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声波牙刷和手动牙刷对孕妇牙菌斑诱发牙龈炎的疗效：一项随机对照试验
摘要：妊娠期间的激素变化和生理变化使女性更容易患上牙菌斑引起的牙龈炎等口腔疾病。在个人口腔预防中，有效的刷牙可以减少牙龈炎症。因此，有必要更新科学证据，以确定哪种类型的牙刷（手动或声波驱动）最能有效地降低孕妇牙龈炎的发病率。本临床试验的目的是比较两种手动牙刷和两种声波牙刷对孕妇的生物膜控制效果。本研究设计为四组平行随机对照试验，分配比例为 1:1:1:1。孕妇将在闭经 15-18 周时入组，并随访 3 个月。主要结果是牙龈出血发生率与研究基线和各个随访期相比的变化。次要结果测量将比较所测试牙刷对 (i) 牙龈炎症、(ii) 牙菌斑、(iii) 牙龈附着和 (iv) 牙周袋的临床效果；并评估牙刷的可接受性。因此，确定最适合怀孕期间有效刷牙的设备可能有助于减少和改善牙龈炎症的发病率。
AI驱动的交通符号分类与交互式GUI集成
*1助理教授of Electronics and Communication Engineering, MMEC Belagavi, Karnataka, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Traffic sign recognition plays a pivotal role in the development of autonomous vehicles and advanced driver- assistance systems (ADAS), significantly enhancing road safety.该项目利用卷积神经网络（CNN）的力量准确地对流量标志进行分类。德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集，其中包含在各种条件下捕获的43个交通标志类别的图像，用于模型培训和评估。通过调整大小，归一化和单热编码对图像进行预处理，从而确保与CNN体系结构的兼容性。为了提高模型鲁棒性，采用了旋转，变焦和换档等数据增强技术，从而创建了一个丰富的数据集用于培训。所提出的CNN体系结构包括多个卷积，汇总和辍学层，从而实现有效的特征提取和分类。该模型是使用Adam Optimizer训练的，并在单独的测试集上进行了评估，从而实现了高精度并在现实世界中证明其有效性。结果表明，数据增强显着增强了概括，辍学层的使用减少了过度拟合。该项目以成功部署流量标志识别系统的结论，能够以高精度识别流量标志，从而铺平了将AY集成到实时流量监控和ADA中。这项成就标志着朝着更安全的自主驾驶技术迈出的重要一步。
卫星中有关AI驱动图像处理的调查
近年来，卫星发射到太空的数量大大增加了。截至2024年11月，卫星跟踪网站“立即轨道” [1]列出了各种地球轨道中的10,500多个活跃卫星。大多数（80％）与通信1052相关的是地球观察（EO）卫星，每天产生数千吨数据。通过传统的射频（RF）通信渠道将这些数据传递到地球是不可行的，因此已经研究了其他解决方案，包括处理生成数据的卫星上的数据。该解决方案类似于引入边缘计算的引入，该计算是一种分布计算的模型，该模型更接近数据源，该模型是为了管理连接到通常称为Internet Internet（IoT）的Internet的设备的扩散。机器学习（ML）一直是Edge Computing成功的关键推动力。Furano等人于2020年底发表的一篇文章。[2]探讨了需要部署ML板上卫星以进行图像处理的一些令人信服的原因。这包括通过响应数据下载能力增加的传感器所产生的数据量的增长，限制了较小卫星中的功率，以下载大图像和地面电台可用性的问题。还指出了挑战，包括资源不足，板载存储或工作内存不足以及模型培训所需的数据集的有限可用性
AI驱动的城市运输数字双胞胎
我们介绍了有关数字双胞胎（DT）在城市交通管理的方法和应用的调查文件。虽然大多数关于DT的研究都集中在其“眼睛”上，即诸如对象检测和跟踪之类的新兴感知和感知，但真正区分DT与传统模拟器的真正区别在于其“大脑”，这是其“大脑”，预测和决策能力，可以从发现和概括的事物中提取模式并做出知识的决策。为了在城市运输管理中增加价值，DT需要由人工智能提供动力，并以低延迟的高宽带感应和网络技术补充。我们将首先审查利用网络物理系统的DT管道，并提出我们在纽约市现实世界中部署的DT架构。本调查文件可以是帮助研究人员和从业人员确定DTS开发的挑战和机会的指针；跨学科进行对话的桥梁；以及为各种城市运输应用程序利用DTS的潜力的路线图。
引用：Pandy G.，Pugazhenthi V.J.，Murugan A.和Jeyarajan B.（2025）AI驱动的机器人和自动化：创新，挑战和通往
摘要：人工智能（AI）通过实现前所未有的智能，适应性和效率来深刻地改变了机器人技术和自动化。本研究探讨了AI与机器人技术的整合，重点是其应用，创新及其对从医疗保健到制造业的行业的影响。从增强运营工作流程到实现自主决策，AI正在重塑机器人与人类及其环境的相互作用。我们为无缝AI驱动机器人集成的框架提出了一个框架，强调学习算法，传感器技术和人类机器人协作方面的进步。该研究还确定了关键挑战，包括道德问题，可伸缩性问题和重新限制，同时提供可行的见解和未来的方向。结果表明，精度，运营效率和决策能力的显着增强，将AI驱动的机器人定位为现代自动化的基石。此外，讨论扩展到探索AI在新兴的事物中的作用，例如群体机器人技术，预测分析和软机器人技术，从而在这个变革性领域中提供了一种看法。关键字：人工智能，机器人技术，自动化，机器学习，人机协作，物联网，道德AI，工业应用
