XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSEAS
ISEAS的研究人员 - Yusof Ishak Institute分析了新加坡时事| 2024年5月9日，一项对新兴电动汽车（EV）供应CHA
执行摘要•混合动力车和电池电动汽车（BEV）仅占2023年在马来西亚出售的四轮车辆的4.9％。但是，政府的目标是到2030年至少达到该国至少15％的电动汽车渗透。这与低碳迁移率蓝图（LCMB 2021-2030）一致，其数字包括混合动力和电摩托车。目标的基础是未知的，因此还不清楚目标是设置为太高还是太低的水平。•马来西亚工业发展局（MIDA）的任务是促进和促进为国家建立电动汽车供应链所需的投资。•在过去几年中，马来西亚的EV投资显示出多种多样的分散模式，涵盖了供应链的不同部分，并在该国各个州分布。•新兴供应链看到新的汽车玩家的进入时，分布在不同州的主要外国品牌，在马来西亚组装，即丰田，本田和三菱，尚未引入电池电动汽车（BEVS）。这些仍然是在包括杂种在内的节能车辆（EEV）段中组装。
心脏病预测中的可解释人工智能
心脏病是全球主要的健康问题，导致全球发病率和死亡率居高不下。降低心脏病发病率最重要的方面之一是早期识别和预测。机器学习技术与可解释人工智能 (XAI) 相结合，为精准理解和预测心脏病风险变量提供了一条可行的途径。本文探讨了机器学习 (ML) 和可解释人工智能 (XAI) 在心脏病预测中的应用。该研究利用多种复杂算法，展示了基于机器学习的模型如何高效地识别心脏病高风险人群，并使用可解释人工智能 (XAI) 方法解释这些预测背后的原因。数据集来自 Kaggle，并使用预处理技术来准备用于训练机器学习模型的数据。这些模型包括决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机 (SVM)、KNN 和朴素贝叶斯。结果表明，随机森林表现最佳，逻辑回归表现接近。SHAP 应用于 LR 模型，这提供了直观的解释。此外，通过利用不同的形状图，他们提供了关于特定特征如何影响机器学习模型的预测的关键见解，增强了透明度并使模型更易于理解。
智能心脏病预测和合并
在这个现代世界中，心血管疾病是全球死亡率的主要原因。打击这种令人震惊的趋势并防止毁灭性的生命丧失，这是一种创新的解决方案，侧重于可靠性，准确性，可扩展性和成本效益。这项工作提出了一个使用人工智能处理器（LSAI48266X）和IoT设备的系统，以从MACH30100和DS18B20等传感器传输数据。该系统旨在跟踪，可视化和预测心脏病。随机森林是一种机器学习算法，可根据SPO2，心跳，温度和血压等众多参数来预测心脏病。Web应用程序是使用PHP开发的，该应用程序可以显示医院的详细信息，并与Telegram聊天机器人集成到紧急情况下进行通信。与早期方法相比，我们提出的系统以令人印象深刻的精度为95.6％和自动化系统来区分自身，以通过结合随机的森林算法和跟踪系统来防止人类生命的丧失。
基于AI的医学聊天机器人疾病模型
摘要 - 在医疗保健领域，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的整合显着提高了医疗援助的可及性和效率。本研究介绍了一种新型医学聊天机器人的发展，旨在简化疾病鉴定和分类的过程。聊天机器人利用JSON格式提供的疾病信息，采用先进的NLP技术来有效地理解用户查询。通过实施长的短期记忆（LSTM）分类器，该系统将输入数据分为相关疾病类别，具有很高的准确性和可靠性。该方法包括几个关键阶段。最初，将包含疾病细节的JSON输入进行解析和预处理以提取相关特征并确保数据质量。随后，使用NLP算法来解释用户输入，从而促进用户和聊天机器人之间的无缝交互。LSTM分类器在全面的疾病模式数据集中培训，有效地对输入信息进行了分类，从而可以快速准确地诊断。此外，研究通过合并用于直观相互作用的平板电脑接口来解决用户界面方面。此接口是一个用户友好的平台，用于输入查询并从聊天机器人那里接收信息丰富的响应。系统的设计优先考虑可访问性和用户体验，以确保具有不同技术水平的个人可以从其功能中受益。通过全面的测试程序（包括绩效评估和用户反馈分析）评估了开发的医疗聊天机器人的功效。结果证明了系统准确识别和分类疾病的能力，从而增强了医学诊断和决策过程。
人工智能 - 对神经疾病和疾病的诊断未来摘要
