XiaoMi-AI文件搜索系统
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Ayub Baig1，M。Sowmya2，G。Amulya2，K。Jayasaumya2（2024）。 AI驱动的服务器日志管理用于自动错误分辨率，第15卷（5）.296-308
现代技术环境会生成大量的服务器日志，每个服务器日志可能包含有关系统错误的关键信息。解决这些错误的传统方法通常涉及跨多个平台的耗时的手动搜索 - 从诸如Google和Bing等搜索引擎到各种在线论坛的搜索引擎，希望找到正确的解决方案。这个过程通常证明是效率低下的，因为用户必须通过广泛的搜索结果进行筛选，并比较不一致或无关紧要的信息，从而冒着进一步的错误和延迟。为了响应，该研究旨在开发一种AI驱动的服务器日志管理软件，该软件通过分析历史日志数据和相应的分辨率来为错误提供准确的自动解决方案。通过合并服务器日志并培训预测性AI模型，该提出的平台提供了一种一站式解决方案，能够减少目前与错误分辨率相关的时间，精力和复杂性。用户只需输入错误，该系统提供了一种智能派生的，上下文感知的解决方案，即确定对手动搜索的需求。这样做，平台简化了工作流，减少用户挫败感，并提高了在现实世界环境中管理复杂技术问题的总体效率。
AI驱动的物联网：改造口腔植入学中的诊断和治疗计划
好处•增强的诊断：AI算法可以分析CBCT扫描，口内图像和患者记录的复杂数据集，以提供对骨质质量，解剖结构和潜在并发症的更准确评估。•改进的治疗计划：AI驱动的工具可以根据个人的需求来帮助虚拟植入物放置，手术指南设计和个性化治疗计划。•连续监视：IoT [2]设备，例如智能植入物和可穿戴传感器，可以实时监视植入物稳定性，康复进度和特定于患者的因素，并在需要时及时进行干预。•预测性维护：AI算法可以分析物联网设备的数据，以预测潜在的植入物故障或并发症，从而积极地维护和预防性护理。•个性化治疗方法：AI和IoT促进了针对每个患者独特的解剖学，临床状况和生活方式量身定制的个性化治疗计划。•改善患者的预后：通过增强诊断，治疗计划和监测，AI和IoT可以提高植入物的成功率，减少并发症和更好的患者满意度。
教育机构太阳能照明系统
教育机构中照明系统中的抽象浪费是一个普遍的问题，在未居住时，教室的照明通常会不必要地留下。该项目通过开发自动光照控制系统来解决此问题，该系统旨在通过有效地管理课堂照明来节省电力。该系统利用IR运动传感器来检测人类的存在和继电器控件，以相应地打开或关闭灯，从而仅照亮教室的占用区域。使用两个IR传感器处于入口/出口点的逆向方法计算了基于目前的人的密度来控制照明水平的乘员数量。该系统由太阳能电动机设备提供动力，包括太阳能电池板，电荷控制器和电池，使其成为环保的解决方案。实验，以分析当地气候下的温度和天气条件下的太阳能电池板的性能。发现显示，在阳光高峰时期，太阳能电池板的效率达到了80％，温度呈负面影响电压输出。在学生数量较低的教室中，与常规照明系统相比，可实现高达3.19W/h的大量能源节省。该系统提供了一种可持续的解决方案，可通过通过占用感测和太阳能操作来智能管理照明水平，从而最大程度地减少教室照明中的电力浪费。关键字：自动照明控制系统，电力浪费，太阳能，教室照明
医疗保健领域的人工智能疾病检测和诊断
摘要：放射学是一种重要的诊断工具，传统放射学在准确性、效率和个性化护理方面存在局限性。由于医学图像数量不断增加以及人为失误的可能性，需要采用不同的方法。人工智能 (AI) 应用于放射学有望在疾病检测和诊断的可及性、效率和准确性方面带来革命性的改善。本研究考察了人工智能驱动的放射学的现状及其未来的前景，特别强调深度学习方法、机器学习算法和高级图像分析。人工智能 (AI) 系统可以通过分析大量数据集并识别超出人类能力的模式，大大提高各种疾病（如癌症、心血管疾病和神经系统疾病）的早期检测率。人工智能解决方案还可以加快诊断速度，从而减轻放射科医生的工作量，并提供更及时和个性化的治疗选择。本文还讨论了在临床环境中使用人工智能的困难和道德问题。这些问题包括算法偏差、数据隐私和对强大验证程序的要求。
介绍并评估 AI 护理交接的患者报告模板
