XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIntelligent
机器学习人工智能模型在协助阴道镜检查医师中的作用：文献综述
宫颈癌筛查分为三类：阴道镜检查（宫颈的视觉印象）、细胞学检查（宫颈的显微镜/细胞研究）和 HPV 状态（Desai 等人，2022 年）。阴道镜检查涉及评估以下特征：对乙酸的反应、病变大小、病变边缘和边界、血管模式、碘摄取以及包括坏死在内的侵袭性癌症的迹象（Bedell 等人，2020 年，Reich 和 Pickel，2021 年）。这些作为视觉提示，指导活检取样，然后送去进行组织病理学评估以确认诊断（Allahqoli 等人，2022 年，Fu 等人，2022 年）。此外，还注意到尖锐湿疣、息肉、狭窄和炎症等各种宫颈特征。阴道镜检查的准确性是通过漏诊的高级别病变（假阴性率）来衡量的（Khan 等人，2017 年）。
智能时代的食物和水系统 - 出版物
确保持久、可持续的粮食和水系统对于维持社会正常运转至关重要。水是粮食系统的基本推动因素，但目前正日益成为一种高风险资源，粮食系统用水量占全球用水量的 72%。1 水和粮食安全密不可分，据估计，到 2050 年，由于气候变化导致的水风险，将有另外 8000 万人面临饥饿风险。2 当前的生产和消费趋势和做法是不可持续的，气候变化加剧了现有问题。据预测，全球粮食产量将增加 70%，加剧土地、水、劳动力、营养和能源的压力。3 由于数十年来对水资源的管理不善和低估，水文循环有史以来首次失衡。4 虽然对食物和水的需求不断增加，但水资源却变得更加稀缺或难以预测。
人类增强：工业革命 5.0 迈向智人
已确定的四次工业革命 (IR)，即 IR 1.0 到 IR 4.0，分别在蒸汽机（机械化）、电力（大规模生产）、计算机（数字化）和物联网 (IoT)/信息物理系统 (CPS) 发明之后 [1]。关于 IR 5.0 的到来存在争议，但人机共舞是研究人员的共识，这是在世界经济论坛 (2019) 期间提出的。跳舞是外行人的术语，需要用科学的方法重新解决。因此，我们尝试在文献综述的基础上探索跳舞的人机关系，以概念化我们的论文。我们将论文分为文献综述第 2 部分、概念框架第 3 部分、工业革命 5.0 期间人类增强的应用第 4 部分，最后是第 5 部分结论。
人工智能在智能制造中的应用
该系统能够识别学生的薄弱环节，并提供有针对性的反馈和资源。这种自适应学习方法已被证明能够显著提高学生对智能制造概念的掌握程度。我们最近研究的经验数据表明，与传统学习环境中的同龄人相比，使用 ITS 的学生的期末考试成绩提高了 25% [8]。此外，实践评估显示，ITS 用户在应用智能制造原理解决实际问题方面的熟练程度提高了 30%。学生的定性反馈进一步证明了该系统的有效性，他们表示，自己对理解和利用智能制造技术的能力更加自信。一名学生表示：“ITS 提供的个性化反馈和资源帮助我专注于自己的薄弱环节，并显著提高了我的实践技能。”为了确保分析的深度和特异性，我们目前正在进行纵向研究，以评估 ITS 对学生学业和职业轨迹的长期影响。初步结果表明，通过 ITS 获得的技能和知识有助于在智能制造领域取得持续成功。通过详细了解我们的智能辅导系统的机制和影响，我们旨在展示其对提高学生在智能制造领域的学习成果和实践能力的重大贡献。
智能课程知识图谱开发
课程设计是教育的一个重要方面，需要仔细考虑内容相关性、学生进步和教学连贯性。近年来，知识图谱 (KG) 的使用因其能够以结构化格式表示概念之间的复杂关系而受到关注。本文介绍了 KGCD（基于知识图谱的课程设计），这是一种新颖的智能课程设计方法，它利用知识图谱来模拟学科相互依赖性、技能进步和学生学习路径。通过结合人工智能驱动的洞察力，KGCD 为教育工作者提供了一种强大的工具，用于设计符合学生需求和教育目标的自适应个性化课程。该系统提供课程调整的实时建议，确保包含相关内容和主题的逻辑顺序。初步试点研究表明，通过为课程开发和修订提供数据驱动的支持，KGCD 有潜力提高课程连贯性和学生学习成果。
利用人工智能和...对纳米机器人进行智能控制的初步研究
印度钦奈研究所摘要人工智能 (AI) 和纳米技术的最新进展推动了智能纳米机器人的发展，为疾病管理提供了一种变革性的方法，特别是在神经药剂学和血液疾病监测领域。本研究探讨了纳米粒子在生物医学工程中的潜力，特别关注它们作为纳米机器人的应用，这些机器人能够穿过血脑屏障 (BBB)，用于脑肿瘤和阿尔茨海默病和帕金森病等神经系统疾病的靶向有效载荷输送。这些纳米机器人设计有传感器、执行器、电源和通信系统，利用人工智能算法在血流中精确导航。石墨烯和金纳米粒子等材料可确保生物相容性，提高靶向治疗的安全性和有效性。此外，人工智能驱动的纳米机器人正在彻底改变癌症药物的输送，降低毒性并改善治疗效果。此外，它们在心血管健康监测中显示出良好的前景，可用于早期疾病检测。然而，监管和技术障碍等挑战依然存在，需要持续的研究才能充分发挥人工智能纳米机器人在个性化和精准医疗中的潜力。 关键词：纳米机器人、人工智能、机器学习、靶向药物输送、生物医学应用 1.引言 人工智能 (AI) 和纳米技术 (NT) 的融合将彻底改变各个行业，包括医学、能源和材料科学。本研究深入探讨了人工智能驱动的 NT 发展的潜力，强调了人工智能加速该领域发现、设计和增长的能力。突出的应用包括增强药物输送、人工智能优化的生物监测和精确的材料特性预测以实现能源利用。虽然当前的人工智能系统面临着需要大量数据集和稳健方法等限制
