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AI驱动的汽车保险索赔革命处理
[5] Fortune Business Insights, "Conversational AI Market Size, Share & Industry Trends Analysis, By Type (Intelligent Virtual Assistant & AI Chatbots), By Technology (Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Automatic Speech Recognition), By Deployment (On-premises & Cloud), By Business Function (Sales & Marketing, Operations & Supply Chain, Finance and Accounting, Human Resources, IT Service Management), By Industry (BFSI, IT and电信，零售和电子商务，教育，医疗保健，媒体与娱乐，汽车和区域预测，2024-2032，“《财富》商业见解，2024年。可用：https：//www.fortunebusinessinsights.com/conversational-ai-market-109850
深度学习驱动的数据处理，建模... -LAAS
近年来，从机器学习中使用方法来解决光子系统设计和模式的问题的增长显着增长。最近的许多评论已广泛涵盖了（Nano）光子学[1-7]中深度学习的领域。在这里，我们提供了一个介绍，涵盖了深度学习神经网络的一些相关背景，然后提供了许多更深入的应用程序，这些应用程序涉及纳米光子学研究的各个方面，其中神经网络可以在其中发现应用。我们描述了纳米结构内部电磁场的广义预测网络的开发，该网络允许在向前迭代设计中替换数值模拟，一旦网络得到了全面训练，可以通过数量级加速设计过程。接下来，我们将说明使用串联神经网络来预测多子集成电路中的复杂散射模式，作为神经网络启用逆设计的示例。最后，我们讨论了在高级和实时数据处理中的神经网络的使用，以及在光学数据存储和高光谱成像中的最新应用。
使用卷积神经网络通过图像处理和分类中的水稻作物检测
人工智能（AI）今天占据了中心排名，尤其是在技术进步无处不在的情况下。在最有影响力的工具中，深度学习已经在专业和学术领域中建立了自己。本文着重于卷积神经网络在检测与大米竞争的杂草方面的有效性。为了实现这一目标，将预训练的Inception_V3模型的扩展用于图像分类，而Mobilenet则用于图像处理。这种创新的方法在大米和杂草之间有挑战性的稻田上进行了测试，这是AI领域的重大进步。然而，两种模型的训练都揭示了局限性：Inception_V3在第10次迭代后表现出过度拟合，而Mobilenet在第一次迭代中表现出较高的波动性和过度拟合。尽管面临这些挑战，但Inception_V3还是以其出色的准确性而脱颖而出。
促进印度的食品加工和存储基础设施
由印度食品公司，消费者事务部，食品和公共分销部所告知，以升级和现代化存储设施，印度政府批准了该国在PPP（公共私人合伙）模式下建造钢铁筒仓的行动计划。根据该计划，在整个国家的各个地点的容量为24.25lmt的孤岛正在实施。在哪些具有17.75磅的孤岛已经完成，剩余的6.5lmt处于各个开发阶段。除上述外，在2007 - 09年度在电路基本模型下，已经在7个位置进行了5.5lmt容量的孤岛。此外，在FCI拥有的土地上的14个位置的Hub＆Skoke Model Silos的阶段–I下，已授予了私人土地上66个地点的24.75 LMT，并处于开发阶段。根据印度食品公司（FCI）的数据，谷物孤岛建设的状态为30.11.2024，位于附件3
利用图像处理中的多层对称技术进行脑肿瘤分类和诊断
准确及时地检测脑肿瘤区域对选择治疗类型、治疗成功率以及在治疗期间跟踪疾病进程具有非常重要的影响。现有的脑肿瘤诊断算法面临着在各种不同质量的脑图像上表现良好、结果对算法中引入的参数的低敏感性以及在形成早期可靠地诊断肿瘤等方面的问题。为此，数字图像处理方法以及机器学习有助于尽快诊断肿瘤以及治疗和手术类型。这些理解医学图像的综合技术是研究人员提高诊断准确性的重要工具。在本文中，我们打算执行与患有肿瘤的人脑 MRI 图像相关的分类方法，目的是检查含有星形细胞瘤的腺体。用于脑肿瘤分类的方法包括预处理步骤、窗口化和使用两种类型的 T1-w 和 Flair 脑 MRI 图像提取肿瘤的组织学和统计特征，以及降低提取特征的维度的方法以及如何训练它们进行分类。结果表明，通过使用对称性和多层聚类的组合技术，在提高准确率的同时，处理时间也减少了。关键词：脑肿瘤、MRI、分类、诊断、图像处理。提交日期：2023 年 10 月 14 日，修订日期：2023 年 11 月 16 日，接受日期：2023 年 11 月 28 日
