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医疗安全计划中的人工智能 (AI)
HHS 患者安全组织 (PSO) 计划 2005 年《患者安全和质量改进法案》（《患者安全法案》）1 建立了一个框架，用于建立国家系统以自愿报告患者安全问题，从而提高患者安全和医疗质量。由于担心与安全事件和改善护理的机会相关的信息可能在法律和行政诉讼等场合被用来对付医疗服务提供者，《患者安全法案》为“患者安全工作成果”创建了联邦特权 2 和保密保护，即医疗服务提供者和患者安全组织 (PSO) 之间交换的信息。利用这些联邦法律保护，可以共享信息，以提高整个医疗系统的患者安全和医疗质量，跨越机构和州的界限。每个 PSO 都充当其服务的医疗服务提供者的资源，将他们的数据与其他提供者的数据汇总，分析数据以开发新的和创新的患者安全改进方法，并促进基于证据的患者安全改进策略和实践的开发和应用。
通过免疫相关皮肤化的JAK抑制剂在悖论反应中的应用
生物制剂在治疗免疫相关皮肤病中起积极而有效的作用。然而，许多其他与免疫相关的疾病也随着生物制剂治疗而表现出来。通过免疫相关的皮肤毒素是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病（主要是牛皮癣和特应性皮炎）的新发作或加剧，主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗（主要是牛皮癣和果皮炎），例如新的perso perso perso perso Inias（persias perso Inisias）（persopic Dermatias）广告处理。 常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。 面对矛盾的反应，需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法，例如Janus激酶（JAK）抑制剂。 Janus激酶和信号转导子和转录（JAK-STAT）途径的激活因素在炎症途径中起重要作用，并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。 本文侧重于JAK抑制剂，例如Tofacitinib，Baritodinib，ruxolitinib，abrocitinib，upadacitinib和deucravacitinib，以探索治疗矛盾反应的可能应用。 讨论了常见的副作用，基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病（主要是牛皮癣和特应性皮炎）的新发作或加剧，主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗（主要是牛皮癣和果皮炎），例如新的perso perso perso perso Inias（persias perso Inisias）（persopic Dermatias）广告处理。常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。面对矛盾的反应，需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法，例如Janus激酶（JAK）抑制剂。Janus激酶和信号转导子和转录（JAK-STAT）途径的激活因素在炎症途径中起重要作用，并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。本文侧重于JAK抑制剂，例如Tofacitinib，Baritodinib，ruxolitinib，abrocitinib，upadacitinib和deucravacitinib，以探索治疗矛盾反应的可能应用。常见的副作用，基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。
比较用于优化电子商务集成中椭圆曲线加密参数的AI算法：一种量词前分析
