XiaoMi-AI文件搜索系统
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para uniminar adiforênciacontracriançase青少年
全球风险增长会为增加儿童和青少年对犯罪和暴力的暴露而创造条件，这不仅在物理空间，而且在数字环境中。随着国际不安全感，有组织的犯罪团体，包括指定为恐怖组织的武装团体，制定熟练的策略来实现，招募和探索儿童和青少年。，尽管世界逐渐就气候变化造成的直接危险达成共识，但对这些极端气候事件以及因此，人们对这些极端气候事件的危险几乎没有知识，因此，人们的强迫流离失所会影响儿童和青少年对暴力的脆弱性。最近的研究[4]表明，包括过失在内的暴力暴露在生理上可能会影响儿童和青少年的健康发展。对儿童和青少年造成的暴力造成了身体，情感，精神和精神损害，对成年后的影响。[5]
人工智能应用于
摘要：近年来，香水公司创建了基于人工智能（IA）的技术解决方案，目的是优化香水创造过程。可以观察到，信息科学（CI）作为跨学科领域，可以为香水中的AI应用做出贡献，并在这种情况下研究与科学领域有关的其他方面。本文旨在为香水提供AI贡献，并将研究视角确定为IC。为此，参考书目搜索是在Capes's Journal Portal进行的，并且由于合并后的主题科学文献稀缺，新闻网站或其他被认为重要的Google Search中的新闻网站以及其他香水公司本身也被使用了。结果揭示了以下AI对该部门的贡献：公式优化，数据分析和基于数据的见解；香水个性化；可持续性和香气保存；香水的繁殖；教育;沉浸式和互动的经验以及虚拟现实；视觉设计和营销；以及情感，颜色和文字中香气的翻译。作为CI研究的观点，确定了以下可能性：嗅觉信息的认识论和理论研究；调查针对香水领域的元数据；研究嗅觉家庭的分类以及嗅觉注释及其术语的描述；为香水领域的受控词汇，皇家和特定的本体论制备；基于AI的解决方案生成的数据管理；信息体系结构的研究和应用，信息的发现性和偶然性；从嗅觉记忆的角度研究嗅觉研究；并反映了为信息兆头扩散的倡议而创建的倡议。
绩效评估中的人工智能...
摘要：这项工作涉及人工智能（AI）在高中的学术绩效评估中的作用，突出了所涉及的道德利益和挑战。研究的中心问题是如何将AI纳入教育评估过程中，以改善学生的学习和表现，并在数据和算法的使用中保持道德规范。所采用的方法包括对先前研究的书目综述，分析AI在教育中的适用性，有效性和道德意义。结果表明，基于AI的系统（例如Markovian-Bayesian模型和自适应学习平台）为自定义教学提供了重要的机会，尽管它们提出了与数据隐私和算法偏见有关的挑战。最终的考虑强调了有效的策略，以确保实施AI的道德实践，强调教育工作者培训的重要性和监管人员的发展。
管理部门对人工智能的使用
摘要：本研究旨在通过分析联邦审计法院 (TCU) 使用的战略工具来分析巴西公共行政部门对人工智能 (AI) 的使用情况，重点关注外部机构控制。为此，对公共管理人员进行了半结构化访谈，并进行了书目分析和审查，目的是了解当前巴西人工智能的发展情况。这些工具在巴西公共行政中的使用是最近才出现的，而且前景看好，毕竟，世界正面临所谓的第四次工业革命，而当技术创新能够使公共机构受益时，它们就不能免受技术创新的影响。鉴于这样的潜力，我们有必要反思这些工具的构建过程、性能和可能的风险。关键词：人工智能。公共管理。责任。机构控制。
人工智能 4：训练您的 AI 模型 - Technovation
网上有很多平台可用于训练人工智能模型。大多数平台的工作方式类似。您输入数据（可以通过上传或使用网络摄像头拍摄图像），然后训练模型，最后进行测试以确保其准确性。选择使用哪个平台取决于您的项目以及您在训练模型后想要用模型做什么。它们都允许您创建对事物进行分类或归类的 AI 模型，这就是它们被称为分类系统的原因。
科学宣言和收集的承诺
I, _, CRMV Registration No._, I declare to be aware of the importance of sample collection for the DNA examination of the dogs used in reproduction, aware of the commitments made by CBPA before WUSV, aware of the risks that the lack of care and attention in the handling of the material may lead to the CBPA, aware that any error in the collection, handling and sending the kit-DNA to CBPA秘书处是我唯一的责任。 ，我认为，如果在我所执行的任何案例中，都将在我执行的任何考试中确定与CBPA暂时将自己脱离权利的承诺。 