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机器学习在增强个性化在线学习经验
Bratract机器学习对于增强在线学习教育中的技能获取结果至关重要，这已经实现了巨大的增长。对文献的回顾重点是试图通过在线教育通过机器学习来发展某些能力的研究。将机器学习整合到在线学习环境中，引入了变革的机会，以个性化和增强多元化学习者的教育经验。在线学习涵盖了各种技术，例如在线监督，无监督和有限的反馈学习，这些技术适应数据流并为实时模型更新提供可扩展的解决方案。这些功能提供了重要的优势，包括针对个人需求量身定制的有效学习，改善参与度以及在动态教育环境中的适应性。本文探讨了在线学习的方法论以及机器学习对个性化在线教育的影响。个性化的关键方法包括自适应内容交付，实时性能反馈以及AI驱动的支持系统，例如聊天机器人，这些系统有助于持续参与并促进自我调节的学习。机构可以使用AI驱动的自适应学习更好地对中断做出反应，并帮助遥远的学习者，这是由Covid-19的大流行所强调的。随着对灵活且可访问的学习解决方案的需求增长，机器学习是推进个性化在线教育的重要工具。k eywords网络协议，无线网络，移动网络，病毒，蠕虫和特洛贡1。在线学习中，您会根据您已经对早期问题的回答以及任何其他可能访问的信息的回答来回答一系列问题。数十年来，定制一直是计算机不可或缺的方面，每个新系统为用户提供了独特的体验。从基本的计算机教学和测试到灵活的虚拟设置，电子学习系统已经看到了重大的发展[1]。电子学习被认为是学生和组织的最佳选择，因为它使日常生活变得更加容易[2]。由于现代开放的教育模型，比以往任何时候都有更多的人获得公共利益的学位[3]。除了增加用户信心外，这些技术还促进了开放教育的扩展[4] [5]。因此，越来越多的趋势，可以使更多的受众获得学术开放性[6]。越来越多的高等教育和公司机构在课堂上的AI价值得到了认可[7] [8]。
doi 10.61770/nbejms.2024.v02.i12.001个性化医学和手术计划的未来：
个性化的植入物和设备：对于某些手术，尤其是骨科或重建程序，数字双胞胎可以帮助设计适合患者解剖学规格的定制植入物或设备。这确保了更好的恢复速度。因此，数字双胞胎，元词，虚拟手术和个性化医学的整合正在改变外科计划和执行的景观。通过为外科医生提供详细的，特定于患者的模型，增强手术训练并在手术过程中实现实时决策支持，这些技术正在为更精确，有效和个性化的手术干预措施奠定基础。随着这些创新的不断发展，手术的未来具有更精致，以数据驱动和以患者为中心的护理的希望。
个性化护理中基因组学的生化基础：临床意义和实践
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个性化的癌症疫苗峰会2024
此公告和与本演示文稿有关的任何材料都可能包含某些前瞻性陈述。从本质上讲，前瞻性陈述涉及风险和不确定性，因为它们反映了公司对未来事件和可能无法证明的情况的当前期望和假设。
人工智能在个性化治疗中的作用
个人认为自己的动物是他们家庭的一部分，这使它更加重要。兽医变得越来越压力。根据沃特斯（Waters，2018年）的说法，英国兽医中有59％的人说，他们在工作中“有些或非常”。特别是，发现时间限制是压力的重要原因。在一个小型动物兽医诊所中，平均咨询持续时间为11分钟45秒，尽管这种做法仅分配了10分钟（Everitt等，2013）。使用旨在提高生产力并减少时间限制的技术工具是从业者可能解决此问题的一种方式。为了充分意识到兽医的潜力并提供最高的患者护理，每种医疗技术的需求。
人类的个性化语音情感识别 -
摘要 - 情绪是人类言语交流中的重要因素，因此在人类机器人相互作用（HRI）期间了解个体的影响很重要。本文研究了视觉变压器模型的应用，即VIT（视觉变压器）和BEIT（来自图像变压器预训练的双向编码器代表）管道中的言语情感识别（SER）。重点是通过在基准数据集上填充这些模型并利用集合方法来概括为单个语音特征的SER模型。为此，我们从与NAO社会机器人进行伪自然对话的几个人类受试者中收集了音频数据。然后，我们对基于VIT和BEIT的模型进行了研究，并在参与者的看不见的语音样本上测试了这些模型，以便从语音中辨认出四种主要情绪：中性，快乐，悲伤和愤怒。结果表明，基准数据集上的填充视觉变压器，然后使用这些已经精心调整的模型或结合VIT/BEIT模型会导致比调节的Vanilla-Vits或BEITS更高的分类精度或BEIT。
https://doi.org/10.59298/rojphm/2024/43712前列腺癌中的精密医学：整合基因组学，AI和大数据用于个性化治疗
摘要前列腺癌（PCA）仍然是全球男性中最普遍的癌症之一，其分子谱和临床过程表现出显着的异质性。传统的治疗方法经常被普遍化，导致结果可变，有时不必要过度治疗。精确医学有望通过利用基因组学，人工智能（AI）和大数据来量身定制每个患者的分子特征来改变PCA管理。本综述研究了基因组学如何增强我们对PCA的理解，确定了影响疾病进展的关键基因突变和分子亚型。此外，AI和机器学习在分析复杂数据集中的应用已证明有助于发现新型生物标志物，优化治疗选择并预测患者的反应。来自多个平台的大数据集成，包括基因组学，成像和电子健康记录（EHRS），对PCA的细微差别提供了前所未有的见解。我们讨论了关键的基因组生物标志物，新兴的基于AI的预测模型以及大数据在推进PCA精确医学中的作用。最后，我们探讨了临床实施的挑战，包括数据隐私，道德问题以及跨学科合作的需求。这篇评论的见解强调了精密医学在增强前列腺癌治疗结果以及进一步研究以克服现有局限性的必要性方面的变革潜力。关键词：前列腺癌，精密医学，基因组学，人工智能，大数据，个性化治疗，生物标志物，分子亚型，机器学习。
基因测试和个性化医学的伦理
基因检测和个性化医学代表了医疗保健领域的新领域，有望更量身定制和有效的治疗方法。但是，与这些进步相关的道德挑战需要仔细考虑。通过解决与隐私，知情同意，可及性和透明度有关的问题，医疗保健提供者和政策制定者可以培养一种负责任的方法，以尊重个人权利并促进公平的医疗保健。随着领域的进展，对道德原则的承诺对于实现基因检测和个性化医学的全部潜力至关重要，同时维护患者和社会的福祉。
使用机器学习的个性化医疗系统
摘要 - 随着与生活方式相关的疾病，慢性疾病以及对个性化护理的需求，健康管理变得越来越复杂。尽管对预防保健的兴趣越来越大，但许多人都在努力获取可靠的，可行的健康信息，适合其独特的需求。本文介绍了一项全面的，基于机器的医疗保健应用程序，旨在使用户具有个性化的健康建议，包括饮食和运动习惯，基于症状的疾病建议和预防措施。通过针对患者和医生的不同用户门户，该平台可以定制护理，使医生可以分析患者数据并提供个性化的治疗计划。我们使用此应用程序的目标是创建一个整体，可访问的健康管理系统，该系统弥合患者与医疗保健提供者之间的差距，并使用机器学习提供个性化的健康建议。