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用智能物联网，体重分析和机器学习彻底改变金库安全
摘要 - 尽管数字支付方法的增加，但持续使用实物货币，对存储钞票和硬币的保险库构成了安全挑战。传统的金库安全措施，包括物理障碍，时间锁，双控制系统和监视，容易受到复杂的攻击和内部威胁的影响。本文通过合并智能物联网（IoT）设备和机器学习算法来监视保险库货架上的钞票的重量，从而提出了一种新颖的方法来增强跳马安全性。通过跟踪和分析重量变化，该系统旨在检测差异和潜在盗窃。该系统采用各种机器学习模型，包括线性回归，套索回归，K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，以预测基于重量和面额的钞票数量。评估表明，线性回归和LASSO回归达到了最高的精度，使其成为该应用的最有效模型。挑战，例如有限的数据，计算资源限制以及对更精致功能的需求，以及潜在的改进，例如数据增强和增强的解释性。这种方法通过整合现代技术来保护盗窃和未经授权的访问，从而在保险库安全方面取得了重大进步。
革命性流动性：VERNE自主电动汽车生产设施的建设在VGP Park Zagreb
“ Verne大规模生产工厂的建设对我们公司来说是一项重要的一步，也是克罗地亚面向未来的汽车行业的重要贡献。这是该地区同类工厂的第一家工厂，将克罗地亚定位为现代汽车行业的关键参与者。Verne车辆的所有市场都将在克罗地亚生产，并在全球出口。我们很高兴与行业领导者VGP合作，其内部技术专长确保了从开发到物业管理的成功实施该复杂项目。重要的是要提及的是，Verne工厂的建设，其维护成本以及其他资源将全部通过私人投资提供资金，并且与欧盟资助无关。
用AI彻底改变医疗保健：肿瘤学，CHATGPT，石油和天然气骗局和信息技术安全的新趋势
人工智能（AI）如今正在通过在医疗保健，石油欺诈活动和网络犯罪等领域提供出色的机会来迅速彻底改变世界各地的企业。AI在医疗保健方面正在发展；它通过早期诊断并提供了量身定制的Toddle和患者遗传学的正确治疗方法来重塑癌症的诊断和治疗，以增强患者的生活及其预后。因此，其在处理大量医学信息方面的唯一性在诊断，药物和疗法领域取得了令人印象深刻的进步。AI在石油行业中在诸如石油行业中变得必不可少。欺诈识别和预防，交易数据分析，库存和环境报告，以最大程度地降低成本和法律侵权。AI集成对中年有希望的技术（例如块链）做出了积极贡献，尤其是通过提高透明度和安全性，尤其是在操纵价格和其他欺诈行为的趋势的情况下。在网络安全中，人工智能正在增强强化措施，这意味着实时威胁识别和保护，资源脆弱性管理以及对保护关键结构免受网络威胁的保护设备失败的预期和预防。企业正在被Chatgpt的AI彻底改变，这增加了自动化，改善了决策并简化了交流。在癌症中，它促进了用于治疗计划的医学数据研究，在医疗保健领域，它支持诊断程序和患者参与。AI正在缓慢但肯定地接近许多行业的主流，在许多行业中，它越来越多地成为提高运营有效性，安全性和信誉的有效手段。一些杰出的问题包括；养活这些模型，集成问题以及对专家的需求的数据质量，但是AI的未来使其更加聪明，适应性和安全的系统使其成为跨经济领域的关键推动力。本文重点介绍了人工智能的清教用途以及该技术如何改变许多领域，同时为增长和优化创造更多机会。
革新电子医疗：人工智能混合聊天机器人在医疗保健解决方案中的变革作用
引言：人工智能 (AI) 与医疗保健的融合，尤其是通过混合聊天机器人，正在重塑行业，提升服务交付、患者参与度和临床疗效。这些聊天机器人将人工智能与人工输入相结合，在诊断、慢性病管理和心理健康支持等领域提供智能、个性化的互动。然而，在信任、数据安全、系统集成和用户体验方面仍然存在差距，阻碍了其广泛应用。关键挑战包括患者出于对数据隐私和医疗建议准确性的担忧而不愿信任人工智能，以及将聊天机器人融入现有医疗保健基础设施的困难。本综述旨在评估混合人工智能聊天机器人在改善医疗保健疗效、降低成本和增强患者参与度方面的有效性，同时识别其应用障碍，例如文化适应性和信任问题。本综述的创新之处在于它全面探讨了技术进步以及影响聊天机器人接受度的社会情感因素。
毒死蜱：耐受性撤销 (EPA-HQ-OPP-2024-0431 ...
2 例如，参见纽约州总检察长 2002 年对 1999 年和 2000 年关于毒死蜱临时重新登记资格决定和临时风险管理决定的评论的补充材料；案卷控制号 OPP-34203G，（2002 年 1 月 30 日）；另见纽约州、华盛顿州、加利福尼亚州、马萨诸塞州、缅因州、马里兰州和佛蒙特州对美国环保署 2017 年 3 月 29 日驳回撤销毒死蜱容许度请求并维持容许度有效的命令的反对意见（2017 年 6 月 5 日）第 2-3 页，文件编号 EPA-HQ-OPP-2007-1005-0522，网址为 https://ag.ny.gov/sites/default/files/2017_06_05_objections_final.pdf；多州对 EPA 对 2021 年拟议临时决定、修订人类健康风险评估草案和氯菊酯生态风险评估的评论（2021 年 3 月 12 日）（多州对 2021 年 PID 和 HH DRA 的评论），网址为 https://www.regulations.gov/comment/EPA-HQ-OPP-2008-0850-1077。
通过AI神经网络彻底改变环境可持续性
摘要： - 气候变化的加速影响促使全球努力减少整个行业的碳排放。数字操作虽然有效，但对碳足迹产生了重大贡献。通过神经网络（NN）和机器学习（ML）利用人工智能（AI）提出了一种变革性的方法来预测和减轻这些排放。本文介绍了一个用于利用AI减少数字操作中的碳足迹的框架。通过整合神经网络和机器学习模型，该框架旨在预测碳排放，优化资源使用情况并为降低环境影响提供可行的见解。FURTHERMORE，该框架强调连续适应和改善对不断发展的环境数据和操作变化的重要性。由于AI模型暴露于更多样化和动态数据，因此它们变得越来越擅长识别可能表明排放或效率低下的趋势和异常。通过合并实时监控和反馈机制，该框架确保了数字操作可以迅速应对新兴挑战，从而使其成为反对气候变化的积极工具。最终，AI的整合不仅有助于组织减少其碳足迹，而且还可以推动创新更加绿色，更可持续的数字技术，这些技术可以为碳中性的未来铺平道路。
革命性配置管理
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2084-2096，文章ID：IJRCAIT_08_01_152在线可在https：//iaeme.com/home/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线：2347-5099 Impact因素（2347-5099 Impact因素（2025）（基于Google of Google coogne congook）： doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_152©iaeme Publication