2 爱荷华大学工程学院 3 爱荷华大学护理学院 4 杜兰大学科学与工程学院 * 通讯作者，Gabriel Vald，gabriel-vald@uiowa.edu 摘要 本研究评估了患者报告模板 (PRT) 在解决与电子健康记录 (EHR) 和临床决策支持系统相关的护理工作流程效率低下方面的有效性。PRT 旨在简化患者交接、减少图表时间、增加直接护理时间并提高患者安全性。向爱荷华大学医疗保健系统的 2,118 名护士发送了一份调查问卷，以收集反馈，其中 106 名参与者选择评估 PRT 组件的感知有用性以及他们对将人工智能 (AI) 集成到临床文档中的态度。参与者根据五点李克特量表对 PRT 的各个部分（包括患者档案、系统评估和安全性）进行了评分，大多数部分都获得了高分。尽管受访者承认 AI 生成的报告具有潜在效用，但对 AI 的舒适度和信任度明显较低。研究结果强调了 PRT 在减少认知负荷、提高交接期间信息一致性和解决 EHR 相关挑战方面的潜力。未来的工作将涉及在现实世界的临床环境中实施 PRT，以验证其效用和准确性，并探索其在专业护理单位中的适应性。关键词：决策支持、人工智能、结构化报告、交接、大型语言模型 已知内容
成长，创造和创新：蒸汽动力的艺术
21世纪的技能：所有项目都整合了爱荷华州21世纪标准21.3-5.tl.1，通过吸引学生创建创新的，丰富的媒体项目，以整合艺术，工程和科学概念。通过协作和个人活动，学生使用技术来设计原始产品，识别模式，解决问题并使用模型，模拟和创意工具分享他们的想法。
太阳能BLDC电机的设计和分析
摘要 - 对可持续和节能运输的需求不断提高，促使对由可再生能源提供支持的混合动力汽车（HEV）的研究。本研究研究了由无刷直流电机（BLDC）电动机驱动的太阳能混合动力汽车（HEV）的设计和性能分析。通过光伏（PV）面板收获的太阳能通过基于增量电导的最大功率点跟踪（MPPT）算法进行优化，以确保在动态环境条件下有效的能量转换。DC-DC加速转换器调节并将可变电压从PV面板提高到混合储能系统的可用水平，包括太阳能和电池。使用高级调制技术分析了以高效率，低维护和稳健性能而闻名的BLDC电动机，以进行速度和扭矩控制。仿真结果验证了系统的效率和可靠性，突出了其提供环保和具有成本效益的运输解决方案的潜力。索引项 - 混合电动汽车，MPPT，BLDC，DC-DC转换器，MATLAB
人工智能创新的变革性影响
摘要：先进人工智能技术的整合引发了供应链动态的巨大转变，超越了传统运营方式，从根本上重新定义了全球企业战略。人工智能的变革性影响重塑了运营框架，通过预测分析、机器人技术和自动驾驶汽车彻底改变了效率。这种融合简化了运营，提高了库存管理精度，并能够灵活应对市场波动。在平衡创新与数据安全、基础设施需求和劳动力准备方面出现了挑战，需要在技术、人力和道德层面采取整体方法。特斯拉汽车公司的人工智能机器人技术就像一盏明灯，重塑了制造精度并设定了行业基准。未来趋势预测了预测性维护、增强自动化和复杂决策方面的进步。这一演变有望不断重新定义供应链中的运营效率和战略弹性。拥抱人工智能不是可有可无的；它是当今竞争格局中持续增长的战略必需品——技术创新与卓越运营的融合定义了企业在不断变化中蓬勃发展的未来。
与AI驱动的UN 2030可持续发展模型的R＆D
本文强调了联合国2030年可持续发展目标（UN2030-SDG），以满足教育需求，专业发展，经济增长和环境复杂性。UN2030-SDG项目建立在五个由国家科学基金会和环境保护署资助的环境赠款的基础上。项目团队采用创新管理方法来转移从先前的赠款中获得的技术和知识，并结合了人工智能（AI），区块链，机器学习和荟萃分析（统称为“颠覆性技术”），以支持研究与发展（R＆D）的四个AI-Power swimentions/e-Decuctions/e-eforce for Tecuction/e-Confertion and Counterge and e-Enkorks e-Enkorks e-e-e-e-e-e-e-e-e-e-e-e-e-er-kiders; （3）高中生的电子载体和（4）电子外观。对于第1阶段，项目团队扩展了跨部门的合作伙伴关系，与跨行业专业人员合作，利用现有的技术基础设施，并共享机构资源和专业知识，以设计，开发和进行计划效率。拟议的UN2030-SDG模型旨在通过使用跨学科知识，可转让技能和AI竞争力来扩大教育职业能力，以在人类计算机上创新解决全球复杂性。关键字：可持续发展，创新管理，生态系统和破坏性技术简介问题和需求陈述