个学科的专业知识，包括计算机科学，教育，认知科学和教学设计。挑战包括发展强大的学生模型的发展，有效的自适应学习算法的设计，引人入胜和交互式学习内容的创建以及对系统有效性的评估。此外，必须仔细解决伦理考虑，例如数据隐私和算法偏见。本文探讨了与ITS的设计和开发相关的关键组成部分，挑战和机遇，研究了当前的研究并突出了未来发展的有希望的方向。
机器人和智能制造业中的mengsc
当今主要经济活动的重要部分，包括制造，建筑，物流和运输，正在通过机器人技术，数据分析，机器学习和人工智能平台进行转换。预计机器人，自动化和智能技术将构成所有未来的科学和工程项目的基础。该MENGSC计划为学生提供了设计和部署新型生产和商业环境所需的工具的理解。这些工具包括数字制造，模拟，数据分析，机器学习和人工智能软件，工业，协作和移动机器人，高级传感器和智能设备。毕业生将能够参与高级机器人技术和智能自动化项目。
网络地位：带有假ai的智能CPHS？
摘要：安慰剂效应是医学和心理学研究中众所周知的现象，现在正在网络物理和人类系统（CPHS）的领域中探索，引入了网络地位的概念。这种方法涉及模拟人工智能（AI）组件在CPHS中的存在和功能，而实际上，人类操作员，巫师控制了系统的响应和行为。网络地位的目的是三个方面：评估用户与系统的互动和满意度，调查对AI代理的道德责任和问责制的看法，并评估用户对AI技术风险和收益的反应。这个概念提出了有关测量，操纵和利用网络定位以及相关的道德考虑的有趣问题。通过弥合人类感知与技术进步之间的鸿沟，网络场所可能提供了一个独特的机会来探索人机相互作用的复杂性，并为AI驱动的CPHS的未来发展铺平了道路。