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分析 ML 和 DL 在打击...中的有效性
摘要 — 虚假健康新闻的广泛传播带来了巨大的挑战，危及了普通民众的健康和福祉。在信息过剩的时代尤其如此。为了开发能够发现欺诈性健康相关信息的自动化系统，研究人员应用了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 等人工智能方法。这些方法已被用于构建这些系统。为了解决现在面临的问题，人们正在这样做。本研究的目的是分析与机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 系统相关的方法、性能测量和问题，以识别虚假健康新闻。本研究过程中介绍了该分析。我们研究了在机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 范式中特征工程、模型架构设计和评估指标过程中应用的多种方法。这些方法用于特征工程过程。此外，我们评估了我们的研究结果对于提高识别虚假健康新闻的系统效率的重要性，并为这一至关重要的领域提供了进一步研究的潜在领域。最后，我们得出结论，我们的研究结果有可能提高这些系统的有效性。
利用微服务架构与人工智能和机器学习
微服务的架构风格已成为开发当代灵活且可演进的软件系统的合适工具。因此，微服务通过将模块化应用程序分解为众多服务，实现了可扩展性、敏捷性、公平的容错性和异构性。然而，这种架构范式有其自身的一系列问题，包括组织应该回答的许多问题。本文的目的是概述微服务架构的主要优点和可能的缺点，并提出一种利用人工智能和机器学习来支持灵活性、自动化和优化的智能微服务架构。这是为了确保能够解释为什么应该以特定方式完成某件事，以及如何实现给定过程的预期目标。
for Infusion
环丙沙星已显示出未成熟动物的承重关节引起关节炎。 来自一项关于儿童环丙沙星使用的随机双盲研究的安全性数据（环丙沙星：n = 335，平均年龄= 6.3岁；比较器：n = 349，平均年龄= 6.2岁；年龄= 1岁；年龄范围= 1至17岁），涉嫌涉嫌与药物相关的临床率（均为7％）（均与连接的临时率）（均为7％）（均为4.2岁）（均为4年）。 4.6％。 分别为1年随访的药物相关关节病的发生率为9.0％和5.7％。 随着时间的流逝，可疑的与药物相关的关节病病例的增加在统计学之间没有统计学意义。 由于可能与关节和/或周围组织有关的不良事件，应在仔细的利益/风险评估后才开始治疗。环丙沙星已显示出未成熟动物的承重关节引起关节炎。来自一项关于儿童环丙沙星使用的随机双盲研究的安全性数据（环丙沙星：n = 335，平均年龄= 6.3岁；比较器：n = 349，平均年龄= 6.2岁；年龄= 1岁；年龄范围= 1至17岁），涉嫌涉嫌与药物相关的临床率（均为7％）（均与连接的临时率）（均为7％）（均为4.2岁）（均为4年）。 4.6％。分别为1年随访的药物相关关节病的发生率为9.0％和5.7％。随着时间的流逝，可疑的与药物相关的关节病病例的增加在统计学之间没有统计学意义。由于可能与关节和/或周围组织有关的不良事件，应在仔细的利益/风险评估后才开始治疗。
Quadracel®（注射0.5 ml悬架）
在瑞典进行的一项临床试验中，比较了三种细胞的百日咳疫苗和一种全细胞DTP疫苗，有20,745名婴儿获得了Tripacel的“混合”制剂，其中包含与二倍抗原相同数量的倍增抗原，在2、4和6或6或3或3、5、5、5和12个月中。在本研究中，不良事件的发生率小于或与其他细胞百日咳疫苗和全细胞DTP组相比。全细胞DTP后的发烧率> 40.5°C和癫痫发作或可疑癫痫发作明显高于颈部百日咳疫苗。低渗/低速发作的速率是可比的，三痛后给予了29个报告。在疫苗接种后的48小时内据报道，据报道，据报道，据报道，没有死亡或脑炎/急性脑病，侵入性细菌感染，婴儿痉挛或过敏反应的死亡。
在未来网络中操作AI/ML
摘要 - 在过去的十年中，由机器学习（ML）领导的现代人工智能（AI）技术已经获得了前所未有的Momentum。随着“ AI夏季”的浪潮，网络研究社区还接受了AI/ML算法，以解决与网络操作和管理有关的许多问题。但是，与其他域中的对应物相比，由于生产环境的成熟度不足，因此大多数基于ML的解决方案尚未获得大规模部署。本文集中于实际网络中基于ML的解决方案的实际问题。具体来说，我们列举了阻碍实际网络中AI/ML整体的关键因素，并审查现有的解决方案以发现缺失的考虑因素。此外，我们强调了一个有希望的方向，即机器学习操作（MLOP），可以缩小差距。我们认为，本文介绍了有关实施和维护基于ML的解决方案的系统与系统相关的注意事项，并在将来的网络中充分采用了它们。
AI和ML教学大纲书籍-15-06-2024.cdr
计算机科学与工程（ARɵ智力和机器学习），SRI Sairam工程学院对M1培养学生，对AI＆ML的基本原理，理论和PRACɵCE有了了解的了解。M2开发具有所需技能的学生，并使他们能够在AI＆ML M3领域进行任务，以促进行业学术界的界面，以更新AI＆ML M4的最新趋势，创造了适当的环境，以展现潜在的人才，crea和创新的学生，从而为社会做出了贡献。
关于人工智能/机器学习在 ITPM 中应用的研究提案：
据市场研究公司 Tractica 称，预计到 2025 年，全球人工智能软件市场将增长到 1260 亿美元。此外，Gartner 集团预测，在同一时间内，由于人类与智能机器之间的协作，多达 80% 的常规工作（占当今项目管理 (PM) 活动中花费的大部分人力时间）可以被消除。当今的 PM 实践严重依赖于人工投入。但是，这并不是对人类项目经理的直觉、创新和创造能力的最佳利用。项目经理工作的许多方面都可以由利用 AI/ML 方法处理非常规和预测任务的机器来管理。本文介绍了 IT 项目管理 (ITPM) 流程和相关任务，并确定了可以支持它们的 AI/ML 方法。
O-RAN 中的配置错误：AI/ML 的影响分析
随着扩展现实、全息远程呈现和无线脑机接口等应用对当前网络能力提出挑战，用户对网络通信基础设施的需求从未如此强烈。开放式 RAN (O-RAN) 对于支持 6G 及更高版本的新用途和预期用途至关重要。它促进开放性和标准化，通过分解无线接入网 (RAN) 组件提高灵活性，通过软件定义网络 (SDN)、网络功能虚拟化 (NFV) 和云等技术支持可编程性、灵活性和可扩展性，并通过 RAN 智能控制器 (RIC) 实现自动化。此外，在 RIC 中使用 xApps、rApps 和人工智能/机器学习 (AI/ML) 可以高效管理复杂的 RAN 操作。然而，由于 O-RAN 的开放性及其对异构系统的支持，出现错误配置问题的可能性变得至关重要。在本文中，我们将全面分析 O-RAN 中潜在的错误配置问题，包括集成和操作、SDN 和 NFV 的使用，特别是 AI/ML 的使用。本文研究了使用 AI/ML 识别这些错误配置的机会。本文提供了一个案例研究，以说明 xApps 之间冲突的策略对最终用户的直接影响，以及针对此问题的潜在 AI/ML 解决方案。本研究首次分析了 AI/ML 对 O-RAN 中错误配置挑战的影响。