有心脏血管疾病对角线
B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。 分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。 在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。 环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。 该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。 通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。 关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控
审查CI/CD管道的AI驱动监控和诊断症的进展，Teemu Myllynen 1*，Eunice Kamau 2，Sikirat Damilola Mustapha 3，G
抽象的连续集成和连续部署（CI/CD）管道是现代软件开发的关键组成部分，可以快速地提供可靠的应用程序。但是，确保CI/CD管道的无缝操作仍然是一个挑战，因为管理代码更改，依赖关系和不同测试环境的复杂性。人工智能（AI）的最新进步已引入了CI/CD工作流程中监测和诊断的创新方法，从而显着提高了它们的效率，可靠性和弹性。本评论探讨了监测和诊断CI/CD管道中使用的最先进的AI驱动技术。AI方法（例如机器学习（ML）算法，异常检测系统和预测分析）正在通过识别潜在瓶颈，预测建筑故障并优化资源分配来改变管道管理。关键开发包括AI驱动的日志分析，该分析可自动检测错误模式和根本原因识别，并适应性地管理管道配置以最大程度地减少故障率。本文还研究了自然语言处理（NLP）在分析开发人员反馈和改善团队之间的沟通中的作用。AI驱动的可观察性平台，该平台将来自多个管道阶段的数据集成以提供实时见解，以增强决策和减少停机时间的能力。挑战，例如将AI系统集成到现有的CI/CD框架中，处理大量数据，并确保在AI驱动的诊断中解释能力，以及建议的解决方案。领先技术公司的案例研究说明了AI对CI/CD管道性能的影响，展示了建筑成功率，部署速度和整体运营效率的可测量提高。本评论结束了结论，以识别新兴趋势，例如使用联合学习用于隐私诊断，以及用于自动代码修复的生成AI模型的集成。DOI: https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2024.5.1.1119-1130 Keywords: AI-Powered Monitoring, CI/CD Pipelines, Artificial Intelligence, Machine Learning, Anomaly Detection, Predictive Analytics, AI-Driven Diagnostics, NLP in CI/CD, Reinforcement Learning, Software Development Automation
中国人工智能产业转型之路
地方政府。为此，各省市正在积极建立适合其人工智能发展特定阶段的政策支持体系。例如，上海市颁布了中国首个省级工业人工智能发展条例，14 而广州则致力于推动“车-路-城”模式的一体化建设，15 涵盖智能交通、基础设施和城市规划。这种多管齐下的办法不仅解决了地方挑战，而且最终有助于在中国建立更具凝聚力和效率的人工智能生态系统。然而，中国人工智能的发展存在显著的地区差异，这主要是由于全国各地经济发展不平衡造成的。
整合RBAC，加密和AI驱动的威胁检测
摘要：在当今日益数字世界中，保护数据免受损失，盗窃或腐败的保护已成为组织的关键问题。备份系统对于数据恢复必不可少，容易受到各种威胁的影响，包括意外删除，网络攻击和内部违规行为。这项研究探讨了三种强大的安全机制的集成：基于波尔的访问控制（RBAC），加密和AI驱动的威胁检测，以增强备份系统中的数据丢失预防（DLP）。RBAC通过根据角色分配访问权限来最大程度地减少未经授权的访问和人为错误，而加密可确保数据对未经授权的实体不可读取。AI驱动的威胁检测利用机器学习和异常检测来实时识别和响应可疑活动，从而进一步加强了备用解决方案的安全姿势。研究研究了这些技术之间的协同作用，并为它们的整合提供了一个全面的框架，突出了它们在防止数据丢失和最小化安全漏洞方面的有效性。案例研究和行业应用表明实施这种综合方法的实际好处和挑战，为寻求改善其备份安全策略的组织提供了宝贵的见解。关键字：数据丢失预防（DLP），备份系统，基于角色的访问控制（RBAC），加密，AI驱动的威胁检测，网络安全，数据保护，内部人员威胁，异常检测，机器学习，安全集成，安全集成，备份，备份安全，数据恢复。