一种用于智能自动化无服务器功能的深度重复增强学习方法
摘要 - 函数-AS-A-Service（FAAS）引入了一个轻巧的，基于功能的云执行模型，该模型在诸如IOT-EDGE数据处理和异常检测等一系列应用程序中找到了相关性。虽然云服务提供商（CSP）提供了近乎无限的功能弹性，但这些应用程序通常会遇到波动的工作负载和更严格的性能限制。典型的CSP策略是基于基于监视的阈值（例如CPU或内存）来确定和调整所需的功能实例或资源，称为自动化，以应对需求和性能。但是，阈值配置需要专家知识，历史数据或对环境的完整视图，从而使自动化的性能瓶颈缺乏适应性的解决方案。强化学习（RL）算法被证明有益于分析复杂的云环境，并导致适应性的政策，从而最大程度地提高了预期目标。最现实的云环境通常涉及操作干扰，并且可见度有限，使它们部分可观察到。在高度动态的设置中解决可观察性的一般解决方案是将复发单元与无模型的RL算法集成，并将决策过程建模为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。因此，在本文中，我们研究了用于功能自动化的无模型复发剂，并将其与无模型近端策略优化（PPO）算法进行比较。我们探讨了长期术语内存（LSTM）网络与最先进的PPO算法的集成，以发现在我们的实验和评估设置下，经常性的策略能够捕获环境参数并显示出有希望的函数自动效果的结果。我们进一步将基于PPO的自动化剂与商业使用的基于阈值的函数自动化和认为，基于LSTM基于LSTM的自动体现剂能够将吞吐量提高18％，功能执行13％，占8.4％的功能实例。
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。
ECE 659智能传感器和传感器网络 社会统计冬季2024 -SDS 250R / SWREN 250R < / div>
有望在个人和专业上改变我们的生活。据估计，到2025年，通过Internet进行通信的IoT设备将超过310亿。是物联网实现的示例。传感器技术是物联网的关键部分，也是有形的实现。这是一个技术领域，正经历着快速增长，被认为是一个数十亿美元的行业。无线传感器网络是分布式系统，其中自动设备或MOTES可以观察到可以收集温度，湿度，运动和声音等数据的复杂环境），甚至是医疗数据（例如心率，血液氧气水平和脉搏率）。数据是通过网络收集的，融合/聚合，路由和运输到控制/分析/和决策应用程序传感器网络是在不同领域的广泛应用程序的推动者本课程旨在向学生介绍物联网系统设计，部署和管理中典型的基本主题和问题。它突出了我们社会中物联网发展的重要性，并研究了典型的物联网设备和网络的重要组成部分，并讨论了当前和未来的物联网趋势。该课程强调了AI在解决物联网网络复杂性，自我意识和大数据处理问题中的作用。传感器网络将被用作物联网中的新兴应用程序。。还引入了IoT网络核心的主题，包括数据融合，同步，云计算，本地化，嵌入式/小型AI和图形信号处理，压缩传感，聚类和IOT分析，分析和IOT分析，区块链及其在IoT中的应用。在本课程中，学生将学习WSN理论和技术，例如路由和安全性，并将在WSN中获得动手技能和实践知识。该课程介绍了在设计和分析Intel-ligent传感器和传感器网络（移动和固定）方面遇到的各种基本概念，并重点介绍了任务关键应用程序。课程将涵盖理论模型和设计原则；并探讨无线传感器网络算法，协议，架构和应用程序中的最新开发和开放研究问题。本课程涵盖的主题包括：传感和传感器网络的简介，传感器网络的属性，通信模型和网络堆栈，信息路由，定位和同步，压缩传感，传感器融合和聚合，图形信号处理，图形处理，安全性，安全性，中间件和BigData环境。
轴斧 - 智能火灾警报控制面板
每个轴轴智能面板都可以在AD-NET-Plus-per-per-Poer网络上容纳远程图形LCD网状网（具有或没有系统控制功能）。可以根据安装需求创建多个信号器位置。这些位置可以具有：没有系统控制，部分系统控制或完整的系统控制。此外，可以对系统状态更改的信息进行矢量，从而使显示器仅接收与特定事件有关的信息。轴轴智能面板可以相对容易地容纳非常大的，复杂的应用。当安装超过单个面板的容量时，可以实现高级AD-NET-Plus-Plus网络，最多可提供200个网络节点。根据整体安装要求，AD-NET-Plus完全可用于室内面板功能或信息和控制的隔离。