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阿尔·加扎利视角下的人工智能：连接自然资源与机器的概念
* 通信地址：hazizah2103@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 的快速发展引发了人们对人工智能在模仿人类认知能力方面的局限性和潜力的质疑。这项研究旨在将 Al-Ghazali 思想中的 nafs（灵魂）概念与现代人工智能的发展联系起来。本研究采用比较方法和定性方法。使用内容分析技术分析数据，以确定 Al-Ghazali 的 nafs nathiqah（理性）概念与人工智能之间的异同。分析的重点包括这两个概念的潜力、局限性和伦理含义。Al-Ghazali 强调了理性在获取知识和发展技术方面的重要性。然而，Al-Ghazali 也意识到人类理性的局限性，即它无法完全理解现实的本质。人工智能虽然能够模仿 nafs nathiqah 的某些方面，但仍然存在根本差异。人工智能基于算法和数据运行，而 nafs nathiqah 涉及意识、直觉和理解意义的能力。人工智能具有改善人类生活质量的巨大潜力，但需要以合乎道德和负责任的方式开发和使用。Al-Ghazali 关于 nafs 的思想可以为理解人工智能的潜力和局限性以及其使用的道德影响提供见解。摘要
“结核分枝杆菌鉴定 - DNA（实时PCR）”“ MAC识别
关于列出的项目，我们公司使用的检查设备“ COBAS5800系统”出现故障，我们目前正在恢复产品。由于这种效果，在下面列出的适用日期之后提出请求时，测试结果的报告将延迟。
机器学习在自动代码检查中的作用 - 系统文献评论
摘要：建筑设计必须遵守众多代码，法律和法规。实际上，尽管有可用的自动代码检查工具（ACC）和该领域的广泛研究，但检查给定设计是否符合所有相关的监管要求仍然是一项手动和耗时的任务。为广泛的法规提供高度自动化解决方案的全面检查系统仍然是一个遥远的目标。最近的研究强调了吸引高级技术（例如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP））以增强ACC能力的潜力。因此，这项工作旨在审查在代码合规性检查中实施ML技术方面的最新进步，识别知识差距并提出未来的研究方向。通过实施系统的文献综述方法，我们确定了域内的三个关键研究领域：处理监管文本，处理设计信息和整体检查机制。现有的努力使用各种ML算法来探索这些领域的每个领域，以提高其有效性。尽管取得了显着进步，但由于法规的复杂性，法律文本的歧义和培训数据的稀缺性，挑战仍然存在，所有这些都限制了提出的方法的可扩展性。此外，虽然ML通过从数据中学习而不是依靠硬编码规则来增强灵活性，但它引入了对建筑许可至关重要的决策过程中的不确定性。评论强调了混合方法的潜力，这些方法结合了基于规则的系统和ML模型的优势，以有效解决这些挑战。
机器学习方法是在火星上识别和分类的Rampart陨石坑。 J.M. Williams 1（Jwilliams4@unm.edu），A.C。Buie 1，D.P。梅森1，
简介：冲击壁是火星和许多其他行星体的无处不在地质过程，对于整个太阳系中岩石和冰冷体的表面相对年龄至关重要；在过去的数十亿年中，包括古代和现代火星都发生了这样的火山口事件[1]。这些陨石坑可以根据其形态和形成过程进行分类，包括作为斜坡型特征。在火星上对这些火山口形态的分类历史上已经证明了困难和耗时，这主要是由于1）缺乏质量，高分辨率图像和2）图像的巨大图像。我们的新方法试图通过使用基于机器学习的方法（ML）方法在MARS（32°N至32°S）中的较低纬度（32°N至32°S）内的准确分类的Rampart火山口数据库来纠正此问题。
使用机器学习对陨石反射光谱进行分类。 S. Saha 1，T。H。Burbine 2,3和M. D. Dyar 2,3，1计算机科学系
模型结构：我们的方法利用火箭（随机卷积内核变换）算法[4]从陨石光谱中提取数值特征。虽然火箭在时间序列分类中的有效性被广泛认可，但其能力与本研究中光谱分类的挑战非常吻合。反射光谱虽然不是传统的时间序列，但在与时间序列数据具有相似性的波长跨波长中显示顺序模式。火箭的计算效率和对噪声的鲁棒性使其成为此任务的理想选择，在这种任务中，捕获微妙的光谱模式至关重要。它将大量随机初始化的卷积内核应用于光谱，每个卷积内核都有随机参数，例如长度，扩张，偏置和填充物。这种随机化使火箭列出了数据的局部和全局特征，这对于区分光谱模式至关重要。
雨技术
随着数字交易的迅速扩展，统一的付款接口（UPI）已成为当今世界上金融交流的青睐和方便的方法。然而，对数字平台的依赖日益增长也有助于欺诈活动的上升。本文介绍了一个强大的UPI欺诈检测系统，该系统利用高级机器学习技术来增强数字交易的安全性。建议的系统利用各种功能，包括交易模式，用户行为和设备信息，以开发全面的欺诈检测模型。机器学习算法，例如监督学习分类器和异常检测方法，用于分析历史交易数据和发现指示欺诈活动的模式。该模型利用包含合法和欺诈性交易的标签数据集，使其有效地区分正常和可疑活动。关键字：交易，付款，UPI，攻击者，欺诈，骗子，金钱，数据集。随机森林；决策树；逻辑回归；机器学习；梯度提升方法；混淆矩阵
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
智力的emach.ai卡集成了thales payshield hsm以丰富
拥有三十年的领域专业知识，智力通过四种业务提供了全面的银行和保险技术产品：全球消费者银行业务（IGCB），全球交易银行（IGTB），智力和数字技术的商业技术（IDTC）。智力是应用设计思维的先驱，而我们的8012金融科技设计中心是全球第一个致力于设计思维原理的设计中心，强调了我们致力于持续有影响力的创新的承诺，以满足不断增长的数字化转型需求。，我们自豪地为全球325多个客户提供服务，并在主要全球金融枢纽的解决方案建筑师，领域和技术专家的支持下提供支持。有关智力的更多信息，请访问https://www.intellectdesign.com/
新型候选基因MACF1与伊朗家族中的常染色体显性非综合性听力损失有关
案例报告社会福利与康复科学大学遗传学诊所的证据。概率具有HL的广泛家族史（图1），伴随着没有其他表型表现。获得知情同意后，从参与成员中收集全血样本，并提取基因组DNA（图1）。受影响的家庭成员接受了临床重新评估，以排除潜在的HL综合症综合症形式。对受影响的个体进行了纯音调测定法，并显示出轻度的倾斜到严重的HL。HL被描述为语言和进步。个体III.3在低频中显示出更严重的HL，并且可能随着年龄的增长而代表低频的某些进展。最初，概率进行了GJB2测试，该测试没有发现因果突变。随后，概率进行了外部测序（ES）以确定遗传原因