多用途润滑脂，适用于食品加工技术
清洁润滑点以达到最佳效果。首次填充前，去除防腐剂。填充轴承以确保所有功能表面都涂有油脂。填充普通轴承至轴承内部自由空间的 1/3 左右。低速轴承（DN 值 < 50,000）及其轴承座应完全填充。应遵守轴承和机器制造商的说明。随后使用注油枪或自动润滑系统在润滑嘴处润滑。根据使用条件评估润滑频率和数量。如果无法去除旧油脂，则限制油脂量以避免轴承过度润滑。如果润滑频率往往较低，则应尽量更换全部油脂。仅与合适的润滑剂混合。
采用微米 TiO2 颗粒进行摩擦搅拌加工
2 泰国那空帕侬大学教育学院科学系，48000 电子邮件：a Suriya.p@npu.ac.th，b，* p_thanatep@yahoo.com，c，* chaiwelding@ms.npu.ac.th（通讯作者）摘要。由于对具有优异机械性能的材料的需求不断增加，特别是在航空航天和汽车行业，高性能铝基复合材料 (AMC) 的开发至关重要。本研究通过摩擦搅拌处理 (FSP) 用微 TiO 2 颗粒增强 AA6061-T6 铝合金，解决了提高其硬度和冲击能量的需求。主要目标是优化 FSP 参数以改善这些机械性能。采用灰色-田口方法进行多响应优化，重点关注工具转速、横移速度和 TiO 2 颗粒体积。该方法利用田口正交阵列 (OA) 来最小化实验运行，同时仍捕获全面的数据。应用灰色关联分析 (GRA) 来处理多个相关响应，将它们转换为统一的指标，即灰色关联等级 (GRG)。结果确定最佳 FSP 参数为工具速度为 1100 rpm、横移速度为 20 mm/min 和 TiO 2 颗粒体积为 450 mm³，这显著提高了机械性能。比较分析表明，最佳参数将硬度和冲击能量都提高了 15.80 J，GRG 值为 0.905，表明预测结果与实验结果之间存在很强的相关性。确认实验验证了这些结果，GRG 增加了 0.099，表明工艺参数的组合非常有效。研究结果强调了 TiO 2 颗粒体积对复合材料机械性能的显著影响。这些结果为生产先进的 AMC 提供了关键见解，为实现工业应用的高性能材料提供了途径。关键词：铝基复合材料、FSP、Grey-Taguchi 多响应。
页面| 11 https://doi.org/10.59298/rojbas/2025/511114自然语言处理在医疗文档中的作用
抽象自然语言处理（NLP）已成为医疗文献的变革性技术，解决了数据复杂性，互操作性和记录保存错误等挑战。本文探讨了NLP的基本原理，其在医疗保健中的应用以及其在自动化和提高临床文档准确性中的作用。关键重点领域包括提取非结构化数据，实时转录和情感分析，以及对维持患者机密性至关重要的道德和隐私注意事项。尽管有预算限制和系统互操作性等挑战，但NLP医疗保健中NLP的未来仍然对个性化医学，预测分析和实时决策有望。通过NLP的进步，医疗保健提供者可以在确保道德合规性的同时解锁宝贵的见解并优化患者护理。关键字：自然语言处理（NLP），医疗文献，临床数据，医疗保健技术，患者隐私，道德考虑因素。
在低功率5K-LUT FPGA上使用尖峰神经网络的实时SEMG处理
摘要 - 基于表面肌电图（SEMG）的分析的手动运动的准确建模为开发复杂的假体设备和人机界面的开发提供了令人兴奋的机会，从离散的手势识别转向连续运动跟踪。在这项研究中，我们基于轻量级尖峰神经网络（SNN）和在晶格ICE40-ultraplus FPGA上实施了两种实时SEMG加工的解决方案，特别适用于低功率应用。我们首先评估离散手势识别任务中的性能，考虑到参考Ninapro DB5数据集，并在十二个不同的固定手势的分类中占83.17％的准确性。我们还考虑了连续填充力建模的更具挑战性的问题，在独立的扩展和收缩练习中引用了用于填充跟踪的Hyser数据集。评估表明，高达0.875的相关性与地面真正的力。我们的系统利用了SNN的固有效率，并在活动模式下消散11.31 MW，以进行手势识别分类的44.6 µJ，用于强制建模推理的手势识别分类和1.19 µJ。考虑动态功率消费管理和引入空闲时期，对于这些任务，平均功率下降至1.84兆瓦和3.69兆瓦。