我还假设我将尽一切努力澄清任何误解，与调查合作并承担与我的辩护相关的费用。I, _, CRMV Registration No._, I declare to be aware of the importance of sample collection for the DNA examination of the dogs used in reproduction, aware of the commitments made by CBPA before WUSV, aware of the risks that the lack of care and attention in the handling of the material may lead to the CBPA, aware that any error in the collection, handling and sending the kit-DNA to CBPA秘书处是我唯一的责任。，我认为，如果在我所执行的任何案例中，都将在我执行的任何考试中确定与CBPA暂时将自己脱离权利的承诺。我还假设我将尽一切努力澄清任何误解，与调查合作并承担与我的辩护相关的费用。
胰岛素抵抗与心血管风险之间的关系
https://doi.org/10.36557/2674-8169.2024v6n12p906-920 文章于 10 月 19 日收到，于 12 月 9 日发表 摘要 胰岛素抵抗（IR）是一种代谢状态，其特征是靶组织（例如骨骼肌、肝脏和脂肪组织）对胰岛素作用的反应降低，导致高血糖和代偿性高胰岛素血症。本研究采用综合文献综述来了解 IR 与心血管疾病 (CVD) 风险增加之间的潜在机制，并探索有效的干预策略以降低其发病率。来源的选择是在公认的数据库中进行的，例如 PubMed、Scielo 和 Lilacs，涵盖 2015 年至 2023 年之间的出版物，并分析有关内皮功能障碍、慢性炎症、脂质和血流动力学改变的数据。结果表明，IR 与导致 CVD 发展的代谢和血流动力学改变有关，包括内皮功能障碍、血管炎症和动脉僵硬性增加。此外，IR 会促进动脉粥样硬化脂质谱、高血压和血管弹性降低，从而增加心血管并发症的风险。基于生活方式改变的干预措施，例如地中海饮食、体育锻炼和体重控制，以及药物，例如二甲双胍和 SGLT-2 抑制剂，显示出降低心血管风险的潜力，尽管在药物相互作用的理解方面仍然存在差距。结论是，IR 是 CVD 发病机制的核心因素，强调需要更有效和个性化的预防和治疗策略。基于可靠证据的标准化协议对于改善临床结果至关重要。多学科方法的整合和持续的研究努力对于减轻IR的影响和减少全球CVD负担至关重要，从而促进高危人群健康的重大进步。关键词：“胰岛素抵抗”、“心血管风险”、“代谢机制”、“慢性炎症”和“内皮功能障碍”。
homero：uma plataforma de ead cominteligência人工...
HOMERO平台是由科学，技术与创新部（MCTI）（MCTI）和SOFTEX在MCTI Future计划中推广的TIC 10居住项目下开发的一项远程学习计划（EAD）。其目标是使用各种促进教学互动和教育过程中调解的元素来培养自适应学习，并适应学生的个人需求。该平台考虑了学习速度，以前的知识，表现表现和学生参与度的个性化内容的表现。HOMERO平台使用自适应学习，这是一个源自人工智能（IA）的进步的概念。智能辅导，基于AI研究，使智能系统能够适应学生学习过程，从而改善，更有效的教育经验。
人工智能与功能基因组学的接口
摘要：基因组学是分子生物学的一个交叉学科，通过对生物基因组进行解码和数据分析，研究生物基因组的结构、功能、进化、映射和编辑。它与人工智能的接口通过大数据方法中的深度学习（DL）策略和成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）系统得到加强，为生物技术和医学带来了革命性的可能性。目的是描述人工智能在功能基因组学和 CRISPR 基因编辑系统中的应用概况。这是一次范围界定审查，通过在 SciELO、NCBI/PubMed ® 和 Science Direct 数据库中进行搜索，选取了 2020 年至 2024 年期间的文章。使用助记组合 PCC（Population、Context、Concept）来定义研究的指导问题。该评价是根据系统评价的首选报告项目和范围界定评价的荟萃分析 (PRISMA-ScR) 清单的指南进行的描述。纳入了20篇符合研究标准的文章，在分析了人工智能（AI）与组学科学之间的联系内容后，发现机器学习辅助技术的精度和覆盖范围在提高方面取得了显著进展。结论是，训练有素的算法使机器学习能够在大量数据挖掘中进行，并提供更准确的预测分析并优于传统方法。人工智能扩展了组学科学和性能技术设备的能力； CRISPR 系统中的方法在准确性、可推广模式和对引导 RNA 设计的理解方面优于传统方法。