神经疾病经常被诊断出世界各地。大约有6人患有神经系统疾病或疾病。这些疾病不容易诊断。常见的诊断方法之一是成像系统。通过图像诊断在寻找肿瘤点，生物标志物，预后和个性化治疗方面缺乏准确性。通过机器学习和深度学习的人工智能有助于帮助医生进行诊断和治疗。神经肿瘤学，帕金森氏病和自闭症谱系障碍是人类中发现的常见疾病。随机森林，支撑车机，卷积神经网络，人工神经网络是用于检测神经疾病的一些常见算法。机器学习和深度学习算法有助于预测健康患者即将到来的症状。这些算法主要与扫描系统结合，通过图像分析，它们可以检测到治疗，识别特定的生物标志物并增加患者的愈合。来自深度学习的机器学习和神经网络的数据在医疗保健中起关键作用。iPhone，Apple手表和其他可穿戴设备包含人工智能，可以在事故发生前检测癫痫，心脏骤停和中风。其中一些设备还可以帮助医生和医生了解患者的病史。人工智能确实是可以改善药用领域的未来。关键字：支持车辆机器，帕金森氏病，脑肿瘤，深度学习，机器学习。
精确动物健康SVM疾病检测算法
牲畜育种农场通常位于偏远地区，由于兽医通道有限，疾病的诊断很具有挑战性。快速而精确的诊断变得特别困难。但是，采用动物疾病诊断专家系统可以显着改善这种情况。这样的系统有可能迅速准确诊断动物疾病，从而促进股票鸟类行业的可持续增长。本文通过理论分析和实际实验验证了将支持向量机（SVM）技术纳入此类专家系统的可行性。这些发现确认了SVM在准确诊断疾病中的有效性，从而突出了其对牲畜健康管理的潜在影响。
罕见疾病国际资源地图
在整个2022年和2023年，稀有疾病国际（RDI）团队的成员通过与六个世界卫生组织（WHO）地区的患者代表和医疗专家进行对话，记录了有关世界各个国家罕见疾病景观的第一手记录。这些资源地图旨在将收集到的信息归结为易于访问的地区和国家局势的易于访问的快照。因此，这些资源地图是生活文件，在我们社区的帮助下将继续更新，加强和完善。如果您看到任何对您所在地区不准确的信息，请与我们的团队一起提出这一点，我们将共同解决。联系人：Mary.wang@rarediseasesint.org，我们要特别感谢所有患者领导者，医学专家和国际联盟，他们分享了他们的知识和经验，使我们能够为社区创建这些资源地图。
阿尔茨海默氏病的基因检测
描述/背景阿尔茨海默氏病（AD）是老年患者痴呆症的最常见原因。早期的AD广告少得多，但可能发生在非善良的个体中。对于晚发的AD，家庭中存在风险的一部分，这表明遗传因素的贡献。早期发作阿尔茨海默氏症具有家庭风险的强大组成部分，家庭聚集在家庭中，因此表明是遗传性疾病的变体。广告通常与家族史有关； 40％的AD患者至少有一个受苦的一级亲戚。许多基因与晚期AD相关，而染色体1、14和21中的变体与早期发作家族性AD有关。1个遗传变异者早期发作家族性AD（即65岁之前但最早30岁）的个体构成了一小部分AD患者。可能显示出常染色体的遗传模式。在受影响的家族中已经鉴定出3种基因中的致病变异：淀粉样蛋白β前体蛋白基因（APP），Presenilin 1（PSEN1）基因和Presenilin 2（PSEN2）基因。APP和PSEN1变体的其他原因没有100％的渗透率，而PSEN2具有95％的渗透率。这些基因中的各种变体与AD相关。 PSEN1中的变体似乎是最常见的。虽然只有3％至5％的AD患者患有早期发作疾病，但在这些患者中，已确定了多达70％或更多的患者。可识别的遗传变异是AD的罕见原因。psen1和在罕见的患者中对APOE 4等位基因进行了apoE 4等位基因在患有早期发作AD的罕见患者中的APP，PSEN1或PSEN2变体中进行了研究，以帮助诊断出患有AD的症状或一种症状的患者，一种用于AD的症状技术，可用于评估AD的症状技术，以评估广告的家庭病史。
Tay-Sachs病的基因检测
描述/背景GM2神经节蛋白是一组溶酶体脂质储存障碍，其中包括Tay-Sachs病（TSD）。GM2神经节苷脂是在神经细胞膜表面发现的大脂质分子。它们不断合成和退化。溶酶体是细胞内的细胞器，其中包含大约50种不同的酶，这些酶与有毒物质消化和清除废物的消化有关。这样一种酶是β-己糖胺酶A（β-己糖胺酶A或Hex A），这是导致GM2神经节蛋白底物的正常分解代谢。当AX A缺乏或缺乏时，底物会在细胞中积聚导致细胞死亡的细胞，最著名的是大脑和脊髓中的细胞。Hexa基因提供了制作六角亚基的指示，而Hexa基因中的变体导致Hex A的生产不足A。TSD疾病的严重程度与人体产生的十六进制量直接相关。tay-sachs已被发现有几种形式：婴儿（或经典），少年和成人（或晚发）。在一个家庭中只有一种形式的Tay-Sachs发生。婴儿tay-sachs：婴儿形式的特征是几乎完全缺乏十六进制的酶活性，并且是最严重的形式。婴儿出生时可能不受影响；但是，症状出现在生命的头几个月中。症状包括失去学习技能（回归），癫痫发作以及肌肉和心理功能的丧失。经典的症状是从脉络膜暴露中发现了眼球的樱桃红点。以这种形式的儿童在幼儿时期无法生存。少年tay-sachs：这种形式具有一系列严重性，症状出现在童年时期的任何时候，但通常在2至5岁之间。症状包括行为问题，逐渐丧失技能，频繁的呼吸道感染和癫痫发作。具有这种形式的孩子通常无法在十几岁的时候生存。成人Tay-Sachs：这是最不严重的形式，在童年后期出现症状。症状可能包括笨拙，肌肉无力，精神疾病和