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利用人工智能来预测和管理多发病患者的并发症：文献综述
人工智能（AI）正在通过提高诊断准确性，简化治疗方案和增强患者护理的方式来彻底改变医疗保健。本综述评估了AI在预测和控制多个患者中的问题中的应用，强调预测分析，实时数据集成以及诊断中的增强。利用电子健康记录和医学成像的广泛数据集，AI模型促进了早期并发症的预测和及时的疾病疗法，例如癌症，心血管疾病和糖尿病。值得注意的发展包括用于诊断肺癌和乳腺癌的AI系统，显着降低了假阳性，并最大程度地减少了多余的随访。通过PubMed和Google Scholar进行了全面的文献搜索，应用了布尔逻辑，其中包括“人工智能”，“多种疾病”，“预测分析”，“机器学习”和“诊断”等关键词。从2010年1月至2024年12月发表的文章，包括有关使用AI在管理多种繁殖和医疗保健决策中的原始研究，系统评价和荟萃分析的文章。与治疗应用无关的研究，没有结果测量或仅限于社论的研究。本综述强调了AI的能力增强诊断精度并提高临床结果，同时还确定了重大障碍，包括数据偏见，道德问题以及进行严格验证和纵向研究的必要性，以确保在临床环境中的可持续融合。本评论的局限性涵盖了由于语言和出版年的限制而导致的相关研究的可能排除，以及对灰色文献的无视，可能会限制发现结果的全面性。
干细胞研究
数据分析受到熟练专家的短缺的约束，特别是在生物学方面，在这种情况下，详细的数据分析和随后的解释对于理解复杂的生物过程以及开发新的治疗方法和诊断至关重要。专家短缺的一种可能解决方案是利用大型语言模型（LLMS）用于发电数据分析管道。但是，尽管在用于代码生成任务的情况下，LLMS显示出很大的潜力，但是在提示与域专家问题（例如OMICS相关数据分析问题）提示时，有关LLM的准确性的问题仍然有效。为了解决这个问题，我们开发了Mergen，这是一个利用LLMS进行数据分析代码生成和执行的R软件包。我们使用基因组学的各种数据分析任务评估了该数据分析系统的性能。我们的主要目标是使研究人员通过简单地描述其目标和通过清晰文本的特定数据集的所需分析来进行数据分析。我们的方法通过专门的及时工程和错误反馈机制来改善代码生成。此外，我们的系统可以执行LLM规定的数据分析工作流，从而为人类审查提供数据分析工作流程的结果。我们对该系统的评估表明，尽管LLM有效地生成了某些数据分析任务的代码，但在执行代码生成中仍然存在挑战，尤其是对于复杂的数据分析任务。对于复杂性3、4和5的任务，这一增加分别为52.5％，27.5％和15％。通过自我纠正机制可以看到最佳性能，与复杂性任务相比，自我校正能够将可执行代码的百分比增加22.5％。使用卡方检验，显示出使用不同的提示策略可以发现显着差异。我们的研究有助于更好地理解LLM功能和局限性，从而提供软件基础架构和实用见解，以有效地集成到数据分析工作流程中。
利用AI进行早期霍乱检测和反应
霍乱继续在尼日利亚构成巨大的公共卫生挑战，这是由于卫生不良，水质不足和气候因素的驱动，从而为爆发带来了有利的条件。自1972年第一次流行以来，尼日利亚经历了反复爆发，1991年最严重，导致7,000多人死亡。当前的监视系统和诊断方法受到基础设施差距，熟练人员不足和报告不足的限制，从而导致爆发发现和反应延迟。这些局限性加剧了公共卫生负担，增加了霍乱流行病的死亡率和经济影响。本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）解决这些挑战的潜力。AI技术，包括预测建模和ML算法，例如随机森林和卷积神经网络（CNN），可以分析多种数据源（例如气象，环境和健康记录），以检测模式并预测暴发。来自其他霍乱特征区域的案例研究，AI具有高预测性的准确性，证明了其变革性的潜力。通过将AI集成到尼日利亚的公共卫生基础设施中，可以改善早期检测和反应，资源分配优化和疾病传播
像我的三元组一样吸引我：利用生成AI进行Wikidata图像完成（海报）
[1] Gabriel Amaral，Rodrigues的Odinal和Elena Symperl。WDV：国家数据数据数据构建编织。在Ulrike Sattles，Aidan Hogan，Maria Keet，Valentine Presutti，JoãoPauloA. Almeida。 2022。内部Springer Publishing。