摘要 - 本文提出了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）之间的比较分析，这是两个重要的人工智能算法，重点介绍了操作椭圆曲线加密（ECC）参数。这些包括椭圆曲线系数，质数，发电机点，组顺序和辅因子。研究提供了有关哪种生物启发算法为ECC配置产生更好的优化结果，并在相同的健身函数下检查性能。此函数包含了确保鲁棒的ECC参数的方法，包括评估罪行或异常曲线，并应用Pollard的Rho Attack和Hasse定理以优化精度。在模拟的电子商务环境中测试了由GA和PSO生成的优化参数，与诸如SECP256K1之类的知名曲线在使用椭圆曲线 - diffie Hellman（ECDH）和基于哈希的消息身份验证代码（HMAC）的过程中形成鲜明对比。专注于量词前时代的传统计算，这项研究突出了GA和PSO在ECC优化中的功效，这对增强了第三方电子商务整合的网络安全的影响。我们建议在量子计算广泛采用之前立即考虑这些发现。
使用遗传算法，粒子群优化的综合方法的设计，用于优化电子束光刻，
摘要：随着先进制造对精确微型和纳米级图案的不断增长的要求，迫切需要对EBL过程的优化。当前的优化方法涉及GA与GWO或PSO与GWO等组合，而GWO与不良的探索 - 探索折衷折衷相困难，因此融合到次优溶液或溶液的不足。通过创新的自适应狼驱动的蜂群进化方法克服了上述挑战，使GA，PSO和GWO的优势协同以进行EBL的优化过程。从GA中产生多样化的解决方案人群是AWDSE的开始，以确保搜索空间中的广泛探索。此外，使用GWO的基于角色的分类将解决方案分层分类为不同的角色：Alpha，Beta，Gamma，Delta。的解决方案（Alpha，beta）通过基于PSO的更新来完善，这些更新通过更新解决方案来利用搜索空间，而解决方案排名较低（Gamma，delta）则受到GA驱动的交叉和突变操作，以维持多样性和探索。GA的进化操作与PSO粒子更新之间的自适应切换肯定是由GWO的领导动力驱动的，GWO的领导动力可以使多样化强化的更密集平衡，从而可以提高收敛精度和速度。实验结果证明，AWDSE能够提高约18％的临界维度，而延迟时间的收缩率达到12％，效果超过了GA-GWO和PSO-GWO的传统方法。这一进步强调了AWDSE可以显着提高EBL效率和准确性的可能性，而远离纳米制造过程的景色却越来越快。
电力系统中 DG 的优化配置和定型
分布式发电 (DG) 单元是发电厂，对当前电力系统网络的架构非常重要。增加这些 DG 单元的好处是增加网络的电力供应。但是，如果分配和/或大小不正确，安装这些 DG 单元可能会产生不利影响。因此，需要对它们进行最佳分配和大小调整，以避免电压不稳定和投资成本高昂等情况。本文开发了两种基于群的元启发式算法，即粒子群优化 (PSO) 和鲸鱼优化算法 (WOA)，以解决输电网络规划中 DG 单元的最佳位置和大小问题。支持技术损耗敏感度因子 (LSF) 用于识别潜在母线，以实现 DG 单元的最佳位置。在两个 IEEE 母线测试系统（14 和 30 母线）上确认了算法的可行性。比较结果表明，两种算法都能产生良好的解决方案，并且在不同指标上彼此优于对方。 IEEE 14 母线和 30 母线测试系统中，考虑技术经济因素后，WOA 实际功率损耗减少量分别为 6.14 MW 和 10.77 MW，而 PSO 实际功率损耗减少量分别为 6.47 MW 和 11.73 MW。在两个母线系统中，PSO 的总 DG 单元尺寸更小，分别为 133.45 MW 和 82.44 MW，而 WOA 分别为 152.21 MW 和 82.44 MW。本文揭示了 PSO 和 WOA 在输电网络中 DG 单元优化定型应用中的优势和劣势。
用于 CNN 的粒子群优化模糊积分 - ...
摘要 最近，使用卷积神经网络 (CNN) 解码人类脑电图 (EEG) 数据推动了脑机接口 (BCI) 中运动想象脑电图模式识别的最新技术。虽然已经使用多种 CNN 模型来对运动想象脑电图数据进行分类，但尚不清楚聚合异构 CNN 模型集合是否可以进一步提高分类性能。为了整合集成分类器的输出，本研究利用模糊积分和粒子群优化 (PSO) 来估计分配给分类器的最佳置信度水平。所提出的框架聚合了 CNN 分类器和模糊积分与 PSO，根据 BCI 使用场景，在各种 CNN 模型训练方案中实现运动想象脑电图数据的单次试验分类的稳健性能。这项概念验证研究证明了应用模糊融合技术增强基于 CNN 的 EEG 解码的可行性，并有利于 BCI 的实际应用。关键词：脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、卷积神经网络 (CNN)、模糊积分、运动想象 (MI)、粒子群优化 (PSO)。