利用人工智能减轻气候风险对企业供应链和劳动生产率的影响
近年来，人工智能 (AI) 已发展成为一种强大的工具，可以帮助创造应对气候变化的新解决方案并有效解决这一问题。人工智能有助于识别气候变化风险区域，为企业和社区制定适应计划，预测洪水和野火并确定地震位置 (Rutenberg 等人，2021 年：Jain 等人，2023 年)。此外，人工智能技术通过对大量数据集进行预测分析以匹配需求和供应模式，实现能源利用率优化并提高可再生能源效率 (Masterson，2024 年)。在本文中，我们重点关注气候变化对企业的两个重要影响以及如何使用人工智能来减轻这些气候风险。
利用高级网络安全分析来增强零信任
在一个网络威胁越来越复杂且持久的时代，基于传统的外围安全模型不再足以保护组织资产。这种范式转移加速了零信任体系结构（ZTA）的采用，该构造（ZTA）是根据“ Never Trust，始终验证”原则运行的。但是，ZTA的功效在很大程度上依赖于连续监测，动态威胁检测和自适应响应机制。本文探讨了如何利用高级网络安全分析来加强自适应安全框架内的ZTA，从而确保积极主动，实时保护不断发展的威胁。通过整合机器学习（ML），人工智能（AI）和行为分析，组织可以增强威胁检测过程的粒度和精确度，从而实现对异常活动和潜在违规的实时识别。这些高级分析有助于上下文感知的决策，从而根据用户行为，设备健康和网络活动进行动态策略调整。此外，这项研究研究了如何将预测分析和自动化事件响应能力嵌入自适应安全系统中，以最大程度地减少人类干预，减少响应时间并限制攻击表面。通过案例研究和经验数据分析，本文证明了在不同部门中网络安全分析的实际实施，强调了与在复杂的IT环境中扩展这些技术相关的益处和挑战。最终，这项研究强调了数据驱动的见解在强化零信托原则方面的关键作用，为寻求建立能够承受现代网络威胁的能够建立弹性，适应性安全的基础设施的组织提供了路线图。
利用自然文本监督的视觉模型进行MRI检索，字幕，分类和视觉问题回答
摘要 - 大型多模型现在已在全球范围内广泛使用，最强大的模型在大规模的通用数据集中受过训练。尽管它们迅速部署，但仍关注培训数据的质量和领域相关性，尤其是在放射学，医学研究和神经科学方面。此外，当查询接受医疗数据训练的模型时，医疗保健数据隐私至关重要，有关服务托管和数据存储的透明度也是如此。到目前为止，放射学研究中的大多数深度学习算法旨在执行特定任务（例如诊断分类），并且不能提示使用自然语言执行多个任务。在这项工作中，我们引入了一个基于矢量检索和对比度学习的框架，以通过自然语言监督有效地学习视觉脑MRI概念。我们展示了该方法如何通过联合嵌入和自然语言监督来识别影响阿尔茨海默氏病（AD）的大脑的因素。首先，我们使用自我监督的学习预处理文本和图像编码器，并共同微调这些编码器以开发共享的嵌入空间。我们训练模型执行多个任务，包括MRI检索，MRI字幕和MRI分类。我们通过开发检索和重新排列的机制以及用于视觉问题回答的变压器解码器来显示其多功能性。
AI有动力的法医会计：利用机器学习实时欺诈检测和预防
欺诈检测中最常用的无监督学习技术之一是聚类，它基于共享特征将相似的数据点组合在一起。k-均值聚类，例如将财务交易分为不同的集群，使法医会计师可以识别出显着偏离正常模式的交易[23]。例如，如果集群中的大多数交易代表小规则付款，则可以将同一集群中异常大的交易标记为可疑。聚类对于识别基于网络的欺诈计划特别有用，例如供应商与员工之间的勾结或涉及多个帐户的洗钱环[24]。
心脏病的预测分析：利用机器学习以增强早期
心脏病是一个全球健康问题，每年会导致大量死亡。早期发现和及时干预可以减少疾病和死亡的影响。传统的医学测试通常需要大量且耗时的治疗。机器学习的出现为开发有效有效的诊断工具开发了新的途径。该研究的重点是开发强大的机器学习系统，以使用公开数据来预测心血管疾病。在这项研究中，评估了单个分类和对齐方法的性能，强调了优先分配方法的重要性，例如SMOTE解决类别和索引不一致之处。提高绩效标准的措施。
通过实时事故监控的预测救援系统利用人工智能
推荐引用建议引用Al Falasi，Humaid Ahmad，“通过实时事故监控杠杆人工智能的预测救援系统”（2024）。论文。罗切斯特技术学院。从