无限半空间中平面热弹性波
原始研究论文摘要：通过可靠性分配来提高总可靠性已成为提高复杂工业系统设计效率的成功方法。过去的大量研究在很大程度上解决了这个问题。从迄今为止为实现目标而开发的不同技术中可以看出这一点。近年来，人们使用了元启发式算法，如模拟退火、禁忌搜索 (TS)、粒子群优化 (PSO)、布谷鸟搜索优化 (CS)、遗传算法 (GA)、灰狼优化技术 (GWO) 等。本文提出了一种实现混合 PSO-GWO 算法 (HPSOGWO) 的框架，用于解决复杂桥梁系统和太空舱生命支持系统的可靠性分配和优化问题。数值实验证明了所提框架的优势/竞争力。将 HPSOGWO 得到的结果与以前使用的 PSO 和 GWO 算法进行比较，结果表明，在一个名为复杂桥梁系统的问题中，与 PSO 和 GWO 相比，HPSOGWO 使用的函数评估次数较少。因此，HPSOGWO 获得的整体解决方案不仅与之前一些其他著名优化方法获得的结果相当，而且优于它们。
脑电图通道选择的空间选择优化
摘要 脑电图（EEG）是一种由多个通道组成，用于记录一定时间段内的脑电波活动的工具。脑电图可用于诊断癫痫。可以通过对EEG信号进行通道选择优化来分析EEG癫痫通道，即使用空间选择（SS）和粒子群优化（PSO）方法。在这个最终项目中，我们创建了一个系统来选择癫痫脑电图通道并优化这些通道。在进行渠道选择与优化之前，首先利用K最近邻（K-NN）对输入到渠道选择与优化系统的数据进行分类，得到最佳的K值。本次癫痫脑电信号通道选择采用空间选择方法，优化过程采用粒子群优化方法。从空间选择的结果中获得通道，然后可以使用 PSO 对其进行优化，以获得最优的活动通道并提高这些通道的准确性。测试结果表明,使用5个数据集,通道选择后脑电通道优化准确率最高可达100%。每个数据集包含 6 个训练数据（3 个婴儿和 3 个青少年）和 4 个测试数据（2 个婴儿和 2 个青少年）。获取的通道数也由原来的23个通道减少为最优的7个活跃通道。关键词：EEG、癫痫、K-NN、空间选择、PSO。摘要 脑电图（EEG）是一种由多个通道组成的、用于记录一定时间段内脑电波活动的工具。脑电图可用于诊断癫痫。可以通过使用空间选择 (SS) 和粒子群优化 (PSO) 方法优化 EEG 信号上的通道选择来分析癫痫 EEG 通道。在这个最终项目中，我们创建了一个系统来选择癫痫脑电图通道并优化这些通道。在选择和优化渠道之前，使用K最近邻（K-NN）进行分类，从作为渠道选择和优化系统输入的数据中获取最佳K值。癫痫脑电通道选择采用空间选择方法，优化过程采用粒子群优化方法。从空间选择的结果中，我们得到了通道，然后可以使用 PSO 进行优化，以获得最优的活动通道并提高这些通道的准确性。测试结果表明,使用5个数据集,通道选择后脑电通道优化准确率最高可达100%。每个数据集包含 6 个训练数据（3 个婴儿和 3 个青少年）和 4 个测试数据（2 个婴儿和 2 个青少年）。获得的通道数也由原来的23个通道减少为最优的7个活跃通道。关键词：EEG、癫痫、K-NN、空间选择、PSO。 1. 简介
国防部对 NISPOM 补充文件的加盖
选项 NISPOM- 套印号 支持 页码 标题 备注 级别 27. 5-8-l 特殊访问计划 承包商可能需要在开始工作之前建立 W,U,A 设施批准的 SAPF 28. 5-802.1. 5-8-l SAPF 物理安全 独特的物理安全要求 W,W 可根据具体情况建立 29. 5-802.a. 5-8-2 SAPF 物理安全 DCID 1/214lke 8 标准可能需要 SAPF 的 W&A 标准 30. 5-802.b. 5-8-2 SAPF 物理安全 NISPOM 封闭区域标准可能是与 DCID 1/21 类 STC 标准一起应用的 WJJ,A 标准 31. 5-802.c. 5-8-2 SAPF 物理安全 PSO 可批准基础建设 WJJA 标准，为某些区域提供附加选项 32. 5-803 5-8-2 SAP 安全工作 PSO 可批准任何带有选项 WJJA 区域的区域，以提供声音保护 33. 5-804 5-8-2 临时 SAPF PSO 可认证临时 SAPF WAJ,A 34. 5-808.c 5-8-3 技术监视 TSCM 可能需要进行 WJJA 对策调查，恢复先前认证的 SAPF
